基于 “感知 - 邊緣 - 云端” 架構的超大城市內澇監測預警技術研究與濱海城市應用

摘要:針對濱海城市內澇監測盲區、預警滯后、處置協同差等問題,本研究構建 “前端智能感知 - 邊緣域協同計算 - 云端智能決策” 三級物聯網架構,形成全流程閉環體系。感知層集成毫米波雷達、視覺識別與雙模通信,邊緣層通過優先級調度實現毫秒級數據處理,云端融合時序數據庫與 AI 知識圖譜。某濱海城市應用驗證表明,系統監測誤差≤0.1CM,內澇處置響應時間從 45min 縮短至 13min,為城市內澇精細化治理提供 “物聯網 + AI” 技術路徑。

關鍵詞:城市內澇;智慧排水;物聯網架構;邊緣計算;多源感知融合

作者:廈門萬賓科技有限公司 鄭益斌

一、前言

全球氣候變化與城市化快速發展,城市內澇災害日趨嚴重[1],嚴重威脅城市生命線安全和居民生命財產。東南沿海城市頻受臺風暴雨侵襲,突發性強、破壞力大的內澇災害,已成為制約其安全韌性的主要風險源。近年來發生的特大暴雨災害表明,極端天氣日趨常態化,傳統市政排水標準與城市韌性滯后于現實需求,凸顯實時監測與快速預警的緊迫性[2]。

當前多數城市內澇監測預警仍以人工巡查和固定監控為主,存在覆蓋范圍有限、信息獲取不及時、誤報漏報率高等問題[3-4]。監測、預警、處置環節缺乏數字化閉環銜接,信息孤島嚴重,處置流程易出現斷點。

針對上述瓶頸,本研究提出基于 “感知 - 邊緣 - 云端” 三層架構的城市內澇監測預警體系。在前端感知層,廣泛部署智能感知終端,構建覆蓋易澇點的立體監測網,實時采集雨量、水位、流量等多維數據,實現對城市積水的感知。在邊緣計算層,引入邊緣計算網關和基站,利用優先級調度算法對前端海量數據進行本地快速預處理與分析,實現秒級內澇風險研判和預警觸發,縮短響應延時。在云端決策層,搭建云平臺,融合時序數據庫和 AI 引擎,對多源監測數據進行深度挖掘和趨勢預測,借助 AI 知識圖譜關聯歷史案例,實現內澇成因智能診斷和決策支持。同時,通過與移動端應用的聯動,建立 “預警 - 派單 - 處置 - 核驗” 的閉環工作流程,確保預警信息第一時間送達搶險一線并指導處置行動,處置結果及時反饋回系統,形成內澇風險感知與應急處置的數字化閉環。

二、技術體系架構設計

為滿足城市內澇監測預警對“實時性、精準性、協同性”的需求,本研究構建了“前端智能感知 - 邊緣域協同計算 - 云端智能決策”三級架構,覆蓋監測、診斷、決策、處置、反饋全流程,強化前端終端功能與云端反饋閉環,并預留與互聯網地圖的對接接口,有效彌補了傳統監測體系在精準感知和反饋閉環方面的不足。

(一)智能感知層:多維數據的立體化采集與高可用設計

針對傳統監測盲區多、維護難、通信弱等問題,本研究升級智能感知終端,安裝地埋式、路側式和高空式多類型監測設備,構建立體化、全覆蓋的監測網。

1. 立體化監測網絡建設

針對不同積水場景部署差異化終端,道路低洼路段及下穿通道采用地埋式與路側式,融合水位 (0~5m)、漏電、傾角等多維感知,實現接觸式積水監測。在路燈桿等高空式,部署雷達水位觀測儀,利用毫米波雷達實現 0~10m 非接觸式毫米級 (±0.1cm) 水位監測。針對排水管網,關鍵節點部署雷達超聲流量儀與雷達水位監測儀,結合研發的城市排水管網增強掃描技術,提前識別管網排水能力,見表 1。

