城市内涝已成为我国城市化进程中的突出难题 —— 极端暴雨天气下，部分城市因排水系统能力不足、防洪调度协同性差，出现 “看海” 现象，不仅影响市民出行安全，更造成交通瘫痪、财产损失甚至人员伤亡。智慧水务作为提升城市排水防涝能力的关键手段，其建设不能孤立推进，需与城市防洪规划深度衔接，通过明确核心目标，构建 “源头减排、管网排放、排涝除险、应急管理” 的全链条防控体系。那么，针对市政排水系统的内涝防治需求，智慧水务建设应设定哪些核心目标？本文将从风险精准防控、资源协同调度、管理效能升级、系统韧性提升四个维度，拆解目标设定逻辑与实践路径。

一、核心目标一：构建 “空天地” 一体化监测网络，实现内涝风险精准预判

城市防洪规划的核心要求之一是 “提前预警、主动防控”，而传统市政排水系统依赖人工巡检、定点雨量计的监测模式，存在监测范围有限、数据滞后等问题，难以支撑精细化的内涝风险预判。因此，智慧水务建设首要目标是构建 “空天地” 一体化监测网络，整合气象、水文、管网、地表积水数据，实现内涝风险的精准识别与提前预警，与城市防洪规划中的 “风险分区管控” 要求无缝衔接。

1. 全维度数据采集：覆盖 “降雨 - 管网 - 地表 - 河道” 全链条

智慧水务需打破数据壁垒，整合多源监测数据：在 “天” 维度，对接气象部门的雷达降雨数据、卫星云图，获取未来 1-6 小时的精细化降雨预报（如降雨强度、覆盖范围、持续时长）；在 “空” 维度，通过无人机航拍监测城市低洼区域、河道水位的实时变化，尤其针对桥梁、隧道等关键防洪节点，实现可视化动态跟踪；在 “地” 维度，在市政排水管网的关键节点（如干管进出口、泵站集水井）布设水位、流量传感器，在城市主干道、低洼小区、地下车库入口安装地表积水监测仪，同时接入河道水位、堤防压力等水文监测数据。

例如，某市智慧水务建设中，在主城区布设了 320 套管网水位传感器、180 套地表积水监测仪，同时对接气象部门的分钟级降雨数据与河道管理部门的水位数据，形成 “降雨预判 - 管网负荷 - 地表积水 - 河道承纳” 的全链条数据采集体系。当气象部门发布 “1 小时降雨量达 50mm” 的预警时，智慧水务平台可结合管网实时水位数据，提前 2 小时预判出老城区 3 个低洼片区将出现超过 750px 的积水，为防洪调度预留充足时间。

2. 多模型耦合分析：提升内涝风险预测准确率

仅靠数据采集无法实现精准预判，智慧水务需构建 “降雨径流模型 + 管网水力模型 + 内涝淹没模型” 的多模型耦合分析体系，将监测数据转化为可决策的风险信息。降雨径流模型可计算不同降雨强度下城市地表的产流量、汇流路径；管网水力模型能模拟雨水在管网内的流动状态，判断管网是否超载、何处易发生堵塞；内涝淹没模型则可结合地形数据（如 DEM 数字高程模型），预测积水范围、深度与持续时间，与城市防洪规划中的 “内涝风险图” 相互校准、动态更新。

某省会城市在智慧水务建设中，基于 SWMM（暴雨管理模型）与 InfoWorks ICM（综合流域管理模型）构建耦合分析系统，通过历史降雨数据与内涝案例对模型进行验证，使内涝风险预测准确率提升至 85% 以上。在 2024 年一次台风降雨过程中，该模型提前 3 小时预测出某地铁站周边将出现 1250px 积水，管理部门据此提前关闭地铁站入口、布设挡水板，避免了人员被困事故。

3. 分级预警推送：对接城市防洪预警体系

智慧水务需建立与城市防洪规划相匹配的分级预警机制，将内涝风险划分为 “蓝色（一般）、黄色（较重）、橙色（严重）、红色（特别严重）” 四级，不同级别对应不同的预警信息推送范围与响应措施。例如，蓝色预警时，仅向排水运维人员推送预警信息，提醒加强巡检；红色预警时，需同步推送至应急管理、交通、城管等部门，以及积水区域的居民（通过短信、APP 推送），并联动交通管制、人员疏散等应急措施。

这种分级预警机制需与城市防洪规划中的应急响应体系深度衔接 —— 例如，某市将智慧水务的内涝预警纳入城市总体防洪预警体系，当智慧水务平台触发橙色预警时，自动启动城市防洪 Ⅲ 级应急响应，相关部门按照预设流程开展抢险工作，实现 “预警 - 响应” 的无缝衔接。

二、核心目标二：打造 “源网泵河” 协同调度系统，提升防洪排涝综合能力

城市防洪规划强调 “系统治理”，需统筹协调源头减排设施（如海绵城市建设的透水铺装、蓄水池）、市政排水管网、排涝泵站、河道堤防等各类防洪排涝设施。智慧水务建设的核心目标之一是打造 “源网泵河” 协同调度系统，打破设施间的 “信息孤岛” 与 “调度壁垒”，实现各类设施的联动运行，最大化提升整体防洪排涝能力。

