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摘要:随着大数据、物联网、人工智能等技术的快速发展,市政工程管理正经历从传统粗放式向智能化、精细化转型的深刻变革。文章基于智慧城市建设的政策背景与实践案例,探讨大数据时代市政工程智慧化管理模式的构建路径。通过分析大数据、人工智能等技术在市政工程中的应用场景,结合数据整合、系统协同与全周期管理理念,提出以“数据驱动、技术赋能、治理协同”为核心的新型管理模式。研究认为,智慧化管理模式需突破数据壁垒、技术更新与人员素养等瓶颈,并通过顶层设计优化与社会共治机制实现可持续发展,为城市基础设施的高效运营与韧性提升提供理论支撑。
关键词:大数据;市政工程;智慧化管理
引言:
市政工程是城市运行的“生命线”,涵盖供水、排水、交通、能源等核心基础设施。传统管理模式依赖人工巡检与经验决策,存在效率低、响应慢、资源浪费等问题。随着城市化进程加速与极端气候频发,市政工程面临更高的安全性与可持续性要求。大数据技术的兴起为市政工程管理提供了新思路:通过实时数据采集、智能分析与协同决策,实现从被动响应到主动预警、从单一管理到综合治理的转变。例如,重庆江北区通过智慧城管系统,将问题发现时间从数天缩短至分钟级,结案率提升至94%;宁夏吴忠市利用GIS与物联网技术构建智慧市政系统,防洪排涝效率显著提高。然而,智慧化管理不仅是技术的堆砌,更需基于城市运行规律的系统性重构。文章旨在结合实践案例与技术趋势,探索市政工程智慧化管理模式的构建路径。
1 智慧管理系统的关键技术
1.1 物联网技术在市政工程中的应用
物联网技术的应用是未来城市工程智能管理系统建设的主要驱动力之一。物联网技术可以通过传感器、射频识别(RFID)、全球定位系统(GPS)等设备对市政基础设施进行实时监测和数据采集。例如,智能交通系统运用技术实时监测交通流量,通过分析模型预测交通拥堵,优化信号控制,减少交通延误。根据国际数据公司(IDC)的数据,到2025年为止,世界的智能交通系统设备数量达到416亿台,为市政工程管理提供前所未有的数据支持和决策基础。
智能交通系统技术的应用在水资源的智能管理中也很重要。通过配置水位传感器、水质监测器等设备,可以实时监测城市水资源的使用和水质状况。例如,美国旧金山市智能交通系统运用技术成功实施智能水表项目。家庭用水数据的收集和分析不仅可以提高用水效率,还可以降低漏水率。此外智能交通系统技术在智能照明系统中的应用大大提高了城市能源使用效率。使用智能路灯,可以根据环境光强度和行人交通自动调整亮度,也可以通过解析模型预测和调整照明要求,节省能源。
1.2 大数据分析与处理技术
在未来城市工程智能管理系统建设的总体规划中,大数据分析与处理技术是主要驱动力之一。随着城市化进程的加快,市政工程面临着前所未有的数据量和复杂性。大数据技术的应用,使管理者能够从大数据中提取有价值的信息,为决策提供科学依据。例如,通过实时监测交通流量数据,优化交通信号定时,减少拥堵。通过分析公民对公共服务的反馈数据,可以及时调整服务策略,提高公民满意度。对于大数据分析模型,预测维护模型可以根据历史数据预测设备故障,实现早期维护,减少意外停机。
2.1 数据采集与物联感知
物联网技术是智慧化管理的基石。通过在市政设施中部署传感器、摄像头与智能终端,可实时监测环境参数与设备状态。例如,文思海辉在水务管理中布设关键节点传感器,结合智能仿真模型还原水域全貌,实现水质与水文数据的动态监测;重庆江北区在井盖、路灯上安装传感终端,电流异常时自动触发维修响应,减少人工巡查盲区。此类技术大幅提升了数据采集的实时性与覆盖范围,为后续分析提供基础支撑。
2.2 大数据分析与决策支持
