近年来，极端暴雨天气频发，城市“看海”成为常态。传统的防汛响应已难以应对，而融合物联网、大数据与人工智能的城市洪涝“预报预警”新范式，正推动防汛工作从被动响应向主动预知变革。

一、 传统预警的局限与范式革新。

传统城市内涝预警主要依赖雨量监测和简单经验模型，存在两大短板：

滞后性：通常基于已发生的降雨，预警发布时积水可能已经形成。

精准度不足：无法回答“哪里淹、淹多深、淹多久”等关键问题。

新范式通过“气象预报-水文-水动力”全链条耦合模型，将预警时间提前数小时至数天，并实现米级精度的淹没模拟。

二、 技术核心：构建城市“水文数字孪生”。

新范式的实现依赖于城市水文数字孪生系统的构建，其核心技术包括：

高精度降雨预报驱动

系统接入雷达外推预报与数值天气预报，获取未来1-6小时、空间分辨率达1公里的分钟级降雨预报，作为模型输入。

地上地下一体化建模

地表水动力模型：基于激光雷达扫描获得的高精度地形数据，模拟雨水在地面的汇流与淹没过程。

管网排水模型：整合排水管网数据，动态计算管道充满度、检查井溢流等，真实反映“地上一地下”交互作用。

实时数据同化校正

系统通过布设在道路、河道、管网的物联网监测终端（水位、流量、雨量），实时获取积水、水位数据，动态校正模型参数，不断提升预报精度。

三、 智能预警：从“泛化提醒”到“精准靶向”

基于模型输出，预警信息实现三级精准化：

风险图谱可视化

生成未来1-6小时内动态淹没风险图谱，以热力图形式展示不同区域的淹没深度与时间演进。

影响范围预评估

系统自动关联人口、房屋、关键基础设施（变电站、医院等） 数据，预判受影响对象，生成防护重点清单。

分级靶向发布

通过政务APP、应急广播等渠道，向不同区域受众推送差异化预警：

对公众：发布“某路段预计X时积水Y厘米，请绕行”。

对管理部门：推送“某泵站负荷已达90%，建议提前预排”。

四、案例：某特大城市的实践

2024年汛期，某市应用该范式成功应对一次极端暴雨：

提前4小时预报出核心商圈周边道路将出现30厘米以上积水。

交警部门根据预警提前部署疏导力量，封闭严重积水路段。

排水集团提前预降管网水位，最大化腾空库容。

最终实测积水深度与预报误差＜5厘米，有效避免了交通瘫痪与财产损失。

【解读深度说明】

模型机理深度：阐释了“气象-水文-水动力”全链条模型如何实现从“降雨预报”到“积水预报”的跨越，点明“数据同化”是关键校正环节。

预警精准化内涵：明确了新范式预警在空间（米级）、时间（提前数小时）、对象（关联承灾体）三个维度的精准化突破。

业务闭环价值：强调了系统输出与交警、排水等部门的业务联动，体现预报预警在“防、避、抢”中的决策支撑作用。