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极端降雨对城市排水系统构成严峻考验，精准区分“管网满负荷运行”与“管网堵塞”成为有效应对的关键。这两种状态虽都表现为水位上升和排水不畅，但其内在机理与应对策略截然不同。误判可能导致资源浪费或错失抢险良机，加剧城市内涝风险。因此，在极端降雨期间，利用先进监测手段准确识别管网真实状态，对科学调度、减轻灾害损失至关重要。
要有效区分这两种状态，需深度挖掘排水管网监测系统采集的多维度数据，重点分析水位、流量、压力等关键指标的变化特征。
水位变化特征： 极端降雨初期，水位自然上升。当管网进入“满负荷运行”状态时，水位会在高位趋于稳定，其波动与降雨量变化呈现同步、平缓的关联——降雨增大则水位微升，降雨减弱则水位微降，整体维持动态平衡。而“管网堵塞”则表现为水位在短时间内急剧、异常抬升，且上升速率往往与降雨强度脱节。即便降雨量减少，堵塞点上游水位仍因水流受阻、壅水而持续攀升。
流量特征差异： “满负荷运行”时，管网流量达到设计峰值并保持相对稳定，流量曲线平滑，与上游来水及降雨强度匹配。而“管网堵塞”会导致堵塞点上游流量显著减小甚至断流，下游流量也大幅下降，上下游形成明显流量差，流量曲线可能出现突变或异常波动。
压力分布异常： 在“满负荷运行”下，管网内压力沿程分布符合水力学规律，相对均匀且渐变。而“管网堵塞”会在堵塞点上游引发压力急剧升高（动能转压能），下游压力则明显降低，形成陡峭的压力梯度。压力传感器的数据能清晰捕捉到这种压力分布的异常。
拓扑结构分析： 不同的管网布局和管径决定了正常水流路径。满负荷时，各节点参数应与基于拓扑结构的水力计算结果相符。堵塞则会打破这种平衡，导致堵塞点上游区域水位、流量异常，且异常范围与该点在管网中的影响区域一致。例如，支管堵塞会导致其上游水位显著高于其他类似支管。
历史数据比对： 建立包含往极端降雨下“满负荷运行”与“管网堵塞”特征的历史数据库。将实时监测数据与历史模式进行比对：若实时数据与“满负荷”历史特征高度吻合，则倾向判断为满负荷；若与“堵塞”历史特征（如某节点水位突增且与周边差异显著）相符，则更可能是堵塞。
与气象系统联动： 实时获取降雨量、强度、持续时间等数据。在特大且持续的降雨下，管网水位、流量上升更可能是满负荷；若降雨量不大或已趋缓，管网仍水位异常，则堵塞可能性更大。
与GIS系统联动： 结合管网地理位置、埋深、周边地形等信息。低洼地区管网易满负荷，而穿越施工区或易淤积地段的管网更易堵塞。这些地理信息可为监测数据分析提供验证和补充。
应对满负荷： 侧重优化调度，如调控泵站功率、启用调蓄设施分流雨水，并加强关键节点监测，防止管网受损。
应对堵塞： 需迅速定位并组织抢修。根据监测数据确定堵塞点，利用专业设备疏通，并实时反馈调整，尽快恢复排水。
总之，在极端降雨挑战下，通过综合运用多维度监测数据分析、结合管网拓扑与历史数据、引入智能算法以及建立跨系统联动机制，我们可以更精准地“诊断”排水管网的运行状态，有效区分“满负荷运行”与“管网堵塞”。这为制定科学调度决策提供了坚实基础，有助于最大限度减轻城市内涝的危害，保障城市安全运行。