城市管网作为城市基础设施的 “生命线”，涵盖供水、排水、燃气、热力等多个系统，其稳定运行直接关系到居民生活质量与城市安全。随着物联网、大数据技术的发展，城市管网监测平台已实现对管网流量、压力、泄漏、温度等多维度数据的实时采集，但海量数据若无法有效呈现，将难以转化为决策支撑。数据可视化作为连接数据与决策的核心桥梁，通过直观、动态的图形化表达，可帮助管理人员快速掌握管网运行状态、精准定位故障、优化运维策略，成为提升城市管网管理水平的关键手段。

一、城市管网监测平台数据可视化的设计原则

数据可视化方案的设计需以 “用户需求为核心、数据价值为导向”，遵循以下四大原则，确保可视化效果兼具实用性与易用性。

（一）精准性原则

精准性是数据可视化的基础，需确保图形化呈现的数据与原始采集数据完全一致，避免因数据映射偏差、单位标注错误或图形缩放失真导致决策误判。例如，在展示供水管网压力数据时，需明确标注压力单位（kPa）、监测点位的经纬度坐标，同时采用固定的颜色梯度映射压力区间（如 0-200kPa 为蓝色、200-400kPa 为绿色、400kPa 以上为红色），确保不同用户在不同终端查看时，对数据的理解保持一致。

（二）直观性原则

城市管网监测数据类型复杂（如实时数据、历史数据、告警数据），需通过简洁的图形元素（折线图、柱状图、热力图、地图标注）降低数据理解门槛。例如，在管网泄漏监测模块中，可将泄漏点位直接标注在城市电子地图上，用不同大小的红色圆点表示泄漏程度（圆点越大，泄漏量越大），并通过弹窗显示泄漏发生时间、周边管网连接关系，使管理人员无需分析原始数据，即可快速定位故障位置。

（三）实时性原则

城市管网故障（如管道破裂、燃气泄漏）具有突发性，数据可视化需支持实时数据更新（更新频率不低于 1 次 / 分钟），并通过动态效果（如闪烁图标、数据流动动画）直观呈现数据变化趋势。例如，在排水管网监测中，可通过折线图实时展示降雨量与管网流量的变化曲线，当流量超过阈值时，曲线自动变为红色并闪烁，提醒管理人员关注内涝风险。

（四）个性化原则

不同用户（如运维人员、管理人员、应急指挥人员）对数据的需求存在差异，可视化方案需支持个性化定制。例如，运维人员更关注具体监测点位的设备状态（如传感器是否在线、电池电量），可提供设备列表视图，显示每个点位的实时数据与异常状态；管理人员更关注管网整体运行效率（如漏损率、故障率），可提供仪表盘视图，用环形图展示漏损率变化、用柱状图对比不同区域的故障次数；应急指挥人员则需要直观的空间分布信息，可通过三维地图展示故障点位周边的人员密度、交通状况，辅助制定疏散方案。

二、城市管网监测平台数据可视化的核心模块设计

基于上述原则，城市管网监测平台的数据可视化方案可分为实时监测可视化、预警可视化、运维管理可视化、历史数据分析可视化四大核心模块，各模块协同作用，形成完整的管网管理数据呈现体系。

（一）实时监测可视化模块：全景呈现管网运行状态

实时监测可视化模块以 “空间 + 数据” 为核心，通过二维 / 三维电子地图为载体，整合各类管网监测数据，实现管网运行状态的全景呈现。该模块需支持以下功能：

管网拓扑结构可视化：在电子地图上精准绘制供水管网、排水管网、燃气管网的管线走向，用不同颜色区分管线类型（如蓝色表示供水管、黑色表示燃气管），并标注阀门、水表、泵站等关键设备的位置，点击设备图标可查看设备型号、安装时间、维护记录等基础信息。

