面向海量的巡檢記錄、視頻監(jiān)控和分散監(jiān)測數據,數據之間缺乏內在關聯(lián)信息,難以處理災情與人排澇設施的關系、氣象實況與災情程度之間的關系、排水設施與排澇需求之間的平衡關系等,只能依賴人工判斷
當災情發(fā)生后,監(jiān)測節(jié)點少或缺失、視頻數據量巨大且難于精準量化,價值密度低,無過程全環(huán)節(jié)實時數據,網格區(qū)域澇災害無法得出有價值的成因線索,依賴專家經驗的事后問題識別診斷,排水防澇工程改造難度大
當前業(yè)界主流方案的內澇風險智能分析能力有限,大部分以路面積水水深和視頻監(jiān)控為主,無法對各類內澇風險區(qū)域進行智能風險評估和提前排除險情,只能事件發(fā)生后被動響應
內澇災害監(jiān)測站點密度低、覆蓋不全且未進行全域聯(lián)網,導致數據分散,災害發(fā)生時大部分通過現(xiàn)場巡查或者通過視頻監(jiān)控了解災情,并通過人工方式進行警情信息上報,獲取災情難度大且難以量化