海量数据的价值在于深度挖掘与关联分析。市政工程中,大数据技术可优化资源配置与风险预测。南京某桥梁项目通过分析施工记录与材料消耗数据,识别浪费环节并调整策略,经济效益提升15%;郑州市智慧防汛系统利用算法模拟暴雨路径,2024年成功化解三次特大暴雨威胁。此外,AI技术通过图像识别自动检测混凝土裂缝、管道堵塞等问题,减少人工疏漏。
2.3 数字孪生与全周期管理
数字孪生技术通过构建物理设施的虚拟镜像,实现规划、建设与运维的全链条优化。西安高新区利用数字孪生平台模拟垃圾清运路线,节约燃油成本超千万元;聊城市在供水管网建设中引入三维可视化模型,结合物联网监测水位异常,汛期隐患处置率达100%。数字孪生不仅提升管理效率,还为应急预案制定提供仿真环境。
2.4 协同治理与公众参与
智慧化管理需打破部门壁垒,构建跨领域协同机制。柘荣县整合13个部门数据建立“一网统管”平台,通过网格化调度实现“小事一格解决,大事全网联动”;重庆红育坡片区改造中,居民通过线上平台参与方案设计,推动加装电梯等民生工程落地。此类模式通过数据共享与公众互动,增强治理透明性与社会共治能力。
3 智慧化管理模式的构建路径
3.1 统一数据标准与平台建设
多源数据整合与GIS基准平台:通过地理信息系统(GIS)构建城市空间数据基准,整合市政设施、环境监测、交通流量等多维度数据。例如,重庆市沙坪坝区整合5187路摄像头、物联感知设备及无人采集车数据,构建城市运行管理服务平台,实现54类城市问题的自动识别与上报17。宁波江北区通过GIS覆盖131公里地下排水管网,建立包含采集、分析、更新的动态数据库,为排水系统优化提供支撑。
3.2 数据安全与隐私保护
分级权限与加密技术:武汉市江汉区在跨部门数据共享中制定分类审计规范,通过加密技术保护敏感信息。宁波江北区为市政设施设置二维码“身份证”,仅开放部分权限供公众扫码报修,平衡数据开放与隐私保护。
动态监测与风险预警:南昌燃气集团利用无人机搭载GIS与红外检测技术巡查高压燃气管线,数据实时回传至加密调度中心,避免信息泄露风险。
3.3 智能装备与差异化治理
无人机与机器人应用:南昌燃气集团引入无人机巡查复杂地形燃气管线,结合激光扫描与红外检测,隐患识别准确率提升40%。重庆江北区使用管道爬行机器人、探地雷达检测地下管网,减少人工下井风险。
分场景技术适配:自封闭系统(如供水管网)可全自动化管理;复杂系统(如交通网络)需人机协同。例如,雄安新区通过数字孪生技术模拟城市全域运行,优化交通信号灯配时与应急疏散路线。
3.4 跨部门联动与网格化管理
柘荣县整合13个部门数据建立“一网统管”平台,实现“小事一格解决,大事全网联动”。深圳市打通42个业务系统,构建市-区-街道三级指挥体系,提升跨领域协同效率。
3.5 公众参与与智慧服务
重庆红育坡片区改造中,居民通过线上平台参与设计方案,推动加装电梯等民生工程。南昌市“市政通”平台整合办公协同与公共服务功能,提升市民参与度与满意度。
结论
随着智慧管理系统的成功实施,市政工程的效率和管理水平得到了显著提升。以某市为例,通过部署智慧管理系统,该市的交通拥堵情况得到了有效缓解,数据显示,高峰时段的平均车速提高了15%,同时,通过大数据技术的应用,城市公共设施的维护成本降低了20%。这些成果的取得,不仅得益于系统架构设计的合理性,还得益于大数据分析与处理技术的深入应用。在实施策略上,前期准备的充分性为系统的顺利部署奠定了基础,而系统部署与运行的步骤则确保了整个过程的平稳过渡。
参考文献:
[1]李志豪,邹东明,潘仑.智慧管理系统在盐田港建设中的重要作用[J].水运工程,2025,(03):205-214.
[2]黄锦澎,罗棋瑜,王思扬,等.城市轨道交通工建检修智慧管理系统架构设计[J].科技与创新,2025,(04):19-23.
[3]宋智广.基于智慧管理系统的排涝泵站一体化平台研究应用[J].水利科技与经济,2025,31(01):32-36.