水庫雨水情監測系統：動態追蹤內澇形成過程，鎖定風險區域 JC-SW2 山東九丞智能科技有限公司

　　多源數據融合，構建內澇風險“數據畫像"

　　實時監測核心指標

　　降雨量：通過雨量計采集流域內降雨強度（如5分鐘、1小時雨強）、累計雨量及時空分布（如上游山區與下游平原降雨差異），識別短歷時強降雨等內澇觸發因子。

　　水位與流量：監測水庫水位、出庫流量及下游河道水位，掌握“降雨-入庫-泄洪-河道行洪"全鏈條動態，判斷是否因水庫泄洪與區間降雨疊加導致下游水位超限。

　　輔助參數：結合土壤含水率、植被覆蓋度等數據，評估雨水下滲能力，預判地表徑流形成速度（如飽和土壤遇強降雨易快速產流，加劇內澇）。

　　數據聯動分析

　　建立“降雨量-水庫水位-下游河道水位-城市管網水位"關聯模型，量化不同降雨情景下的內澇響應（如“當流域日降雨超200mm且水庫水位達汛限，下游3km處城市低洼區積水概率超90%"）。

　　識別關鍵致澇節點

　　通過分布式監測站點（如水庫周邊、河道沿線、城市易澇點）數據，定位內澇風險鏈中的薄弱環節：

　　水庫調度影響：若監測到水庫泄洪流量超過下游河道行洪能力，可提前預警河道漫溢引發的沿岸內澇；

　　城市排水瓶頸：結合管網水位數據，識別因排水能力不足導致的“局部積水點"（如“某路段管網水位在1小時降雨60mm時超設計水位，引發內澇"）。

　　時空動態可視化

　　基于GIS地圖集成監測數據，實時展示降雨落區、水位上漲趨勢及積水范圍，直觀標注高風險區域（如“XX街道因上游來水與本地降雨疊加，未來1小時積水深度將達80cm"）。

　　支撐差異化防控策略制定

　　精準劃分風險區域類型

　　根據監測數據將內澇風險區分為：

　　水庫泄洪主導型：需重點關注水庫調度規則優化，如提前預泄騰出庫容；

　　本地降雨主導型：需強化城市排水管網改造與海綿設施建設；

　　流域匯流疊加型：需協調上下游水庫聯合調度，錯峰排澇。