城市内涝的预警难点往往不在降雨预报，而在积水点位的差异化响应：同一场雨，下穿隧道与老旧小区低洼处的成灾时间可能相差数十分钟。
我们在智慧城市实验室选取辖区内 12 个历史易涝点做实验性探索，把雨量站、管网液位计、泵站运行状态与路口摄像头的视觉水位读数做时间对齐，用轻量水位预测模型输出未来 30 分钟的积水深度区间，再将其转成泵站启停与路面诱导的分级建议。
要点：
· 进展：在 3 场中雨过程中，模型对 6 个装有液位计的点位，30 分钟水位预测平均绝对误差约 4 厘米；无液位计点位改用视觉标尺读数，误差扩大到 9 厘米左右，仍在可用区间内。
· 下一步：引入管网拓扑作为约束，减少相邻点位预测互相矛盾的情况；同时把预警下发链路接入现有排水调度系统，先做基于历史场景的回放测试，再小范围试点。
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