城市内涝预警长期依赖单点水位阈值：来得晚、误报多，且难以回答“哪个路口会先淹、能淹多深”。本实验室近期在智慧城市方向开展了一项实验性探索，把预警对象从“一条管线”换成“一个易涝点”，尝试用多源数据融合做风险分级。
方法上，我们以降雨雷达外推的短临降雨量为主驱动，叠加管网关键节点液位、泵站运行状态、地形高程与历史积水事件台账，构建易涝点风险评分模型。模型不直接输出“是否内涝”，而是给出未来 60 分钟内各点位的低、中、高三档风险及置信度，便于市政人员按优先级布防。
进展方面：
- 已选取试点片区 42 个历史易涝点，用近两年汛期数据进行离线回放。结果显示，中高风险提示平均可提前 25~40 分钟发出，内涝事件命中率约 78%，较单一液位阈值方案的误报次数下降约三分之一；上述为回放结果，尚需汛期实测校验。
- 下一步计划接入泵站调度指令与路口信号数据，验证“预警—调度—退水”的闭环有效性，并补充模型对管网淤积、施工改管等状态变化的适应性测试。
我们认为，内涝预警的价值不在于预报得早，而在于给出的风险排序足够稳、可解释、可被一线采纳。
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