基于大数据的市政工程运行管理与决策支持研究

市政工程作为城市运行的重要基础系统，涵盖交通、排水、照明、园林等多个领域，直接影响城市功能和居民生活品质。随着人口密度上升与设施老化，市政管理面临运维压力大、响应滞后、资源配置低效等问题。同时，部门间信息孤岛严重，导致数据无法共享、决策依据不足，影响治理水平。近年来，大数据技术在城市管理中的应用逐步深化，其在数据采集、实时感知与智能分析方面的优势，为市政工程带来了新的管理模式。借助数据趋势分析，管理者可实现状态感知、问题预警和科学决策，推动市政管理向精细化、智能化方向发展。

一、大数据赋能市政工程运行管理的理论基础与技术体系

（一）大数据的基本概念与关键特征

大数据是指在传统数据处理工具难以高效处理的海量、高增长率和多样化的信息资产。其关键特征通常概括为“4V”：数据体量大（Volume）、数据类型多样（Variety）、处理速度快（Velocity）、数据真实性要求高（Veracity）。在市政工程管理中，数据来源广泛，包括传感器、视频监控、移动终端、遥感影像、智能卡口、无人机巡查等，这些数据每天产生的规模可达 TB 级别甚至 PB 级别，远超传统系统处理能力[1]。

构建有效的大数据系统需要覆盖四个核心技术层级：第一，数据采集层，主要依赖物联网设备、边缘计算网关以及视频识别系统进行多源感知；第二，数据存储层，通常使用 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）或阿里云、华为云等支持高并发的大数据平台进行存储；第三，数据处理层，通过 MapReduce、Spark、Flink等流批融合技术，实现对实时数据和历史数据的融合计算；第四，数据可视化与交互层，借助 GIS 系统、BIM 平台和城市运行图谱，实现数据的空间化、场景化呈现。

（二）市政工程运行管理的内涵与特点

市政工程系统具有覆盖范围广、结构复杂、运行动态性强等典型特征。以道路系统为例，既包含沥青路面、地下结构，也涵盖信号控制、交通标线等智能交通设施，其运行情况与天气、流量、施工等多种外部条件密切相关。传统管理手段如人工巡检、静态报表、电话调度等在处理高频变化的运行状态时显得迟缓和滞后。

当前主要存在三个痛点：一是数据孤立，部门各自为政，设施运行数据缺乏统一归集平台；二是缺乏实时感知手段，大部分市政设施运行状态依赖人工反馈，滞后性明显；三是决策依据不足，缺乏基于运行数据的科学评估与预测机制，导致资源投放盲目、应急响应失效。

（三）大数据与市政管理融合的逻辑基础

将大数据嵌入市政管理流程，需构建以数据驱动为核心的运行管理模型，其基本逻辑为：多源数据采集—智能融合分析—策略生成—动态执行反馈。其中，多源数据融合需解决异构数据时空对齐与语义统一问题，常使用空间插值、时序平滑、语义映射等技术提升数据一致性。以市政管网为例，通过叠加气象雷达、水位传感器和历史排涝记录，可以构建精准的积水风险模型。另一方面，大数据支持下的调度优化决策系统，采用混合整数规划（MIP）、遗传算法（GA）、模糊控制等智能算法，提升资源配置效率。例如在道路养护调度中，根据历史破损频率、施工干扰指数和交通压力因子进行多目标优化建模，可显著降低施工对交通的扰动影响。

二、大数据在市政工程运行管理中的应用实践

（一）运行状态感知与智能监测

市政工程的大规模部署使得传统人工巡检方式效率低下、覆盖面有限，难以满足现代城市对实时性与精准度的要求。通过大数据平台整合传感器与视频图像信息，构建运行状态数字化感知系统已成为发展趋势 [2]。在城市排水系统中，普遍部署水位传感器、流速计与液位雷达，实现对井筒、泵站及主干排水管道运行状态的实时监控与数据回传。在某“智慧水务”系统中，通过 NB-IoT 协议采集 12 万个监测点的水位数据，结合地理信息系统（GIS）形成动态积水预警图，实现对 40 余个易涝点的分钟级响应与可视化预警展示。在道路监测方面，利用高频视频识别技术，可对破损、裂缝、井盖异动等进行自动识别与定位。采用YOLOv5 算法，识别准确率可达 92% 以上。进一步通过视频流数据训练卷积神经网络（CNN）模型，可对不同病害类型进行自动分类，生成病害分布图，为道路养护计划制定与资源分配提供数据支持和技术依据。