2.設備高可用性與可視化

針對運維技術瓶頸,智能終端采用快換電池設計,單次更換時間 5s,單塊電池續航 5 年,大幅降低巡檢頻次與維護成本。同時,終端集成夜視攝像,實現 “雷達水位數據 + 高清視覺” 的雙重印證,提高監測可靠性,見圖1。

3.極端環境下的通信保障

考慮到極端災害可能導致公網癱瘓,智能終端均搭載 “4G/5G + 北斗 / 低軌衛星” 雙模通信模塊。遭遇極端災害時,監測預警信息通過衛星穩定回傳,保障極端環境通信。

圖1 雷達水位觀測儀(EN200-D-FV)現場實例

表 1 前端智能感知終端配置表

▲ 智能監測儀器安裝示意圖

▲ 城市生命線智慧排水監測系統架構圖

(二)邊緣計算層:基于算力下沉的實時響應與動態閾值算法

邊緣層是連接感知與云端的 “中樞神經”,由邊緣計算網關構成,基站內置高算力 AI 芯片,承擔數據清洗、協議轉換及本地即時預警功能。

1.結構與任務調度

邊緣基站內置優先級調度算法,對上傳的海量增量數據實時濾波,濾除瞬時噪聲干擾,提取積水深度變化率、波動圖像特征等有效信息,預處理延遲控制在 50ms。當水深超閾值時,基站 10s 內直接觸發分級預警,報警信息同步報告應急響應人員,實現即時響應,大幅減輕云端計算負荷。

2.多因子動態閾值調整

為解決固定閾值難以適應復雜內澇場景的問題,邊緣側引入多因子動態閾值調整算法。算法以基礎閾值 T0為基準,引入綜合區域風險權重(Wcom)、進化征修正系數(Krain)及管網健康度修正系數(Hpipe)實時校正,計算公式見公式(1):

T=T0× Wcom× Krain× Hpipe    (1)

公式中,Wcom為單一賦值,綜合人口密度、交通重要性及地形坡度加權計算,即:

Wcom=0.4Wp+0.3Wt+0.3Ws

Wp代表人口密度,高密度(如核心商圈)1.2、中密度(住宅區)1.0、低密度(公園)0.8。

Wt代表交通重要性,主干道或下穿通道取 1.2,次干道取 1.0,支路取 0.8。

Ws代表地形坡度,坡度 <2° 或低洼區取 1.1,2°~5° 取 1.0、坡度> 5° 取 0.9。

Krain為突破單一降雨強度維度,融合實時雨強與持續時長,體現流行對積水的積累效應與滯后影響,見公式 (2):

Krain=KR×(1?0.05×min(t,4))   (2)

KR為雨強系數,其取值根據降雨強度 (mm/h) 確定如下:

① 雨強 < 20 時,KR=1.1;

② 20 ≤ 雨強 ≤ 50 時,KR=1.0;

③ 50 ≤ 雨強 ≤ 100 時,KR=0.9;

④ 雨強 > 100 時,KR=0.8。

t 代表降雨持續時長 (單位:h),取 0~4h (4h 累積效應趨于穩定),體現降雨對積水的疊加影響。

Hpipe代表基于管網實測流量與設計流量的偏差率 (η) 動態調整,直接關聯排水能力,避免 “管網堵塞時閾值過高導致漏報”。

① η ≥ 80%(管網通暢):Hpipe=1.0 ;

② 50% ≤ η< 80%(輕度堵塞):Hpipe=0.9 ;

③ η< 50%(重度堵塞):Hpipe=0.8。

(三)云端決策層:數據驅動的業務閉環與服務生態延伸

云端平臺 (如圖 2 所示) 基于 Spring Cloud 微服務架構,依托 TDengine 高性能時序數據庫,采用時序數據分片存儲策略,支撐數據高效讀寫查詢。

