即便已进入9月，两国的高温似乎也没有"退烧"迹象。日本气象台预计，未来两周日本高温天气还将持续，气温仍可能超过35摄氏 度；直至今年10月，日本全国气温预计仍将较往年同期偏高。韩国气象台也得出类似结论，韩国的全国性热浪预计将持续至9月，9 月气温有六成概率高于历史平均水平。 韩国央行报告警告称，极端天气已成为冲击韩国经济的重要不确定因素。 刚刚过去的6-8月，日本与韩国均见证了"史上最热"夏季。 日本气象厅9月1日发布的最新数据显示，日本6月至8月平均气温较往年均值高2.36摄氏度，是1898年有记录以来最高水平，日本夏 季气温已连续三年刷新纪录。 韩国气象厅同期最新数据也显示，6月至8月，韩国全国平均气温达25.7摄氏度，为1973年开始收集数据以来最高值，刷新去年夏天 25.6摄氏度的纪录。 就在8月25日，韩国183个地区中有182个发布热浪预警。甚至有韩国网友戏称，"这个天气下，冰美式都变温水泡咖啡了"。 据央视新闻援引韩国电视台KBS此前报道，韩国江原道江陵市因持续干旱，正面临前所未有的供水危机。作为江陵市主要水源的五 峰水库已经见底，蓄水量创历史新低。截至8月底，江陵市的干旱情况已升级至最高的"严 ...

西北地区降水模式变化 - 西北干旱半干旱地区自上世纪80年代以来降水量和径流量持续增加 部分干涸湖泊水位回升 洪水事件更加频繁 但降水增加呈现东多西少空间格局[2] - 极端降水事件频率 强度和持续时间显著增加 特别是在新疆北部 河西走廊及陇中地区 以兰州为代表的城市突发性强降水事件增多趋势明显[2] - 全球气候变暖导致大气持水能力增强 北极增温和热带气旋活动变化调整水汽输送路径 使更多水汽深入内陆 为西北极端降水提供必要条件[2] 链式灾害特征与成因 - 短时强降水-山洪-城市内涝链式灾害在西北地区已非偶然个案 正逐渐成为频发态势[1][2] - 全球变暖导致大气能量和水汽含量增加 副热带高压北抬使水汽更深入西北内陆 改变区域降水格局[2] - 西北多山地丘陵地形使强降水迅速汇聚形成山洪 冲击下游城镇 而城镇位于河谷地带导致承灾体高度集中[3] - 城市化进程中地表硬化 河道侵占和排水系统能力不足削弱自然调蓄功能 放大极端天气致灾效应[3] 西北城市气候脆弱性 - 自然条件先天不足包括降水集中且变率大 易发生旱涝急转 地处河谷盆地使地形抬升作用显著 生态本底脆弱导致土壤保水能力差[4] - 社会经济承灾能力弱表现为基础设施设防标准基于历史气候 快速城市化扩大承灾体暴露度 防灾减灾资源和能力相对有限[4] - 老城区排水系统标准不高 应对极端暴雨能力较弱 一旦下大雨就容易出事[4] 天气预报与预警能力 - 数值预报模式进步和多源资料融合使西北地区强降水预报能力稳步提升 2024年9月青海大通暴雨提前24小时对暴雨落区做出较准确预报 暴雨红色预警提前量达58分钟[5] - 短期晴雨预报准确率已超80% 暴雨预警信号准确率达90%以上 但西北地形复杂且观测站点稀疏 对局地突发性对流性暴雨预报仍是巨大挑战[5] - 未来需构建空-天-地一体化精密监测网 发展公里级区域数值预报模式 深化人工智能技术应用 优化预警信号叫应机制[5] 气候预测与防灾建议 - 将气候预测数据转化为防灾建议需经过降尺度与精细化 风险评估与制图 制定适应性对策 动态更新与路径适应四个关键环节[6] - 具体建议包括修订城市排水防涝和防洪工程设计标准 优化海绵城市布局和蓄滞洪空间 调整水资源调度方案 建立分级气候风险预警响应流程[6] - 需建立动态适应路径 定期更新预测数据和风险评估 形成监测-预测-评估-决策-更新的闭环管理[6] 跨部门合作挑战与对策 - 数据壁垒体现在气象数据与工程设计参数格式标准不一 部门间数据共享机制不畅 部分数据涉密或管理权限限制[7] - 政策落地难根源在于气候风险长期性与工程决策确定性矛盾 适应措施前期投入大而减灾效益滞后 科学语言与工程语言转换不足[7] - 破解之道包括建立跨部门协作平台 推动数据标准化与共享 提供用户友好型产品 将气候适应纳入长远规划 探索气候适应型保险[7] 未来极端降水预测与标准修订 - 基于CMIP6多模型集合模拟显示 