多维度数据实时叠加：将流量、压力、温度、泄漏浓度等实时数据与管网拓扑图叠加，采用 “颜色梯度 + 数值标注” 的方式呈现数据大小。例如，在供水管网中，用绿色到红色的渐变表示压力从低到高，管线上的数值标签实时显示当前流量（m³/h）；在燃气管网中，用黄色到红色的渐变表示燃气泄漏浓度，当浓度超过安全阈值时，对应管线自动闪烁并发出声光提醒。

动态场景模拟：对于复杂管网系统（如综合管廊），可采用三维可视化技术构建管廊内部场景，通过动画模拟管线内介质的流动方向与速度，管理人员可通过鼠标拖拽、缩放视角，直观查看管廊内设备的实时运行状态（如风机是否正常运转、监控摄像头画面），实现 “身临其境” 的远程监测。

（二）预警可视化模块：快速识别与传递风险信息

预警可视化模块的核心目标是 “让风险看得见”，通过图形化方式直观呈现管网异常数据，并快速传递预警信息，为故障处置争取时间。该模块的设计需包含以下要点：

分级预警标识：根据故障严重程度将预警分为四级（蓝色预警、黄色预警、橙色预警、红色预警），并对应不同的图形标识与提醒方式。例如，蓝色预警（轻微异常，如压力略低于标准值）用蓝色三角形图标表示，仅在监测点位标注；红色预警（严重故障，如燃气大量泄漏）用红色爆炸图标表示，除点位标注外，还需在地图顶部弹出预警弹窗，显示故障位置、影响范围、建议处置措施，并自动触发短信通知相关负责人。

影响范围可视化：当管网发生故障时，系统可根据管网拓扑关系与地理信息，自动计算故障影响范围，并在地图上用虚线圆圈标注。例如，供水管网某段管道破裂后，系统可根据周边用户的用水需求、管线连接关系，计算出受影响的小区范围，并用不同透明度的红色区域表示影响程度（透明度越低，影响越严重），同时在区域内标注受影响用户数量、停水预估时间。

预警趋势预测：结合实时数据与历史数据，通过折线图、曲线图等方式预测预警趋势。例如，在排水管网监测中，当降雨量持续增加时，系统可根据历史降雨 - 流量关系模型，预测未来 1 小时内管网流量的变化趋势，若预测流量将超过阈值，提前触发预警，为防汛准备争取时间。

（三）运维管理可视化模块：优化运维流程与资源配置

运维管理可视化模块聚焦于 “数据驱动运维”，通过图形化呈现运维任务、资源分配、工作进度等信息，帮助管理人员优化运维流程，提高工作效率。该模块的关键功能包括：

运维任务可视化调度：在地图上标注待处理的运维任务（如管道维修、设备校准），用不同图标区分任务类型，任务图标旁显示任务优先级、截止时间、负责人员。管理人员可通过拖拽操作分配任务，系统自动计算最优路线（如避开交通拥堵路段），并将任务信息推送至运维人员的移动端 APP。

资源状态可视化管理：通过仪表盘展示运维资源（如维修车辆、工具、人员）的实时状态。例如，用柱状图显示不同类型维修车辆的数量与使用情况（“在用”“闲置”“维修中”），用热力图展示运维人员的分布区域，当某个区域任务集中时，可快速调配周边闲置资源，避免资源浪费。

运维进度可视化跟踪：用甘特图展示各项运维任务的进度（“未开始”“进行中”“已完成”），点击任务条可查看详细进展（如已完成的工序、待解决的问题）。同时，通过柱状图对比实际完成时间与计划时间，分析运维效率瓶颈（如某类任务频繁超时，需优化维修流程或增加人员配置）。

（四）历史数据分析可视化模块：支撑长期决策与规划

历史数据分析可视化模块通过对海量历史监测数据的挖掘与呈现，帮助管理人员总结管网运行规律、识别潜在风险、制定长期规划。该模块可提供以下分析功能：

趋势分析可视化：用折线图、面积图展示管网关键指标（如漏损率、流量、故障率）的历史变化趋势。例如，展示近 12 个月供水管网漏损率的月度变化曲线，标注漏损率较高的月份，并结合同期降雨量、管网老化程度等数据，分析漏损率升高的原因（如雨季管道腐蚀加速）。

