在城市内涝防治场景中，我们于某老城区约12平方公里范围做了阶段性实验：将雨量站分钟级降雨、排水管网23个液位与流量监测点、泵站运行状态，以及近三年186条积水上报记录对齐到统一时空网格，训练街区级积水风险分级模型，输出未来30/60分钟的积水概率与预估深度区间。
阶段性进展：面向“20厘米以上积水”事件的60分钟预警召回率约0.82，误报率较原固定阈值规则下降约四成，预警提前量中位数由18分钟提升至41分钟。模型对管网数据质量较敏感，当液位点断传超过15分钟时，系统会自动下调置信度并回退至降雨阈值逻辑，避免给出无依据结论。
要点：
- 已上线风险分级看板与分级推送，面向社区网格员、泵站值守与交管，信息中附带主要影响路段与建议动作，仅作概率性提示，不作确定性断言。
- 下一步计划接入泵站调度记录做反事实评估，并试点“闸泵联动建议”，验证在真实调度约束与人工经验介入下，方案是否仍具备可执行性。
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