未来西北地区降水总量和极端降水强度均呈增加趋势 高排放情景下增幅更显著 过去几十年一遇极端降水事件将更频繁[8][9] - 传统工程设计基于气候平稳性假定 采用历史数据推算设计值 但气候非平稳性已成为现实 沿用历史标准可能系统性低估未来风险[9] - 建议采用最新延长的时间序列数据重新计算设计值 引入非平稳性频率分析理论 考虑增设气候变化调整系数或直接采用未来预估结果设定新标准[9] 传统措施失效风险与地形效应 - 西北城市传统依赖工程性措施 预报预警和应急管理应对旱涝急转 但随着降水变率加剧和极端性增强 这些措施存在失效风险[10] - 超越设计标准的暴雨可能使排水系统饱和 长期干旱后土壤下渗能力下降加剧地表径流和山洪风险 极端干旱导致水库蓄水不足而极端暴雨提升调度难度[10] - 兰州所处的黄河河谷地形及周边山地对气流动力抬升和辐合作用显著 使水汽集中和降水效率增高 导致暴雨强度比周边地区更大且局地性更强[10] 高风险区域识别与资源配置 - 基于科学识别的高风险区域进行优先投入是提升气候适应效率和优化资源配置的核心原则 需从平均投入转向精准减灾[11] - 风险评估模型结合气候预测 高精度地形 土地利用 基础设施和人口经济等多源数据 能够识别出兰州未来的高风险区域[11] - 高风险区域包括黄河及其主要支流河道沿岸洪泛区 湿陷性黄土沟壑区与山前斜坡带 城市低洼易涝区及排水系统能力不足区 已查明地质灾害隐患点影响区[11]

西北地区降水模式变化 - 西北干旱半干旱地区降水量和径流量自上世纪80年代以来持续增加 部分干涸湖泊水位回升 洪水事件更加频繁 但降水呈现"东多西少"空间分布格局 [2] - 极端降水事件频率 强度和持续时间显著增加 新疆北部 河西走廊及陇中地区尤为明显 兰州等城市突发性强降水事件增多趋势明显 [2] - 全球气候变暖导致大气持水能力增强 北极增温及热带气旋活动变化调整水汽输送路径 使更多水汽深入内陆 [2] 链式灾害特征与成因 - "短时强降水—山洪—城市内涝"链式灾害在西北地区已成为频发态势 非偶然现象 [3] - 全球变暖导致大气能量和水汽含量增加 副热带高压北抬使水汽深入西北内陆 改变区域降水格局 [4] - 西北多山地丘陵地形使强降水迅速汇聚形成山洪 城镇集中于河谷地带导致承灾体高度集中 [5] - 城市化进程中地表硬化 河道侵占 排水系统能力不足削弱自然调蓄功能 放大极端天气致灾效应 [6] 城市气候脆弱性表现 - 自然条件先天不足：降水集中且变率大 易旱涝急转 河谷盆地地形抬升作用显著 生态本底脆弱土壤保水能力差 [7] - 社会经济承灾能力弱：基础设施设防标准基于历史气候 快速城市化扩大承灾体暴露度 防灾减灾资源有限 [7] - 应对极端暴雨能力弱：老城区排水系统标准不高 大雨易导致事故 [7] 预报技术现状与挑战 - 数值预报模式进步使强降水预报能力稳步提升 2024年青海大通暴雨提前24小时准确预报落区 暴雨红色预警提前量达58分钟 [8] - 短期晴雨预报准确率超80% 暴雨预警信号准确率达90%以上 [8] - 西北地形复杂观测站点稀疏 局地突发性对流性暴雨预报仍存挑战 时间地点量级预报存在不确定性 [8] 预警能力提升方向 - 构建空天地一体化精密监测网弥补观测空白 [8] - 发展公里级精细化区域数值预报模式更好刻画地形与云雨物理过程 [8] - 深化人工智能技术在数据融合和预报解释应用 [8] - 优化预警信号导向的"叫应"机制解决预警发布最后一公里问题 [8] 气候数据转化防灾建议 - 利用区域气候模式将大尺度预测降尺度至城市尺度生成高分辨率预估产品 [10] - 结合下垫面信息和社会经济数据开展暴雨内涝风险评估识别高风险区域 [10] - 修订排水防涝工程设计标准 优化海绵城市布局 建立分级气候风险预警响应流程 [10] - 建立动态适应路径定期更新预测数据调整防灾策略形成闭环管理 [11] 跨部门合作挑战与对策 - 存在气象数据与工程设计参数格式标准不一 部门间数据共享机制不畅等数据壁垒 [12] - 气候风险长期性与工程决策当期效益矛盾导致政策落地难 [12] - 需建立跨部门协作平台推动数据标准化 