（二）城市基础设施的动态管理

在道路系统管理中，通过分析历史交通流量数据、事故高发点分布与路况信息，实现对关键路段的健康指数评估。例如在深圳市政部门采用BIM+ 大数据技术，对福田区主干道每日车流数据建模，并结合沥青疲劳模型，预测路面生命周期，动态调整养护频次。

排水系统则采用“预报 + 调度”模式：通过气象雷达预报小时级降雨强度，结合排水模型进行径流模拟，提前激活泵站调度与闸门操作策略。上海市政排水公司在黄浦江沿线部署一体化泵闸，通过 SCADA 系统接入大数据平台，实现对潮水顶托、短时强降雨的自适应响应。

在城市照明领域，通过部署智能电表与控制终端，实时采集路灯开关状态与电耗数据，结合时段人流密度与天气数据，调整照明时长与亮度。在某“智慧照明系统”中，通过平台控制实现年节能约21.3%，并显著减少人工巡检成本。

（三）跨部门协同与应急管理支持

为解决市政管理中的部门壁垒问题，越来越多城市探索构建统一的数据中台，实现信息资源的集中归集与调用[3]。在智能运行管理的平台基础上，市政、交通、应急、公安等部门可共享市政设施运行数据、气象数据、舆情数据，实现事件的协同处置。例如某市城市运行管理中心集成市政道路、水务、绿化等20多个子系统，平台通过大数据建模对突发积水事件进行风险预判，并向相关部门推送任务单，指令可直达下级作业终端。事件闭环率提升至92% 以上，响应时间缩短35%。

在灾害响应方面，通过灾害模拟系统实时叠加台风路径、历史洪水高程与弱点设施位置信息，构建防涝应急沙盘。系统可提供多种响应方案，如抽排顺序、应急通行路径、临时积水告警发布内容，辅助指挥部门形成最优响应机制。

（四）典型案例分析

“数字井盖”系统：针对城市道路井盖管理中普遍存在的安全隐患问题，部分城市引入了基于物联网的大数据监测系统，对近 9 万个井盖加装了支持 NB-IoT通信协议的智能传感装置。系统可实时采集井盖的倾斜角度、振动频率及位移变化等数据，当监测数值超过设定阈值（如倾斜角度大于 15°、连续振动持续超过5 秒），平台会自动触发报警机制，并将异常信息通过GIS 地图系统进行空间定位。在此基础上，运维系统将报警任务推送至最近维护人员的移动终端，显著提升了处置的时效性与准确性。应用该系统后，异常井盖的响应时间由传统模式下的 1.5至 2 小时压缩至 15 分钟以内，井盖缺失、移位引发的行人跌落事故发生率也显著下降。

城市运行管理平台：为应对市政工程运行过程中存在的信息孤岛与调度低效问题，一些城市构建了统一的城市运行管理平台，整合道路、排水、照明、环卫等十余个子系统数据，并基于“一张图”的可视化界面实现管理全景呈现。该平台配备智能规则引擎和资源调度算法，能够根据实时工单数据、设施状况等级与作业人员位置，自动生成最优调度方案。例如，当系统接收到多处道路损坏信息后，平台可综合考虑交通流密度、施工影响系数与人员作业能力，优先安排维护资源投入交通压力较大的区域，并自动规避高峰时段。此种调度机制使城市运行效率显著提高，作业冗余率降低约 20% ，部门协同问题也得到实质缓解。

智慧排水系统：面对极端天气频发和城市排涝压力增大的背景，部分城市推进智慧排水系统建设，应用水力建模与实时数据融合技术对管网运行态势进行动态模拟。系统在核心排水区域布设高密度水位计与雨量计，并接入气象雷达预测数据，通过城市水动力仿真模型（如SWMM 或InfoWorks ICM）进行流量演算，精准预测潜在积水风险。在一次强降雨事件中，系统成功识别出多个易涝区域的溢流趋势，提前 30 分钟向调度中心发出预警，运营方迅速启动移动抽排设备和闸门调度程序，避免了主要交通干道的积水堵塞和下游泵站负荷失衡问题。整个响应过程实现闭环控制，极大提升了城市对突发强降雨的适应能力与应急调度的科学性。

