最新 | 地大(武汉)顾西辉教授团队《Journal of Hydrology》发文:长三角城市群暴雨时空三维场呈现陡峭的“圆锥体”形状
近日，中国地质大学（武汉）地理与信息工程学院顾西辉教授团队联合西班牙高等科研理事会、韩国高丽大学、亚洲理工学院、马来西亚国民大学、印度尼西亚国家研究创新署以及巴西国家自然灾害监测与预警中心等国内外科研机构，在地球科学领域权威期刊Journal of Hydrology（SCI一区Top）发表题为“Steeper spatiotemporal distribution of extreme precipitation intensity in urban than rural regions”的最新研究成果。
近年来，暴雨为什么越来越“猛”，而且越来越集中地“砸”向城市？这项研究发现，城市化正在重塑暴雨的发生方式：在城市中，极端降水更容易在短时间内迅速增强，达到更高峰值后又快速减弱，而不像农村地区那样分散、持续。与此同时，暴雨在空间上也更集中，往往在城市核心区域明显增强、周边区域减弱。也就是说，城市里的雨变成了“又猛又集中的雨”。这种变化使城市更容易遭遇突发性洪水（flash flood），并大幅压缩灾害预警和应急响应的时间窗口。在气候持续变暖和城市不断扩张的背景下，这类短时强降雨将成为未来城市防洪面临的重要新挑战。
城市化加剧极端降水强度时空分布“陡峭化”的概念示意图。即城市极端降水更容易在时间上向峰值集中、在空间上向城市中心集聚，从而呈现出更为“陡峭”的时空分布特征。本示意图由大语言模型生成，并非该研究论文中的原始图件，仅用于在本推文中对研究主要发现进行直观化展示。
摘要
城市洪涝对降水的组织结构高度敏感，包括其强度、时间分布、空间范围及集中程度。然而，城市化如何改变极端降水的这些时空结构性特征仍不清楚。以中国东部长三角城市群为例，我们探讨了1979—2015年雨季（5—9月）期间，城市化引发的极端降水在时空结构上的非对称重组特征。结果发现，与农村地区相比，城市极端降水事件在时间分布上呈现出更低的均匀性，表现为峰值更加尖锐、峰前和峰后阶段（降水“翼部”）受到抑制，以及峰后衰减更为迅速。在空间上，城市极端降水事件表现出更强的非均一性，其特征为中心区域降水显著增强而外围区域减弱。这种时空重组在时间尺度上主要受城市区域更强的增温效应及极端降水峰值对增温更为敏感的响应所驱动；在空间尺度上，则主要归因于大规模城市扩张，该过程收缩了极端降水的空间覆盖范围，同时放大其中心强度。上述发现加深了我们对城市化重塑极端降水时空结构的认识，并为快速城市化地区洪灾韧性提升与水资源管理提供了科学参考。
主要内容
在气候变暖与快速城市化背景下，极端降水已成为城市洪涝风险加剧的直接诱因。然而，既有研究多聚焦于极端降水的强度或总量变化，往往将降水事件视为时间和空间上相对均一的过程，忽略了极端降水在时间演变和空间组织结构上的系统性重组，从而难以解释为何在降水总量变化有限的情况下，城市内涝却愈发频繁和剧烈。在区域尺度上，观测到的城市暴雨增强很可能并非简单的“下得更多”，而是由降水在时间上向峰值集中、在空间上向城市核心集聚等多重时空结构变化叠加而成。然而，现行防洪评估与工程设计仍主要依赖降水总量或日尺度指标，对短历时、高强度且高度空间集中的极端降水缺乏足够敏感性。针对这一科学空白，本研究构建了极端降水事件的时空结构表征框架（图1），系统刻画了城市与农村地区极端降水在时间与空间组织上的差异，揭示了城市化如何驱动极端降水向更为“陡峭”的时空分布重组，为理解城市洪涝风险加剧的物理机制及优化城市防洪与韧性规划提供了新的视角。
图1. 降水空间场识别流程示意图。步骤1展示了城市与农村站点上同时发生的降水事件（其中PP₁和PP₂分别表示对应的降水强度峰值）。步骤2–3显示了相应的降水空间场，底部面板给出了农村降水场（UF ≤ 10%）和城市降水场（UF ≥ 90%）的示例。步骤4展示了不同UF条件下降水场的距离衰减曲线。
结果与讨论