1. 源头减排设施与管网协同：减少管网负荷

智慧水务需对海绵城市建设中的源头减排设施（如绿色屋顶、生物滞留设施、雨水调蓄池）进行智能化改造，通过传感器监测设施的蓄水容量、运行状态，当预测到强降雨时，提前排空调蓄池、开启渗透设施，增加雨水下渗量，减少进入市政管网的雨水量，与管网形成 “错峰排水” 协同。

例如，某新城在智慧水务建设中，为辖区内 20 个公园的雨水调蓄池安装液位传感器与智能阀门，当智慧水务平台预测未来 2 小时将出现强降雨时，自动开启调蓄池排空阀，腾出约 5000 立方米的蓄水空间，同时关闭部分雨水管网的进水闸门，引导雨水优先进入调蓄池，使周边管网的负荷降低 30%，有效减少了管网溢流。

2. 管网与泵站协同：优化抽排效率

排涝泵站是市政排水系统的 “心脏”，智慧水务需实现管网与泵站的联动调度 —— 根据管网实时水位数据，自动调节泵站水泵的启停数量与运行频率，避免泵站 “盲目抽排” 或 “抽排不及”。例如，当管网水位低于警戒水位时，减少水泵运行数量，降低能耗；当管网水位接近警戒水位时，启动全部水泵，最大化抽排能力；当泵站集水井水位过低时，自动关闭部分水泵，避免水泵空转损坏。

某沿海城市在智慧水务建设中，对全市 32 座排涝泵站进行智能化改造，安装 PLC（可编程逻辑控制器）与远程监控系统，实现泵站与管网的实时数据交互。在一次暴雨过程中，智慧水务平台根据管网水位变化，动态调整各泵站的抽排策略：对管网负荷较重的老城区泵站，维持满负荷运行；对管网水位较低的新城区泵站，适当降低抽排频率，将节省的电力资源调配给老城区泵站，使全市抽排效率提升 20%。

3. 泵站与河道协同：避免河水倒灌

当河道水位高于市政排水管网出口水位时，易出现河水倒灌，导致管网排水能力失效，这是沿海、沿河城市防洪排涝的重点难题。智慧水务需实现排涝泵站与河道水位的协同调度 —— 通过监测河道实时水位，自动控制泵站出口闸门的开关状态与水泵运行策略。例如，当河道水位低于管网出口水位时，开启闸门、正常抽排；当河道水位高于管网出口水位时，关闭闸门，启动泵站的 “反向加压” 功能（若泵站具备该能力），或切换至备用排水通道（如临时排水明渠），避免河水倒灌。

某沿江城市在智慧水务建设中，为 12 座临江排涝泵站安装河道水位联动控制系统，当监测到长江水位超过警戒水位时，自动关闭泵站出口闸门，同时启动泵站与城市污水处理厂的应急连通管道，将雨水临时排入污水处理厂的调蓄池（非处理时段），待长江水位下降后再进行排放。这种协同调度方式在 2023 年长江汛期有效避免了河水倒灌，保障了城区排水畅通。

三、核心目标三：建立 “全周期” 运维管理体系，保障防洪设施稳定运行

城市防洪规划的落地依赖于防洪设施的长期稳定运行，而市政排水管网、泵站等设施的老化、淤积、故障，会直接削弱防洪排涝能力。智慧水务建设需设定建立 “全周期” 运维管理体系的核心目标，通过数字化、智能化手段实现设施从 “建设 - 运行 - 维护 - 改造” 全生命周期的精细化管理，与城市防洪规划中的 “设施维护规划” 相衔接。

1. 设施数字化台账：动态掌握设施状态

智慧水务需为市政排水管网、泵站、闸门等防洪设施建立数字化台账，整合设施的基础信息（如建设年代、材质、规格）、运行数据（如运行时长、故障率）、维护记录（如清淤时间、维修内容），并与 GIS 地图叠加，形成可视化的 “设施一张图”。管理人员可通过平台实时查询任意设施的状态，例如，点击某段管网，可查看其管径、埋深、历史淤积情况；点击某座泵站，可查看水泵的运行参数、最近一次检修时间。

某地级市在智慧水务建设中，投入 2000 余万元对全市 1200 公里排水管网、45 座泵站进行普查与数字化建模，建立了包含 13 万条设施数据的数字化台账。通过该台账，管理部门发现有 30% 的老旧管网淤积率超过 50%，据此制定了分三年的管网清淤改造计划，与城市防洪规划中的 “老旧管网改造专项规划” 同步推进。

2. 智能巡检与故障诊断：降低运维成本

智慧水务需引入无人机、管道检测机器人（CCTV）、声呐检测仪等智能化设备，替代传统人工巡检，提升巡检效率与故障识别精度。例如，利用无人机搭载红外热成像仪，可快速发现管网泄漏点（泄漏处因地下水渗透，地表温度与周边存在差异）；利用管道检测机器人，可深入地下管网内部，拍摄管网内壁的腐蚀、破损、淤积情况，并通过 AI 算法自动识别故障类型与等级。