1.“預警 - 消除 - 反饋” 全流程閉環

重構內澇應急處置流程。觸發預警后,系統自動派發工單至移動端,處置人員到場后通過移動端小程序上傳實時照片或視頻。處置完成,經第三方或系統核驗結案存檔。

2.多源數據融合與服務延伸

云平臺集成 GIS 管網、歷史內澇記錄及氣象局實時數據。系統預留標準化 API 接口,已完成與主流手機地圖技術對接。脫敏后的內澇風險數據 (含風險等級圖標及顏色提示) 同步下發至地圖客戶端,為公眾提供實時積水點查詢與避險導航服務,拓展監測數據的社會價值。

通過 “感知 - 邊緣 - 云端” 三級架構的協同設計,各層級優勢實現有機融合,整體提升了內澇監測預警與應急處置的效率。前端高精度、多維度的數據采集及現場圖像為風險識別提供了翔實依據,邊緣端的智能過濾和快速預警確保險情及時發現與上報,云端的綜合決策和閉環調度則將感知信息轉化為迅速、高效的處置行動。

圖 2 云端智能決策平臺(AIOTU 城市物聯感知平臺)

三、關鍵技術研究

(一)監測環節:多維感知與數據質控

依托智能終端,實現 “深度 + 可視化 + 流量” 三維度積水信息感知,構建多源融合立體監測網。集成毫米波雷達水位傳感器、夜視攝像機及流量監測模塊,獲取毫米級精度的積水深度數據,提供現場圖像佐證與管道流量信息,彌補傳統監測在精度和可視化方面的不足。本研究建立終端、邊緣、云端三層數據質控機制,終端自檢校準并監測電量。邊緣基站實時篩查異常數據 (統計規則剔除異常結合攝像驗證)。云端依據歷史監測數據設置閾值范圍,推送告警請求人工復核,保障數據準確可靠。

(二)診斷環節:AI 知識圖譜驅動的成因推理

診斷環節依托海量多模態數據 (監測數據、預警記錄、處置反饋等),構建城市內澇成因 AI 知識圖譜,支撐智能診斷決策。知識圖譜采用實體 - 關系 - 屬性三層結構,將復雜內澇成因知識體系結構化、模型化。

實體層:定義內澇相關關鍵實體,包括內澇類型 (點狀、線狀、面狀)、致因要素 (降雨強度、管網堵塞、地形低洼等) 及地理實體 (易澇點、管網節點、泵站等),涵蓋影響城市內澇的主要因素。

關系層:基于歷年內澇事件復盤分析,提煉實體因果關聯關系,形成因果規則庫,總結得到 “短時超強降雨引發點狀內澇”“管網堵塞導致線狀內澇” 等因果規則,確保知識圖譜關聯邏輯符合本地實際。

屬性層:為知識圖譜中的各實體附加屬性特征及判定準則。例如,“管網堵塞” 判據:管徑 200~300mm 時,管道流量低于設計流量 55% 即可判定為堵塞。

智能診斷推理中,系統融合規則推理與可視化驗證,提升復雜場景下成因診斷的準確性與可信度。先通過知識圖譜與經驗規則推理,基于市政內澇專家經驗初步匹配可能的積水原因。再通過可視化驗證機制調用前端監測終端現場圖像和傳感數據,佐證推理結果。例如,當規則推理初步診斷某處積水可能因排水管網堵塞所致時,系統自動調取對應檢查井攝像畫面,查看淤泥沉積等堵塞跡象,驗證推斷,有效避免單一推理可能出現的偏差,提升診斷結論可靠性。

(三)處置與反饋環節:分級響應與閉環核驗

分級響應:依據積水深度 (D) 與時長 (H) 設定四級風險閾值及對應處置標準,詳見表 2。

閉環核驗:處置人員通過移動端回傳現場照片、視頻等證據。積水消退后,系統自動記錄退水時間并抓拍現場畫面。指揮中心結合監測數據與現場畫面雙重核驗,確保處置措施落實,實現 “處置有反饋、效果有核驗”。

表 2 該濱海城市內澇風險監測預警分級處置標準

四、工程應用實踐與成效分析

本研究在東南沿海某典型城市全域部署基于物聯網和人工智能技術的城市內澇監測預警系統,完成前端終端布設、邊緣網關組網和云端平臺調試,并進行為期 3 年的規模化應用示范。

