2021年7月22日10點，中央氣象臺全國小時降雨排行前10名中已經(jīng)鮮有河南城市的影子。

至此，霸屏近一周之久的河南“7.20”暴雨終于偃旗息鼓，消散在巍巍太行。

大家都在談?wù)撨@場暴雨本身，而我想回顧一下歷史。

中國從來不缺極端暴雨和洪水，其中黃淮海平原便是這“不速之客”最為頻繁的造訪地。八百里太行縱貫?zāi)媳?，與秦嶺東脈（主要是伏牛山）共同構(gòu)成了我國二三級階梯分界線的中段，同時也為極端暴雨洪水的發(fā)生提供了有利的地理環(huán)境。中國大陸諸多點極端暴雨和洪水記錄誕生于此（圖1中紅點和黑點標記代表洪水記錄，系筆者未發(fā)表成果）。

圖1 黃淮海平原歷史洪水記錄分布（筆者未發(fā)表成果，轉(zhuǎn)載請注明來源“洪水科研筆記”）

1975年8月，臺風Nina在伏牛山前形成持續(xù)強降雨，最大1小時降雨量218 mm，最大3小時降雨量495 mm，最大6小時降雨量830 mm（位于河南林莊），后者也是世界點降雨記錄保持者。破紀錄的暴雨產(chǎn)生了破紀錄的“75.8”洪水，導(dǎo)致直接死亡21000人，間接傷亡人數(shù)以百萬計，被評為人類歷史上最為慘重的自然災(zāi)害之一（Yang et al., 2017，如圖2）。

圖 2 “75.8”洪水過后實景（照片來自網(wǎng)絡(luò)）

再來，1963年8月，海河南系發(fā)生罕見特大暴雨，河北邢臺獐么鄉(xiāng)7天降雨量2050 mm，為我國大陸點降雨記錄，持續(xù)強降雨產(chǎn)生的洪水總量高達330億m³，大水圍困天津城數(shù)月之久，史稱“63.8”洪水（中國歷史大洪水，中國書店）。1996年8月，臺風Herb登陸晉冀交界，最大中心雨量473 mm，造成465條中小河流同時發(fā)生洪水，是中國歷史上同步范圍最大的一次洪水過程(Yang et al., 2019)。

再說兩個最近幾年發(fā)生的例子，2016年7月19-20日太行山南麓的暴雨以及2012年發(fā)生在北京的“7.21”暴雨，研究城市洪水的人對后者尤其不陌生，北京“7.21”暴雨幾乎被認為是城市洪水研究領(lǐng)域的“頭號公敵”。更早還有1939年和1917年發(fā)生在海河（尤其是南系）的兩次暴雨洪水。據(jù)記載，冀南和豫北地區(qū)當時可謂是一片澤國，處于九河末梢的天津城也是路可行船。

這些發(fā)生在黃淮海平原的歷史暴雨洪水，個個都曾經(jīng)“傾國傾城”，在歷史長河中留下沉重的一筆。

唉，人類是善于遺忘的動物。

扯遠了，再回來說說河南“7.20”暴雨。

臺風煙花遠距離的水汽輸送為這次河南“7.20”暴雨提供了充足的水汽來源，偏北偏強且穩(wěn)定少動的副熱帶高壓阻斷了低渦切變北上的路徑，使得對流活動持續(xù)錨定在太行山南麓，形成“列車效應(yīng)”。異常的水汽輸送加穩(wěn)定的環(huán)流形式幾乎是形成我國特大暴雨的“最佳拍檔”。這里說的水汽輸送異常，不僅指輸送強度的異常（參考2016年“7.20”暴雨相關(guān)研究），也更加強調(diào)水汽來源的異常。我國華北地區(qū)暴雨集中在7月下旬和8月上旬，也就是通常所說的“七下八上”。從多年平均的水汽輸送路徑來看，水汽貢獻主要來自西南方向上的低空輸送，水汽自孟加拉灣穿云貴高原，一路北上（如圖3）。

