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　　城市内涝积水监测预警系统通过多维度数据校验与冗余设计，显著提升数据可靠性。系统在监测节点部署多重传感器，每个节点同时配置超声波水位计与静压式液位传感器，二者独立采集水位数据，并通过内置算法交叉验证。当两种传感器测量值偏差超过3厘米时，节点自动触发二次采样，取三次测量中位数作为最终数据，避免因单一传感器故障导致数据失真。此外，雨量监测采用双翻斗式雨量计，通过机械结构与磁性计数双重记录降雨量，确保雨量数据准确率达99%以上。

　　数据传输环节引入冗余链路机制，节点默认通过LoRa无线通信回传数据，同时预留4G通信模块作为备用通道。当LoRa信号强度低于-115dBm或连续3次传输失败时，系统自动切换至4G网络，保障数据实时性。传输过程中，数据包采用加密校验码与时间戳双重验证，接收端若检测到校验码错误或数据延迟超过2分钟，立即请求重传，确保平台接收的数据完整且及时。

　　平台端构建数据清洗与纠错模型，对上传的原始数据进行合理性筛查。例如，结合历史降雨与积水关系，过滤掉明显偏离规律的异常值(如无降雨时水位骤升20厘米)。对于疑似错误数据，系统标记为“待确认"状态，并调取邻近节点数据进行比对。若多个相邻节点数据趋势一致，则修正原数据;若仅单个节点异常，则生成维护工单，指导现场排查传感器故障或遮挡物干扰。

　　系统支持历史数据回溯与自学习优化，平台每月自动生成传感器健康度报告，标注数据偏差率、故障频次及环境干扰因素(如泥沙淤积、树叶遮挡)。运维人员根据报告调整传感器校准参数或清理维护周期，例如将雨量计清洁频率从季度改为雨季前每月一次。此外，系统预留人工复核接口，当预警事件发生时，管理人员可调取原始数据曲线与现场视频，结合实地勘查结果确认积水真实性，避免误报影响应急响应。这种全链条数据可靠性设计，使系统误报率降低至0.5%以下，为内涝防控提供坚实的数据支撑。