基于 “感知 - 边缘 - 云端” 架构的超大城市内涝监测预警技术研究与滨海城市应用

摘要:针对滨海城市内涝监测盲区、预警滞后、处置协同差等问题,本研究构建 “前端智能感知 - 边缘域协同计算 - 云端智能决策” 三级物联网架构,形成全流程闭环体系。感知层集成毫米波雷达、视觉识别与双模通信,边缘层通过优先级调度实现毫秒级数据处理,云端融合时序数据库与 AI 知识图谱。某滨海城市应用验证表明,系统监测误差≤0.1CM,内涝处置响应时间从 45min 缩短至 13min,为城市内涝精细化治理提供 “物联网 + AI” 技术路径。

关键词:城市内涝;智慧排水;物联网架构;边缘计算;多源感知融合

作者:厦门万宾科技有限公司 郑益斌

一、前言

全球气候变化与城市化快速发展,城市内涝灾害日趋严重[1],严重威胁城市生命线安全和居民生命财产。东南沿海城市频受台风暴雨侵袭,突发性强、破坏力大的内涝灾害,已成为制约其安全韧性的主要风险源。近年来发生的特大暴雨灾害表明,极端天气日趋常态化,传统市政排水标准与城市韧性滞后于现实需求,凸显实时监测与快速预警的紧迫性[2]。

当前多数城市内涝监测预警仍以人工巡查和固定监控为主,存在覆盖范围有限、信息获取不及时、误报漏报率高等问题[3-4]。监测、预警、处置环节缺乏数字化闭环衔接,信息孤岛严重,处置流程易出现断点。

针对上述瓶颈,本研究提出基于 “感知 - 边缘 - 云端” 三层架构的城市内涝监测预警体系。在前端感知层,广泛部署智能感知终端,构建覆盖易涝点的立体监测网,实时采集雨量、水位、流量等多维数据,实现对城市积水的感知。在边缘计算层,引入边缘计算网关和基站,利用优先级调度算法对前端海量数据进行本地快速预处理与分析,实现秒级内涝风险研判和预警触发,缩短响应延时。在云端决策层,搭建云平台,融合时序数据库和 AI 引擎,对多源监测数据进行深度挖掘和趋势预测,借助 AI 知识图谱关联历史案例,实现内涝成因智能诊断和决策支持。同时,通过与移动端应用的联动,建立 “预警 - 派单 - 处置 - 核验” 的闭环工作流程,确保预警信息第一时间送达抢险一线并指导处置行动,处置结果及时反馈回系统,形成内涝风险感知与应急处置的数字化闭环。

二、技术体系架构设计

为满足城市内涝监测预警对“实时性、精准性、协同性”的需求,本研究构建了“前端智能感知 - 边缘域协同计算 - 云端智能决策”三级架构,覆盖监测、诊断、决策、处置、反馈全流程,强化前端终端功能与云端反馈闭环,并预留与互联网地图的对接接口,有效弥补了传统监测体系在精准感知和反馈闭环方面的不足。

(一)智能感知层:多维数据的立体化采集与高可用设计

针对传统监测盲区多、维护难、通信弱等问题,本研究升级智能感知终端,安装地埋式、路侧式和高空式多类型监测设备,构建立体化、全覆盖的监测网。

1. 立体化监测网络建设

针对不同积水场景部署差异化终端,道路低洼路段及下穿通道采用地埋式与路侧式,融合水位 (0~5m)、漏电、倾角等多维感知,实现接触式积水监测。在路灯杆等高空式,部署雷达水位观测仪,利用毫米波雷达实现 0~10m 非接触式毫米级 (±0.1cm) 水位监测。针对排水管网,关键节点部署雷达超声流量仪与雷达水位监测仪,结合研发的城市排水管网增强扫描技术,提前识别管网排水能力,见表 1。