我们发现，长三角地区约97%的城乡站点极端降水峰值和总量均呈现上升趋势，且在上海及其周边等城市扩张迅速的东部地区增幅最为明显（图2a、b）。相关性分析表明，极端降水峰值的上升趋势与UF之间存在显著正相关关系（r = 0.22，p < 0.01）（图2a），说明城市化程度越高，降水强度峰值的增幅越大。城乡站点区域平均序列对比进一步显示，尽管农村站点的极端降水峰值以 0.27 mm/10a 的速率显著上升（图2c），但城市站点的增幅更为明显，达到 0.44 mm/10a（图2e），约为农村站点的1.6倍。相比之下，城乡站点在极端降水总量上的增长差异较小，二者的上升幅度均为 0.11 mm/10a。定量评估结果表明，城市化对区域极端降水峰值增长的贡献率高达 38.64%（图2d），而对总量增长的贡献仅为1%（图2f）。
图 2. 1979–2015年间长三角观测到的极端降水强度变化。(a) 年均极端降水峰值长期趋势的空间分布。左下角插图展示了2015年的建成区分布（仅作为示例年份；分类每年更新），将站点划分为城市站点（UF≥25%）与农村站点（UF < 25%）。右上角插图定量展示了所有站点降水趋势与城市覆盖比例（UF）之间的连续关系。红色和蓝色圆点分别代表城市和农村站点，黑色圆点表示趋势通过了10%显著性水平检验（p < 0.1，modified Mann–Kendall 检验）。(b) 与图(a)相同，但针对极端降水总量。(c, e) 极端降水峰值和总量的年异常值随时间的变化（相对于各站点 1979–2015 年的平均值）。实线表示农村和城市站点的平均值，虚线代表其对应的线性趋势，阴影区域表示四分位距（25%–75%）。(d, f) 城市化对降水峰值和总量趋势的影响及其贡献率；误差棒表示90%的置信区间。
由于城市化对极端降水峰值强度的增强作用远超其对总量的影响，我们推测城市极端降水在时间分布上较农村地区更为“陡峭”。为证实此猜想，我们分析了极端降水事件峰值前后各 6 h（共 12 h）内逐小时降水量相对于峰值的百分比分布。结果显示，城市化程度较高的东北部区域，其相对峰值降水百分比明显高于西南部以农村为主的区域（图 3a）。在格点尺度上，该百分比与 UF 呈显著正相关关系（r = 0.40，p < 0.01；图 3b），表明随着城市化水平提升，极端降水事件的时间演变趋于更加尖峰化。进一步的城乡对比表明，在峰值前 6 h 内，农村站点的相对降水百分比整体高于城市站点（图 3c）；而在峰值后 6 h 内，城乡差异明显放大，城市站点的降水百分比衰减速度明显更快（图 3d）。这种“峰值高度集中、随后迅速衰减”的特征，构成了城市极端降水更为陡峭的时间结构。
图 3. 1979–2015年间长三角极端降水时间分布在城乡间的非对称差异。(a) 各站点相对于峰值的降水量百分比平均值的空间分布。(b) 各站点相对于峰值的降水量百分比平均值与城市覆盖比例（UF）之间的关系。(c) 降水峰值前 6 小时内，相对于峰值的降水量百分比随时间的变化。 实线代表农村和城市站点的平均值，阴影区域表示 25%–75% 的不确定性范围（四分位距）。(d) 与图(c)相同，但针对降水峰值后 6 小时内的情况。
在时间结构之外，我们进一步分析了极端降水场的三维空间结构。结果显示，城市降水场中心的平均强度（13.64 mm）明显高于农村（12.34 mm），且降水强度自中心向外的指数衰减速率更快（图 4a），表明城市化增强了降水的空间集中性。在 70 km 和 90 km 的更大空间尺度下，该“中心增强、边缘快速衰减”的特征依然存在（图 4b、c）。基于构建的尺度关系，我们进一步量化了城市扩张的影响：UF 每增加 10%，极端降水场的中心峰值增强约 0.34 mm，同时空间衰减曲率陡峭化约 0.65%（图S6）。三维示意图直观展示了这一差异，即城市降水场呈现出“高瘦”的集中型结构（图 4d），而农村降水场则表现为“矮胖”型（图 4e）。
图 4. 1979–2015年间长三角极端降水场随距离的衰减曲线。(a) 极端降水场的距离衰减曲线（半径 = 50 km）。实线和阴影区域分别代表基于 1,000 次自助抽样（bootstrap）得到的加权中位数和四分位距（25%–75%）。(b, c) 与图(a)相同，但针对半径分别为 70 km 和 90 km 的情况。(d) 农村降水场（RPF）的三维形态示意图；实线椭圆表示降水区域（降水量 > 0.1 mm）。(e)与图(d)相同，但针对城市降水场（UPF）。
