城市内涝积水点AI预警：降雨与管网数据融合

智慧城市实验室本期把实验场景放在汛期城市内涝预警。做法是将气象雷达短临降雨、泵站与管网液位流量、路面视频水位刻度、历史积水上报记录接入同一时序库，以“积水深度是否超过15cm”为二分类目标，输出未来30~60分钟的分级预警。

• 进展：在三个汛期的离线回测中，对12个历史易涝点的提前30分钟预警召回率约0.82；误报主要来自短时强降雨强度被高估，加入泵站运行状态特征后，误报下降约三成。
• 下一步：与排水调度系统做小范围联动试点，把人工上报与处置结果回流为标签持续校正模型，并将预警颗粒度从“点位”细化到“路段+建议绕行方向”。

我们更关心预警能否被调度员和市民真正用上，而不只是模型指标本身。