2.设备高可用性与可视化

针对运维技术瓶颈,智能终端采用快换电池设计,单次更换时间 5s,单块电池续航 5 年,大幅降低巡检频次与维护成本。同时,终端集成夜视摄像,实现 “雷达水位数据 + 高清视觉” 的双重印证,提高监测可靠性,见图1。

3.极端环境下的通信保障

考虑到极端灾害可能导致公网瘫痪,智能终端均搭载 “4G/5G + 北斗 / 低轨卫星” 双模通信模块。遭遇极端灾害时,监测预警信息通过卫星稳定回传,保障极端环境通信。

图1 雷达水位观测仪(EN200-D-FV)现场实例

表 1 前端智能感知终端配置表

▲ 智能监测仪器安装示意图

▲ 城市生命线智慧排水监测系统架构图

(二)边缘计算层:基于算力下沉的实时响应与动态阈值算法

边缘层是连接感知与云端的 “中枢神经”,由边缘计算网关构成,基站内置高算力 AI 芯片,承担数据清洗、协议转换及本地即时预警功能。

1.结构与任务调度

边缘基站内置优先级调度算法,对上传的海量增量数据实时滤波,滤除瞬时噪声干扰,提取积水深度变化率、波动图像特征等有效信息,预处理延迟控制在 50ms。当水深超阈值时,基站 10s 内直接触发分级预警,报警信息同步报告应急响应人员,实现即时响应,大幅减轻云端计算负荷。

2.多因子动态阈值调整

为解决固定阈值难以适应复杂内涝场景的问题,边缘侧引入多因子动态阈值调整算法。算法以基础阈值 T0为基准,引入综合区域风险权重(Wcom)、进化征修正系数(Krain)及管网健康度修正系数(Hpipe)实时校正,计算公式见公式(1):

T=T0× Wcom× Krain× Hpipe    (1)

公式中,Wcom为单一赋值,综合人口密度、交通重要性及地形坡度加权计算,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(住宅区)1.0、低密度(公园)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° 或低洼区取 1.1,2°~5° 取 1.0、坡度> 5° 取 0.9。

Krain为突破单一降雨强度维度,融合实时雨强与持续时长,体现流行对积水的积累效应与滞后影响,见公式 (2):

Krain=KR×(1−0.05×min(t,4))   (2)

KR为雨强系数,其取值根据降雨强度 (mm/h) 确定如下:

① 雨强 < 20 时,KR=1.1;

② 20 ≤ 雨强 ≤ 50 时,KR=1.0;

③ 50 ≤ 雨强 ≤ 100 时,KR=0.9;

④ 雨强 > 100 时,KR=0.8。

t 代表降雨持续时长 (单位:h),取 0~4h (4h 累积效应趋于稳定),体现降雨对积水的叠加影响。

Hpipe代表基于管网实测流量与设计流量的偏差率 (η) 动态调整,直接关联排水能力,避免 “管网堵塞时阈值过高导致漏报”。

① η ≥ 80%(管网通畅):Hpipe=1.0 ;

② 50% ≤ η< 80%(轻度堵塞):Hpipe=0.9 ;

③ η< 50%(重度堵塞):Hpipe=0.8。

(三)云端决策层:数据驱动的业务闭环与服务生态延伸

云端平台 (如图 2 所示) 基于 Spring Cloud 微服务架构,依托 TDengine 高性能时序数据库,采用时序数据分片存储策略,支撑数据高效读写查询。

1.“预警 - 消除 - 反馈” 全流程闭环

重构内涝应急处置流程。触发预警后,系统自动派发工单至移动端,处置人员到场后通过移动端小程序上传实时照片或视频。处置完成,经第三方或系统核验结案存档。

2.多源数据融合与服务延伸

云平台集成 GIS 管网、历史内涝记录及气象局实时数据。系统预留标准化 API 接口,已完成与主流手机地图技术对接。脱敏后的内涝风险数据 (含风险等级图标及颜色提示) 同步下发至地图客户端,为公众提供实时积水点查询与避险导航服务,拓展监测数据的社会价值。