(一)全域部署規模與系統架構基礎

1.前端立體監測網絡建設

針對城市低洼路段、下穿通道及地下管網等關鍵風險點,部署與共享接入各類智能監測終端 986 套、地埋式積水監測儀 53 套、路側式水位監測一體機 15 套,用于地表接觸式監測。布設雷達水位監測儀 586 套、毫米波雷達一體機 15 套,用于非接觸式監測。布設雷達超聲流量儀 120 套,構建 “地表 - 管網” 三維立體監測網絡。

2.邊緣計算與云端匯聚

在網絡傳輸層,全市 6 個行政區網格化部署 LoRa 邊緣計算網關 122 套,實現終端數據全覆蓋接入與本地清洗,實測基站運行穩定性達 99.8%。在應用數據層,云端平臺部署于政務云,接入全市 12 類 3280 臺采集設備,日均采集數據 29.5 萬條,峰值處理能力 41.8 萬條 / 日,數據準確率 99.7%,存儲可用性 99.99%,為城市內澇治理提供可靠數據支撐。

(二)應用實現評估

經過連續三個汛期的實戰運行,該系統在災害識別時效、應急響應流程優化及社會服務能力等方面取得了顯著成效。

1.災害識別與響應效率的雙重躍升

相較以人工巡查為主的傳統監測體系,本系統內澇災害識別時間由延遲 30min 以上壓縮至 10s 內,識別效率提升約 99%;處置響應時間由 45min 縮短至 13min,效率提升約 71%。

2.典型案例

2024 年臺風 “海葵” 期間,本系統通過高位雷達與波動分析精準監測到核心商圈廣場出現微量積水 (精度 ±0.1cm),未漫過人行道。平臺自動派單至移動端,搶險人員 13min 內趕赴現場完成排水作業,事件過程僅持續 4min。2025 年 7 月 28 日磁安路暴雨積水事件中,系統在水深達 10.3cm (超閾值 0.3cm) 時即刻觸發預警。市政團隊利用移動端協同,3min 即控制住水位,從積水出現到完全消退僅耗時 25min,充分驗證系統敏捷響應能力。

(三)技術挑戰與對策優化

系統運行中,針對濱海城市高鹽霧環境、數據安全等問題,采取相應優化措施。例如,防鹽霧鍍膜技術與電池接口抗氧化處理降低設備故障率,應用國產化加密芯片保障數據開放的安全。

五、結語

本研究構建基于 “感知 - 邊緣 - 云端” 三層架構的城市內澇監測預警體系,集成多源感知、邊緣智能及 AI 知識圖譜診斷技術,形成監測 - 預警 - 處置 - 反饋閉環流程。工程實踐表明,該體系顯著提升城市內澇監測精度與響應效率,實現從傳統 “被動響應” 向 “主動感知、智能研判、閉環處置” 轉型。應用數據顯示,系統將災害識別時間由 30min 縮短至 10s 內,內澇處置響應時間由 45min 縮短至 13min,核心指標顯著改善,展現物聯網 + AI 融合技術在城市內澇治理中的現實應用價值。

綜上,城市內澇監測預警系統作為提升城市防澇韌性的關鍵技術路徑,已在典型濱海城市實現從 “技術樣機” 到 “工程系統” 的躍升。未來,隨著人工智能、遙感衛星、數字孿生等技術持續演進,該體系有望在更廣地域、更復雜場景中推廣應用,助力構建氣候適應型、安全韌性的未來城市基礎設施治理新范式。

參考文獻

[1] 王蘇月,鐘敏,羅倩,等。內澇氣象風險監測預警系統構建與應用 [J]. 傳感器技術與應用,2025,13 (1):16-25.

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[4] 黃華兵,王先偉,柳林。城市暴雨內澇綜述:特征、機理、數據與方法 [J]. 地理科學進展,2021,40 (6):1048-1059.

作者單位:廈門萬賓科技有限公司 鄭益斌