三、大数据支撑市政工程决策的策略路径与发展趋势

（一）决策支持系统的构建要素

构建面向市政工程的大数据决策支持系统，需从底层数据治理到上层决策逻辑进行系统化设计。首先，应建立规则库与知识图谱，将各类设施的属性、生命周期数据、运行状态记录与历史事件响应结果进行关联，通过语义建模实现非结构化经验知识的结构化、可调用。其次，完善数据治理机制是保障系统稳定运行的关键，需从数据采集源头统一格式标准，开展多源数据语义标注与分类，结合ETL 流程对异常数据进行清洗、容错与多备份管理，提升数据质量与可靠性。此外，构建动态反馈闭环机制，通过作业终端、传感器等边缘设备持续回传执行结果，使模型得以不断自我校正，形成“感知—决策—执行—反馈—再优化”的闭环式运行体系。

（二）决策应用场景拓展

依托大数据的全面性和实时性，市政领域的决策支持不再仅依赖静态经验或宏观规划，而是逐步向数据驱动的精细化、动态化方向演进。在投资决策方面，可构建包含设施老化系数、服务人群密度、运营成本、维护频率与事故历史等多维指标的优先级排序模型，提升预算分配的科学性与透明度 [4]。在城市更新、管网改造或新区开发过程中，通过整合现有设施运行热力图、事故密集点分析与人口密度模型进行空间布局模拟，不仅可提高规划合理性，还能显著降低设计偏差与后期运维成本。在公共服务反馈机制方面，结合热线语音文本挖掘、网络舆情热词聚类及在线问卷数据交叉验证，形成一套基于数据分析的公众满意度评估体系，为政务绩效考核、政策调整与服务改进提供更具针对性的支持依据。

（三）面临的问题与挑战

尽管大数据技术在市政领域具有广阔应用前景，但在推广过程中仍面临一系列亟待解决的问题。首先，数据安全与隐私保护问题日益突出，涉及公共视频监控、出行轨迹、电力使用记录等敏感信息的系统，若无完善的权限控制与加密机制，极易引发数据泄露风险。其次，由于各系统建设时间与承建单位不同，存在大量非标准化数据，协议接口、命名规范及数据结构差异较大，严重制约了多源数据的融合与调用效率。此外，市政大数据应用对复合型人才要求极高，既要理解城市基础设施运作规律，又需掌握数据建模、算法分析及系统集成能力，当前这一类人才供需缺口较大，成为实际落地的主要瓶颈之一。

（四）发展趋势与政策建议

面向未来，市政工程管理将逐步由“粗放式经验管理”转向“智能化数据治理”。应着力推进“城市数据湖”与“智能中枢”平台建设，统一感知数据接入标准，打通信息孤岛，提升跨部门协同能力[5]。在标准建设方面，建议制定覆盖采集、传输、处理、开放全过程的数据规范与接口标准，推动构建全国性市政工程数据资源共享平台。同时，应加强产学研协同，设立大数据应用实验示范区，建设涵盖 BIM、GIS、数据库管理与人工智能的综合实训基地，系统培养新型数字化城市管理人才。为保障项目落地效果，建议政府通过专项资金支持试点城市建设高水平大数据平台，以典型项目带动全国推广，逐步形成科学、统一、高效的市政工程数据管理新格局。

总结：大数据技术的引入正在深刻改变市政工程的运行管理方式和决策支持机制。本文通过对其技术基础、应用实践及策略路径的系统分析，明确了大数据在运行监测、资源调度、风险预警和科学决策等方面的核心价值。在多源数据融合、实时分析与模型驱动支持下，市政管理正逐步实现从被动响应向主动治理、从经验依赖向数据决策的转型。尽管当前仍面临标准不统一、数据安全和人才缺口等问题，但随着技术进步与政策推动，构建智能化、高效化、协同化的市政大数据管理体系已成为城市治理现代化的必由之路。

参考文献

[1] 梁毅 . 智慧规划大数据平台建设思路研究 [J]. 中国建筑金属结构 ,2024,23(03):192-195.

[2] 于桢 . 市政工程供水管网运行管理 [J]. 居舍 ,2021,(04):157-158.

[3] 梁维 . 大数据下市政工程项目成本管控探讨 [J]. 合作经济与科技 ,2024,(08):116-117.

[4] 袁国华 . 市政工程施工与城市运行管理研究 [J]. 现代物业 ( 中旬刊 ),2020,(04):82-83.

[5] 陆永耀 , 莫金豫 . 市政工程供水管网运行管理探析 [J]. 广西城镇建设 ,2023,(05):77-80.