基于图论的复杂城市排水网络缺失数据智能重构与优化采集方法研究

本研究针对城市排水网络(UDN)中管径和坡度数据缺失的难题，创新性地提出基于图论的自动化重建框架。通过整合拓扑特征与水力模型，系统实现了缺失管径(SP)和标高(EBCR)的高精度重建(70%缺失率下误差<5%)，并开发了基于置信度(LC)的靶向数据采集策略。该成果为城市防洪建模提供了可靠的数据支撑，发表于《Water Research》。

　　

在城市排水系统管理中，管网数据缺失如同"黑洞"般阻碍着精准建模与风险预测。尤其对于老旧管网，管径(D)和坡度(SP)等关键参数往往残缺不全，导致洪水模拟结果与实际情况南辕北辙。传统的人工填补方法效率低下，而现有机器学习方法又面临数据需求量大、计算复杂等瓶颈。这一困境使得城市在面对极端天气时，犹如"盲人摸象"般难以制定有效应对策略。

奥地利因斯布鲁克大学的研究团队在《Water Research》发表突破性研究，创新性地将图论引入城市排水网络(UDN)数据重建领域。研究人员开发出包含均匀性、层次性、完整性三大模块的智能重建框架，通过最短路径(SP_i,j)、边介数中心性(EBC^R)等拓扑指标，实现了仅凭网络连接关系和汇水面积数据就能高精度重建缺失参数。更巧妙的是，团队提出的置信度传播算法(LC)能自动识别关键测点，使90%缺失率的网络经靶向补充10%数据后，洪水预测准确度提升40%。

研究主要采用五大关键技术：1)基于Dijkstra算法的最短路径分析确定管径传递路径；2)定制化边介数中心性(EBC^R)量化管道负荷；3) Louvain社区检测算法划分数据采集区域；4)置信度(LC)加权的地下坡度曲面重建；5) SWMM水力模型验证。这些技术形成闭环，确保重建网络既符合拓扑规律又满足水力要求。

【数据重建精度】模块显示：在237-372节点的真实管网测试中，70%数据缺失下管径重建平均绝对百分比误差(MAPE)仅4.8%，标高误差(MAE)控制在0.27m内。独创的"置信度衰减因子"(δ)有效量化了数据传递过程中的不确定性，使层次模块(β=0.5)比均匀模块(β=0)允许更大误差。

【极端事件验证】部分尤为亮眼：重建网络在15年一遇暴雨下的洪水体积预测误差<8%，关键淹没点识别准确率达92%。当数据缺失达90%时，针对性地采集18个节点数据(占总数5%)，即可将Nash效率系数(NSE)从0.82提升至0.95，证明"精准采集+智能重建"策略的优越性。

【技术突破】体现在三方面：首次将图论SP_i,j和EBC^R应用于排水网络重建；开发出基于建筑体积的污水管网负荷估算方法；创建模块化数据处理流程，使计算时间控制在35秒/网络的高效水平。这些创新使该方法在奥地利两个地形迥异的城市管网中均表现优异。

这项研究为智慧水务提供了新范式，其价值不仅在于技术突破，更开创了"数据-模型"协同优化的新思路。特别对于发展中国家，该方法能以最小成本实现管网数字化，为气候变化下的城市韧性建设提供关键支撑。未来若结合GIS和IoT实时数据，有望构建更精准的城市水文数字孪生系统。