通过 “感知 - 边缘 - 云端” 三级架构的协同设计,各层级优势实现有机融合,整体提升了内涝监测预警与应急处置的效率。前端高精度、多维度的数据采集及现场图像为风险识别提供了翔实依据,边缘端的智能过滤和快速预警确保险情及时发现与上报,云端的综合决策和闭环调度则将感知信息转化为迅速、高效的处置行动。

图 2 云端智能决策平台(AIOTU 城市物联感知平台)

三、关键技术研究

(一)监测环节:多维感知与数据质控

依托智能终端,实现 “深度 + 可视化 + 流量” 三维度积水信息感知,构建多源融合立体监测网。集成毫米波雷达水位传感器、夜视摄像机及流量监测模块,获取毫米级精度的积水深度数据,提供现场图像佐证与管道流量信息,弥补传统监测在精度和可视化方面的不足。本研究建立终端、边缘、云端三层数据质控机制,终端自检校准并监测电量。边缘基站实时筛查异常数据 (统计规则剔除异常结合摄像验证)。云端依据历史监测数据设置阈值范围,推送告警请求人工复核,保障数据准确可靠。

(二)诊断环节:AI 知识图谱驱动的成因推理

诊断环节依托海量多模态数据 (监测数据、预警记录、处置反馈等),构建城市内涝成因 AI 知识图谱,支撑智能诊断决策。知识图谱采用实体 - 关系 - 属性三层结构,将复杂内涝成因知识体系结构化、模型化。

实体层:定义内涝相关关键实体,包括内涝类型 (点状、线状、面状)、致因要素 (降雨强度、管网堵塞、地形低洼等) 及地理实体 (易涝点、管网节点、泵站等),涵盖影响城市内涝的主要因素。

关系层:基于历年内涝事件复盘分析,提炼实体因果关联关系,形成因果规则库,总结得到 “短时超强降雨引发点状内涝”“管网堵塞导致线状内涝” 等因果规则,确保知识图谱关联逻辑符合本地实际。

属性层:为知识图谱中的各实体附加属性特征及判定准则。例如,“管网堵塞” 判据:管径 200~300mm 时,管道流量低于设计流量 55% 即可判定为堵塞。

智能诊断推理中,系统融合规则推理与可视化验证,提升复杂场景下成因诊断的准确性与可信度。先通过知识图谱与经验规则推理,基于市政内涝专家经验初步匹配可能的积水原因。再通过可视化验证机制调用前端监测终端现场图像和传感数据,佐证推理结果。例如,当规则推理初步诊断某处积水可能因排水管网堵塞所致时,系统自动调取对应检查井摄像画面,查看淤泥沉积等堵塞迹象,验证推断,有效避免单一推理可能出现的偏差,提升诊断结论可靠性。

(三)处置与反馈环节:分级响应与闭环核验

分级响应:依据积水深度 (D) 与时长 (H) 设定四级风险阈值及对应处置标准,详见表 2。

闭环核验:处置人员通过移动端回传现场照片、视频等证据。积水消退后,系统自动记录退水时间并抓拍现场画面。指挥中心结合监测数据与现场画面双重核验,确保处置措施落实,实现 “处置有反馈、效果有核验”。

表 2 该滨海城市内涝风险监测预警分级处置标准

四、工程应用实践与成效分析

本研究在东南沿海某典型城市全域部署基于物联网和人工智能技术的城市内涝监测预警系统,完成前端终端布设、边缘网关组网和云端平台调试,并进行为期 3 年的规模化应用示范。

