（1）缺乏内涝灾情提前预警 内涝与城市气象息息相关，强降雨是导致城市内涝的主要原因，目前内涝场景尚未建立较为有效的事前预防措施，主要通过被动响应来降低内涝灾害损失。

（2）内涝数据存在的时空相关性未被披露 由于内涝数据主要由巡检记录、视频监控和分散监测数据等组成，数据之间的相关性未被有效的挖掘，难以发现不同区域和时间内涝灾害之间的相关性。

（3）内涝数据来源广泛数据庞杂 内涝监测设备分布稀疏，部分区域尚未完全覆盖，监测数据种类复杂，且监测数据尚未建立有效的管理入库机制，尚未建立灾害发生后的监测订正方案。在灾害发生后容易造成灾点数据缺失，难以量化内涝灾情严重程度情况。

（4）严重依赖专家经验，无法量化评估 主要依靠专家经验来衡量气象实况与灾情程度之间的关系、排水设施与排涝需求之间的平衡关系等，暂无有效的内涝灾害应急量化方案。

基于气象预测模型确定不同区域降雨量情况，结合地面地形及地下排水性能，预测城市内涝发生可能位置，为应急管理部门提供更为精准的内涝灾害时空预警。

基于多源异构数据融合，建立全域内涝点严重程度分级机制。通过分析重点内捞点监测的关键指标、时间序列、调控措施以及相关的气象、水文和地形数据，从时间、空间以及时空组合的不同角度对城市内涝的成因进行量化的分析和评估。

结合气象和内涝灾害因果分析，在超防涝设计冗余量降水到来时，提前对地下管网储水能力和排水能力进行评估。对重点关注区域进行排水管道优化设计，提高严重内涝点的排水性能，减少内涝影响时间。