圖 3 華北暴雨典型水汽輸送路徑（筆者未發(fā)表成果，轉(zhuǎn)載請注明來源“洪水科研筆記”）

這次河南“7.20”暴雨的水汽來源則主要是太平洋，而非西南源區(qū)，屬于水汽來源異常。相比于西南水汽輸送，太平洋的水汽沒有沿途翻山越嶺的損耗，更加強勁豐沛。此外，太行山的南北走向使得東進的水汽更容易受到地形輻合抬升的作用，從而形成強降雨。類似的案例還有海河“63.8”暴雨和1939年海河南系暴雨（水汽輸送異常分布如圖4所示）。

圖 4 1963年和1939年暴雨水汽輸送異常（筆者未發(fā)表成果，轉(zhuǎn)載請注明來源“洪水科研筆記”）

以“63.8”暴雨為例，彼時臺風Besse為暴雨的維持提供了源自太平洋的大量水汽和不穩(wěn)定能量補給（除了西南渦切變和切斷低壓合并的影響外），直接創(chuàng)造了河北獐么7天2050 mm的中國點降雨記錄。所幸， Besse最終并沒有登陸我國，只是遠遠地“助攻”了一把。當?shù)厝嘶貞洝?3.8”暴雨，稱“那雨下得如同天漏了一樣，像是女媧補天遺漏的地方”。因此，河北獐么鄉(xiāng)也被稱為“中國大陸的雨極”（如圖5）。

圖 5 河北邢臺市獐么鄉(xiāng)（圖片來自網(wǎng)絡(luò)）

這次河南“7.20”暴雨雖未超過“75.8”這樣的極端大洪水，但與黃淮海平原的一些歷史大洪水相比已是不相上下。最大1小時201mm的降雨量僅次于臺風Nina保持的中國紀錄，也打破了多個城市的歷史點降雨記錄，鄭州3天下了一年的雨量。然而，媒體中普遍提及此次暴雨強度為“5000年一遇”（可以簡單理解為每年發(fā)生同等及以上量級暴雨的概率是1/5000，幾乎約等于0），筆者認為有夸大之嫌，畢竟有數(shù)據(jù)為證。

歷史總是驚人的相似，只是我們常常會遺忘。

說完大歷史，再來聊一下我們的渺小。

受限于數(shù)值天氣預(yù)報準確預(yù)報極端事件的困境，高效及時的應(yīng)對才能將損失降到最小。盡管這次河南“7.20”暴雨導(dǎo)致數(shù)十人不幸遇難，但筆者認為當?shù)卣€是提供了非常有效的救援和應(yīng)急措施（包括及時分洪、泄洪，連續(xù)發(fā)布預(yù)警，停工停學(xué)等），受災(zāi)人民群眾也團結(jié)互助共度難關(guān)，要為政府點贊。

也許有人又要質(zhì)疑城市防洪排澇體系的作用。誠然，我國的城市防洪除澇標準偏低，排水體系也屢被詬病，的確是事實。然而近些年，國家大力支持海綿城市建設(shè)，鄭州就是其中一個試點城市。這次暴雨洪災(zāi)的鍋不能由城市排水體系差來背。紅紅火火的海綿城市建設(shè)，遇到了勁敵，不能以此次成敗論英雄。世界上再完善的城市排水體系也恐怕難以抵擋十之一二，杯水車薪之功，實在不足以緩解此次巨災(zāi)對社會經(jīng)濟造成的影響。重要的是，鄭州地處黃淮海平原，地勢平坦，加上周圍河流泥沙含量高，淤積嚴重，河床已經(jīng)高出城市地面數(shù)米，暴雨形成的洪水無法及時排泄到河流，從而加重城市內(nèi)澇?！皟?nèi)憂”和“外患”并存，再好的“海綿”也無能為力。

