智慧城市实验室近期完成了一组城市内涝预警实验：以降雨预报、排水管网液位、泵站状态、地形高程和公开积水点为输入，构建短临风险模型，输出未来1—3小时各网格的积水概率与建议处置等级。实验未追求大而全，而是先固定三个易涝片区，用同一套特征工程和轻量时序模型做对照。
进展：在汛期回测中，1小时积水点识别召回率约86%，误报率约12%，平均提前量42分钟；模型已在区级指挥屏做旁路提示，不直接联动泵站。
下一步：接入泵站工单与交通流量，验证“预警—处置—反馈”闭环，并补充低洼隧道、下穿通道等场景的传感器校准。
局限也明确：管网拓扑缺失、传感器漂移和极端降雨样本不足，都会影响外推效果。实验室将把重点放在可解释特征和运维反馈上，而非扩大模型规模。
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