某一线城市在智慧水务建设中，组建了 “无人机 + 机器人” 智能巡检队伍，将管网巡检效率提升 3 倍，故障识别准确率提升至 90%。过去需要 10 人团队一周完成的老城区管网巡检，现在仅需 2 人操作机器人，2 天即可完成，同时减少了人工下井作业的安全风险。

3. 预测性维护：提前规避设施故障

智慧水务需基于设施运行数据与故障历史数据，构建预测性维护模型，提前预测设施可能出现的故障，避免因设施突发故障影响防洪排涝。例如，通过分析水泵的振动、温度、电流等运行数据，预测水泵的剩余使用寿命，在故障发生前安排维修；通过分析管网的流量、水位变化数据，预测管网可能出现淤积的区域，提前安排清淤。

某省会城市在智慧水务建设中，对泵站水泵构建了基于机器学习的预测性维护模型，通过对 10 年运行数据的训练，模型可提前 1-2 个月预测水泵的轴承磨损故障，使水泵故障率下降 40%，在 2024 年汛期前，通过该模型提前发现并更换了 3 台存在故障风险的水泵，避免了汛期泵站停运事故。

四、核心目标四：构建 “平急结合” 的韧性管理机制，提升应急响应能力

城市防洪规划的重要内容是 “应急处置”，需在突发内涝事件时快速响应、高效处置，最大限度减少损失。智慧水务建设需设定构建 “平急结合” 的韧性管理机制的核心目标，实现 “平时运维” 与 “急时应急” 的无缝切换，提升城市应对内涝灾害的韧性。

1. 应急资源数字化管理：快速调配抢险力量

智慧水务需建立应急资源（如抢险队伍、排水泵车、挡水板、沙袋）的数字化管理平台，实时记录应急资源的位置、数量、状态，当发生内涝时，通过平台快速查询周边可用资源，并基于 GIS 地图规划最优调配路径，实现 “就近调配、高效利用”。

例如，某市在智慧水务平台中接入了全市 50 辆应急排水泵车、20 支抢险队伍的实时位置信息，当智慧水务平台监测到某路段出现 2000px 积水时，自动查询到距离该路段 1.5 公里处有 2 辆排水泵车空闲，随即向泵车司机推送调度指令，同时通知附近抢险队伍前往支援，使积水排除时间缩短至 2 小时，较传统调度方式节省 1 小时。

2. 应急处置方案智能化生成：支撑快速决策

智慧水务需基于内涝风险预测结果与历史应急处置案例，构建应急处置方案库，当发生内涝时，平台可根据积水区域、深度、影响范围等信息，自动匹配最优处置方案，并生成详细的操作步骤（如需要调动的设备、人员分工、处置流程），为管理人员提供决策支持。

某城市在智慧水务建设中，收集了近 10 年的内涝应急处置案例，构建了包含 200 余套方案的方案库，并通过 AI 算法对方案进行优化。在 2024 年一次内涝事件中，平台根据某小区积水深度达 2500px、周边有养老院的情况，自动生成 “优先使用大型排水泵车抽排、同时组织人员疏散养老院老人” 的处置方案，管理人员仅需根据实际情况微调，即可快速执行，提高了应急处置效率。

3. 灾后评估与规划优化：提升系统韧性

智慧水务需建立内涝灾后评估机制，通过监测数据与现场调查，分析内涝灾害的影响范围、损失程度，评估各类防洪排涝设施的运行效果（如哪些设施发挥了关键作用、哪些设施存在短板），并将评估结果反馈至城市防洪规划，为规划优化提供数据支撑。

例如，某城市在 2023 年汛期后，通过智慧水务平台的监测数据与灾后调查，发现老城区因管网管径不足导致内涝严重，而新城区因建设了海绵城市设施与大管径管网，内涝损失较小。基于这一评估结果，城市在修订防洪规划时，将老城区管网改造列为重点任务，同时在新城区推广海绵城市建设经验，实现 “灾后评估 - 规划优化 - 系统提升” 的闭环管理。

结语：以目标为导向，推动智慧水务与城市防洪深度融合

智慧水务建设与城市防洪规划的衔接，并非简单的技术叠加，而是需以 “风险防控、协同调度、运维保障、应急响应” 为核心目标，构建 “监测 - 预警 - 调度 - 处置 - 评估” 的全流程管理体系。只有明确这些核心目标，智慧水务才能真正成为城市防洪的 “智慧大脑”，实现从 “被动应对” 到 “主动防控”、从 “分散管理” 到 “系统治理” 的转变。

未来，随着 5G、AI、数字孪生技术的进一步发展，智慧水务还需不断优化核心目标 —— 例如，通过数字孪生技术构建城市防洪排涝的虚拟仿真系统，实现 “模拟 - 预测 - 优化” 的全流程数字化；通过 AI 大模型提升应急处置方案的智能化水平，实现 “千人千面” 的精准处置。只有持续迭代升级，智慧水务才能更好地衔接城市防洪规划，为城市构建更安全、更韧性的防洪排涝体系，守护市民的生命财产安全。