(一)全域部署规模与系统架构基础

1.前端立体监测网络建设

针对城市低洼路段、下穿通道及地下管网等关键风险点,部署与共享接入各类智能监测终端 986 套、地埋式积水监测仪 53 套、路侧式水位监测一体机 15 套,用于地表接触式监测。布设雷达水位监测仪 586 套、毫米波雷达一体机 15 套,用于非接触式监测。布设雷达超声流量仪 120 套,构建 “地表 - 管网” 三维立体监测网络。

2.边缘计算与云端汇聚

在网络传输层,全市 6 个行政区网格化部署 LoRa 边缘计算网关 122 套,实现终端数据全覆盖接入与本地清洗,实测基站运行稳定性达 99.8%。在应用数据层,云端平台部署于政务云,接入全市 12 类 3280 台采集设备,日均采集数据 29.5 万条,峰值处理能力 41.8 万条 / 日,数据准确率 99.7%,存储可用性 99.99%,为城市内涝治理提供可靠数据支撑。

(二)应用实现评估

经过连续三个汛期的实战运行,该系统在灾害识别时效、应急响应流程优化及社会服务能力等方面取得了显著成效。

1.灾害识别与响应效率的双重跃升

相较以人工巡查为主的传统监测体系,本系统内涝灾害识别时间由延迟 30min 以上压缩至 10s 内,识别效率提升约 99%;处置响应时间由 45min 缩短至 13min,效率提升约 71%。

2.典型案例

2024 年台风 “海葵” 期间,本系统通过高位雷达与波动分析精准监测到核心商圈广场出现微量积水 (精度 ±0.1cm),未漫过人行道。平台自动派单至移动端,抢险人员 13min 内赶赴现场完成排水作业,事件过程仅持续 4min。2025 年 7 月 28 日磁安路暴雨积水事件中,系统在水深达 10.3cm (超阈值 0.3cm) 时即刻触发预警。市政团队利用移动端协同,3min 即控制住水位,从积水出现到完全消退仅耗时 25min,充分验证系统敏捷响应能力。

(三)技术挑战与对策优化

系统运行中,针对滨海城市高盐雾环境、数据安全等问题,采取相应优化措施。例如,防盐雾镀膜技术与电池接口抗氧化处理降低设备故障率,应用国产化加密芯片保障数据开放的安全。

五、结语

本研究构建基于 “感知 - 边缘 - 云端” 三层架构的城市内涝监测预警体系,集成多源感知、边缘智能及 AI 知识图谱诊断技术,形成监测 - 预警 - 处置 - 反馈闭环流程。工程实践表明,该体系显著提升城市内涝监测精度与响应效率,实现从传统 “被动响应” 向 “主动感知、智能研判、闭环处置” 转型。应用数据显示,系统将灾害识别时间由 30min 缩短至 10s 内,内涝处置响应时间由 45min 缩短至 13min,核心指标显著改善,展现物联网 + AI 融合技术在城市内涝治理中的现实应用价值。

综上,城市内涝监测预警系统作为提升城市防涝韧性的关键技术路径,已在典型滨海城市实现从 “技术样机” 到 “工程系统” 的跃升。未来,随着人工智能、遥感卫星、数字孪生等技术持续演进,该体系有望在更广地域、更复杂场景中推广应用,助力构建气候适应型、安全韧性的未来城市基础设施治理新范式。

参考文献

[1] 王苏月,钟敏,罗倩,等。内涝气象风险监测预警系统构建与应用 [J]. 传感器技术与应用,2025,13 (1):16-25.

[2] 许佳,丁超,张昕禹,等。基于复杂网络的城市内涝灾害应急管理研究综述 [J]. 自然灾害学报,2024,33 (3):1-16.

[3] 吴刚,侯士通,张建,等。城市生命线工程安全多层次监测体系与预警技术研究 [J]. 土木工程学报,2023,56 (11):1-15.

[4] 黄华兵,王先伟,柳林。城市暴雨内涝综述:特征、机理、数据与方法 [J]. 地理科学进展,2021,40 (6):1048-1059.

作者单位:厦门万宾科技有限公司 郑益斌