AI城市内涝积水预警定制：降雨分区与泵站联动

本期《智慧城市实验室》完成城市内涝积水预警的第一阶段实验：把分散的雨量站、管网液位计、泵站运行记录与路口视频接入同一套时序数据管道，按排水分区分别建模。我们没有直接预测积水深度，而是先做风险分级（正常／关注／警戒），再对警戒点估算积水上涨速率，以降低对传感器精度与数据完整度的依赖。

进展与数据：
• 在 3 个示范片区、42 个历史易涝点验证，30 分钟预见期的分级预警召回率约 83%，误报主要来自单站雨量计的局地偏差，已用邻站插值部分缓解；
• 泵站启停与积水消退的滞后关系被显式建模，联动建议较人工经验提前约 8 分钟。

下一步：与市政泵站控制系统做半闭环联调，仅输出调度建议、不直接下发指令；同时补充老旧管网缺失的管径与坡度数据，评估模型在无液位计区域的性能退化幅度。