城市内涝预警长期依赖单点水位计与人工巡查，覆盖稀疏、提前量不足。智慧城市实验室近期围绕「多源观测融合 + 短临预报」做了一组实验性探索。
我们以某城区 12 个易涝点为样本，把三类数据对齐到 5 分钟时间粒度：气象雷达外推降雨强度、排水管网关键节点水位、历史积水报警与工单记录。模型不直接判断「是否积水」，而是先估计管网余量，再结合地表汇水速度换算为到达临界水位的剩余时间，输出关注/准备/处置三级预警。
要点一（进展）：在 3 场实测降雨中，对 30 分钟内的积水发生时刻，平均提前量约 22 分钟；误报集中在管网施工导致过流能力临时下降的场景。
要点二（下一步）：引入泵站运行状态与实时施工台账作为修正项，并测试边缘侧低带宽条件下的推理可行性。预警要落到街道层面，时效往往比精度更先被感知。
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