对比分析可视化：用柱状图、雷达图对比不同区域、不同时间段的管网运行数据。例如，对比老城区与新城区燃气管网的故障率，分析管网老化程度对故障的影响；对比工作日与节假日供水管网的流量变化，为水厂调度提供依据（如节假日需减少供水量）。

关联分析可视化：用散点图、热力图展示不同数据指标之间的关联关系。例如，分析供水管网压力与漏损率的关联关系，通过散点图呈现压力值与漏损率的分布情况，若发现压力超过 400kPa 时，漏损率显著上升，可据此制定压力调控策略，降低漏损风险。

三、城市管网监测平台数据可视化的技术实现与案例参考

（一）核心技术选型

数据可视化方案的实现需依托成熟的技术工具与架构，关键技术包括：

前端可视化框架：选择支持高性能图形渲染、多终端适配的框架，如 ECharts（适用于二维图表）、Three.js（适用于三维场景）、Mapbox（适用于地理信息可视化）。这些框架提供丰富的图表组件与交互功能，可快速实现数据的图形化呈现，同时支持响应式设计，确保在电脑、平板、手机等终端上均有良好的显示效果。

数据处理与传输：采用 “边缘计算 + 云计算” 的架构，边缘节点（如传感器网关）对实时数据进行预处理（如过滤异常值、数据格式转换），再通过 MQTT 协议将数据传输至云端平台；云端采用 Spark、Flink 等大数据处理框架，实现海量数据的实时计算与存储，为可视化模块提供高效的数据支撑。

交互技术：引入触控交互、语音交互等技术，提升用户操作体验。例如，在三维管廊可视化场景中，用户可通过手势缩放、旋转视角；在移动终端上，用户可通过语音指令（如 “显示 XX 区域供水管网压力”）快速调取所需数据。

（二）实际案例参考

以某城市供水管网监测平台为例，该平台采用上述可视化方案后，管网管理效率显著提升：

故障定位时间缩短 60%：通过实时监测可视化模块，运维人员可在故障发生后 5 分钟内定位泄漏点位，而传统人工排查需 1-2 小时；

漏损率降低 8%：基于历史数据分析可视化模块，管理人员发现某区域供水管网压力过高是漏损率高的主要原因，通过调整泵站压力，该区域漏损率从 18% 降至 10%；

运维成本降低 15%：借助运维管理可视化模块，实现运维任务的精准调度，减少车辆空驶率与人员闲置时间，年均节省运维成本约 200 万元。

四、城市管网监测平台数据可视化的优化方向

随着城市数字化转型的深入，城市管网监测平台的数据可视化方案需持续优化，以适应更复杂的应用场景与更高的管理需求：

融合人工智能技术：引入 AI 算法实现数据可视化的智能化，如通过 AI 自动识别管网数据中的异常模式，并用图形化方式突出显示；根据用户的历史操作习惯，智能推荐个性化的可视化视图。

构建沉浸式可视化场景：利用 VR/AR 技术打造沉浸式管网可视化场景，运维人员可通过 VR 设备 “进入” 管网内部，直观查看管道腐蚀情况、阀门运行状态；应急指挥人员可通过 AR 技术将管网数据叠加在现实场景中，快速制定应急处置方案。

实现跨平台数据协同可视化：打破供水、排水、燃气等管网系统的数据壁垒，构建综合管网可视化平台，实现不同系统数据的协同呈现。例如，当供水管网发生泄漏时，系统可同时展示泄漏对周边排水管网的影响（如污水倒灌风险），为跨部门协同处置提供支持。

总之，城市管网监测平台的数据可视化方案是提升管网管理智能化水平的关键抓手。通过遵循精准性、直观性、实时性、个性化原则，设计完善的核心模块，依托先进技术实现数据的高效呈现，可帮助城市管理者 “读懂” 管网数据，及时发现问题、解决问题，为城市基础设施的安全稳定运行保驾护航。