圖6 河南鄭州城市內(nèi)澇（圖片來自網(wǎng)絡(luò)）

那么，氣候變化是否要出來背鍋？

或許吧。經(jīng)典的大氣科學(xué)理論告訴我們，全球氣溫增加，空氣中的水汽含量也要增加，降雨理論上也要增強。筆者對此持不置可否的態(tài)度，從歷史的角度來看，世界降雨記錄和洪水并未被明顯打破。此外，過去近三十年間，我國北方地區(qū)降水偏枯，北方流域洪水的量級顯著降低（Yang et al., 2021），只是從2010年開始才有陸續(xù)的幾次極端降雨過程。這是否意味著雨帶將從華南地區(qū)北移？值得關(guān)注。2020年，偏北且持續(xù)停留62天的雨帶形成了長江中下游流域“超級暴力梅”，帶來了大范圍流域性洪災(zāi)，厄爾尼諾不活躍的時期，印度洋異常增暖卻做出了不容忽視的“貢獻”(Ding et al. 2021)。暴雨洪水是個非常復(fù)雜的過程，其變化的原因也不能單純的用熱力學(xué)理論“一言以蔽之”，比如由大氣動力因素引起的暴雨強度、路徑和時間變化不容忽視 (Yang et al. 2020)。極端暴雨洪水作為小概率事件，摸清其背后的變化規(guī)律十分具有挑戰(zhàn)性。

極端事件發(fā)生后，對其個例分析可以讓我們認識這一場事件的成因和機制，將其放到歷次記錄中，又能得出怎樣的發(fā)現(xiàn)和規(guī)律，有待于科研工作者進一步發(fā)現(xiàn)。只能說，對于自然的極限，我們的認識還非常有限。

聯(lián)想到就在一周之前發(fā)生的西歐洪水，德國西部和比利時死亡125人，主要是由于突發(fā)山洪，居民未及時轉(zhuǎn)移而釀成巨禍（圖7）。相比廣袤的農(nóng)村，城市的基礎(chǔ)建設(shè)還是比較完善，應(yīng)急搶險能力也更強，即便是經(jīng)濟發(fā)達的歐洲大國也存在短板，可見這是人類社會面臨的共同挑戰(zhàn)。

圖7 德國西部洪災(zāi)（圖片來自網(wǎng)絡(luò)）

及早預(yù)報暴雨洪水的發(fā)生以及做出有效預(yù)防必然是有效的，但精準短臨暴雨洪水預(yù)報仍屬世界性難題，出現(xiàn)暴雨位置和強度的預(yù)報偏差再所難免，有待科研工作者繼續(xù)攻堅克難。普通民眾能做的也許還是相互信任和理解，在自然災(zāi)害來臨時學(xué)會有效避險和自救，要知道歷史會重演，同時也要堅信所有人都正在努力讓這個世界變得更好。

河南“7.20”暴雨結(jié)束了，臺風煙花攜帶大量水汽洶涌而來，它又將會創(chuàng)造怎樣的歷史？

              撰文：楊   龍、楊依欣

美編：楊依欣

參考文獻：

[1]Ding Y, Liu Y, Hu Z-Z. The Record-breaking Meiyu in 2020 and Associated Atmospheric Circulation and Tropical SST Anomalies. Advances in Atmospheric Sciences, 2021: 1-14.

[2]Yang L, Liu M, Smith J A, et al. Typhoon Nina and the August 1975 Flood over Central China. Journal of Hydrometeorology, 2017, 18(2): 451-472.

[3]Yang L, Wang L, Li X, et al. On the Flood Peak Distributions over China. Hydrology and Earth System Sciences, 2019, 23(12): 5133-5149.

[4]Yang L, Villarini G, Zeng Z, et al. Riverine Flooding and Landfalling Tropical Cyclones Over China. Earth's Future, 2020, 8(3).

[5]Yang, L., Yang, Y., Villarini, G., Li, X., Hu, H., Wang, L., Bloschl, G., Tian, F. Climate More Important for Chinese Flood Changes than Reservoirs and Land Use. https:///10.1029/2021GL093061. 2021.