城市内涝预警长期依赖气象预报加固定阈值，管网实际过流能力与地表汇流被简化，容易出现空报与漏报。智慧城市实验室搭建了一套面向易涝点的短临预警原型：以降雨雷达外推的0—2小时面雨量为输入，叠加排水管网关键节点液位、泵站启停状态、地形汇水单元与历史积水台账，用图结构把相邻汇水区、管网上下游关联起来，逐10分钟输出各易涝点的积水深度与到达时间。
试运行阶段，片区内部署了18个管网液位与6个路面积水监测点。模型对60分钟预见期的积水深度平均绝对误差约4厘米，对“积水深度超过15厘米”事件的命中率较纯阈值规则有所提升，空报次数同步下降。方法上，我们把管网液位作为状态量而非普通特征拼接，使模型在降雨停止后能自然给出退水过程。
下一步计划接入泵站调度指令与河道排口液位，推动预测从“看趋势”走向“给建议”，并在雨季对管网淤积引起的模型漂移做在线校正。
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