进一步的尺度分析表明，城市极端降水对增温的敏感性明显高于农村。在气温升高背景下，城市极端降水峰值和总量的尺度率分别为 6.35%/°C 和 2.29%/°C，明显高于农村站点的 4.42%/°C 和 0.92%/°C（图 5a）。这种增强的响应主要源于城市热岛效应：增温不仅提高了大气含水能力，还增加了对流有效位能（CAPE），促使短历时对流更早触发并迅速增强。与此同时，潜热释放加速了对流发展，但峰值过后水汽的快速耗尽削弱了正反馈，使降水强度在峰后阶段迅速衰减，从而形成时间上的尖峰化结构。在空间尺度上，UF 每增加 10%，降水场峰值和总量分别增加 3.3% 和 1.3%，而有效半径减小 2.3%（图 5b）。相比之下，降水总量和有效半径对气温的敏感性明显较低，尺度率分别降至 −0.65%/°C 和 −0.68%/°C（图 5c），表明空间重构并非简单的整体增强，而是热力学驱动下的水汽再分配过程：增强的热岛效应通过强化边界层环流，促使水汽由边缘向中心集聚，导致边缘弱化、尺度收缩及中心强度增加。综上，我们证实了城市化通过增强热力学驱动下的对流响应与动力学驱动下的水汽重组，共同驱动了极端降水向更为陡峭的时空格局演变。
图 5. 极端降水特征与城市化相关因子之间的尺度关系。(a) 1979–2015 年间极端降水峰值 (PP) 和总量 (PT) 相对于气温的尺度率。结果采用广义极端值分布（GEV）拟合，并分为农村站点和城市站点两组进行展示。(b) 极端降水场（半径 = 90 km）的 PP、PT 及有效半径 (RE) 相对于城市覆盖比例 (UF) 的尺度率。(c) 与图 (b) 相同，但为相对于气温 (TEM) 的尺度率。箱线图说明：箱线图从上边缘到下边缘依次代表 Q3 + 1.5 (Q3–Q1)、上四分位数 (Q3)、中位数（水平线）、下四分位数 (Q1) 以及 Q1–1.5 × (Q3–Q1)；所有统计值基于 1,000 次自助抽样（bootstrapped replicates）计算。
我们分析了城市化对长江三角洲极端降水强度时空分布的影响。结果表明，在 1979—2015 年期间，长期城市化过程显著增强了雨季极端降水事件的峰值强度，而对降水总量的影响则相对有限。这种峰值增强同时伴随着极端降水强度在时空分布上的“陡峭化”重组特征。在时间尺度上，城市地区的极端降水事件演变更加不均匀，相较于农村地区表现出更为尖锐的峰值、峰值两侧过程受到抑制以及峰后降水强度衰减更快，其主要驱动因素在于城市区域更明显的增温及更强的峰值降水响应。在空间尺度上，城市极端降水事件呈现出更强的空间异质性，表现为中心区域显著增强而外围区域减弱，这主要归因于大规模城市扩张收缩了降水场的空间范围，同时放大了其中心强度。
在未来更温暖的气候背景下，降水变率的增强预计将导致更强且更频繁的极端降水事件发生。与此同时，持续扩张的城市化将进一步强化热力学和空气动力学过程。气候变化与城市化的叠加效应将促使越来越多的雨季极端降水事件在时空上重组为更加陡峭的分布结构。由此，城市地区将更频繁地面临短历时、局地性强且强度更大的极端降水事件，洪涝风险可能明显高于既有认知和预期。这一结果凸显了在快速城市化背景下，亟需推动城市防灾减灾与韧性规划理念的转变，以有效应对日益加剧的城市洪涝风险。
Gu, T., Gu, X., Guan, Y., Wang, L., Aldrian, E., Tangang, F., Phan-Van, T., Babel, M. S., Kenawy, A. E., Hussain, I., Marengo Orsini, J. A., Sumiya, E., Zhang, X., Kong, D., Hu, W., & Wang, L. (2026). Steeper spatiotemporal distribution of extreme precipitation intensity in urban than rural regions. Journal of Hydrology, 667, 134930. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2026.134930
注：以上总结仅代表个人对论文的理解，仅供研究参考所用，不用于商业用途。若上述理解内容有误，请以论文原文为主。
