“AI防汛”为城市平安度汛筑起智慧屏障

　　□郭元鹏

　　“今年是济南市头一年使用人工智能进行水文预测，比如用AI模型去测算特定降雨量下，某个区域是否会积水、内涝。”济南市防汛抗旱保障中心副主任韩惠山介绍，经由近几次结果的验证，水文大模型的预测精度“初步看还可以”，目前处于“成长”阶段，需继续“喂养”本地实操数据，以培养其独具区域经验的判断力。　(8月13日爱济南新闻客户端)

　　城市内涝是汛期绕不开的民生考题，如何让防汛从“被动应对”转向“主动预警”，考验城市治理。济南今年首次尝试用人工智能进行水文预测，通过AI模型测算特定降雨量下的区域积水风险，为智慧防汛打开了新思路。

　　AI防汛的核心价值，在于通过数据驱动提升预警的精准度与时效性。传统防汛模式依赖经验判断与人工巡查，在应对极端天气时往往响应迟缓;而AI模型通过分析历史降雨数据、管网布局、地形特征等信息，能快速模拟出不同情景下的积水范围与深度，为提前排险、疏散群众争取宝贵时间。济南的实践表明，这种技术创新为城市装上了“智慧大脑”，但模型的“聪明程度”，取决于“喂养”数据的质量与数量。旧城区老化管网与新建地下空间的“衔接断层”、低洼区域的特殊地形等本地特征，都需要转化为具体参数融入模型，才能让预测更贴合实际。

　　推动AI防汛落地见效，亟需破解技术与现实的衔接难题。专家指出，当前防汛体系面临“新旧技术工具协调”的挑战：若传统防洪设施与智能系统“各自为战”，就像“给油车装L4级智驾”，难以发挥协同效能。城区排水系统的差异性正是这一问题的集中体现，老旧管网的承载能力、新建地铁的排水需求，需要通过智慧化调控形成“通渠”，而非让AI模型在割裂的硬件基础上“空转”。这意味着，技术升级必须与基础设施改造同步推进，让智能系统既能“读懂”新管网的运行数据，也能“适配”旧设施的实际状况。

　　AI防汛的成熟，更需多维度积累经验：一方面，需强化数据采集全面性，在低洼区部署智能传感器，结合城市水位等特色数据，提升倒灌风险预判精度;另一方面，要打通部门数据壁垒，实现“一屏观全域”的信息整合，让非碎片化的防汛数据支撑AI科学决策。此外，公众参与同样关键，通过提升市民防汛意识、鼓励反馈积水点信息，既补充模型实时数据，也加速预警向自救行动转化。

　　总之，从探索尝试到精准预判，AI防汛还需在实践中持续“练兵”，进而为城市筑起更坚实的防汛安全屏障。舜网-济南日报

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