提供用户友好型产品 将气候适应纳入长远规划 [12] 未来极端降水预测与标准修订 - CMIP6多模型模拟显示未来西北降水总量和极端降水强度均增加 高排放情景下增幅更显著 [14] - 过去几十年一遇极端降水事件将更频繁 传统基于气候平稳性假定的工程设计可能系统性低估未来风险 [15] - 建议采用最新数据重新计算设计值 引入非平稳性频率分析理论 增设气候变化调整系数 [15] - 兰州排水系统基于历史气候条件 可能存在低估风险 需尽快开展标准修订和工程改造 [15] 传统措施失效风险与地形效应 - 工程性措施和预报预警可能因降水变率加剧而失效 超越设计标准的暴雨可使排水系统饱和 [16] - 长期干旱后土壤下渗能力下降加剧地表径流 极端干旱导致水库蓄水不足但暴雨提升调度难度 [16] - 黄河河谷地形及周边山地存在地形强迫增强效应 对气流动力抬升使降水效率增高强度更大 [16] 高风险区域识别 - 气候风险评估模型能识别黄河及其支流河道沿岸洪泛区 湿陷性黄土沟壑区与山前斜坡带 [19] - 城市低洼易涝区及排水系统能力不足区 已查明地质灾害隐患点影响区均为高风险区域 [19] - 高风险区域识别可为国土空间规划和灾害防治提供科学依据 [20]

西北地区降水模式变化 - 西北干旱半干旱地区降水量和径流量自上世纪80年代以来持续增加 部分干涸湖泊水位回升 洪水事件更加频繁 但降水呈现东多西少空间格局 [2] - 极端降水事件频率 强度和持续时间显著增加 尤其在新疆北部 河西走廊及陇中地区 兰州等城市突发性强降水增多趋势明显 [2] - 全球气候变暖导致大气持水能力增强 水汽输送路径调整 更多水汽深入内陆 为西北极端降水提供必要条件 [2] 链式灾害特征与成因 - 短时强降水-山洪-城市内涝链式灾害在西北地区已成为频发态势 非偶然个案 [1][3] - 全球变暖使极端降水事件趋多趋强 副热带高压北抬使水汽深入西北内陆 [3] - 西北多山地丘陵地形使强降水迅速汇聚形成山洪 城镇位于河谷地带承灾体高度集中 [3] - 城市化进程中地表硬化 河道侵占 排水系统能力不足削弱自然调蓄功能 放大致灾效应 [3] 城市气候脆弱性表现 - 西北城市自然条件先天不足 降水集中且变率大 易旱涝急转 地形抬升作用显著 生态本底脆弱土壤保水能力差 [4] - 社会经济承灾能力弱 基础设施设防标准基于历史气候 快速城市化扩大承灾体暴露度 防灾减灾资源有限 [4] - 老城区排水系统标准不高 应对极端暴雨能力弱 显著提高对极端降水敏感度 [4] 预报技术现状与挑战 - 数值预报模式进步使强降水预报能力稳步提升 2024年9月青海大通暴雨提前24小时准确预报落区 暴雨红色预警提前量达58分钟 [5] - 短期晴雨预报准确率超80% 暴雨预警信号准确率达90%以上 [5] - 西北地形复杂观测站点稀疏 对局地突发性对流性暴雨预报仍存巨大挑战 时间地点量级精细化预报存在不确定性 [5] 预警能力提升路径 - 构建空-天-地一体化精密监测网弥补观测空白 [5] - 发展公里级精细化区域数值预报模式更好刻画地形与云雨物理过程 [5] - 深化人工智能技术在数据融合和预报解释应用 [5] - 优化预警信号为导向的叫应机制解决预警发布最后一公里问题 [5] 气候数据转化防灾建议 - 利用区域气候模式将大尺度预测降尺度到城市尺度生成高分辨率预估产品 [6] - 结合城市下垫面信息和社会经济数据开展暴雨内涝等灾害风险评估识别高风险区域 [6] - 修订城市排水防涝工程设计标准 优化海绵城市布局 建立分级预警响应流程 规划应急设施 [6] - 建立动态适应路径定期更新预测数据和风险评估调整防灾策略 [6] 跨部门协作挑战与对策 - 气象数据与工程设计参数格式标准不一 部门间数据共享机制不畅 部分数据涉密形成数据壁垒 [7] - 气候风险长期性与工程决策当期效益矛盾 适应措施投入大效益滞后 科学语言转换不足导致政策落地难 [7] - 建立跨部门协作平台推动数据标准化 提供用户友好型产品 将气候适应纳入长远规划 探索气候适应型保险 [7] 未来极端降水模拟与标准修订 - CMIP6多模型模拟显示未来西北地区降水总量和极端降水强度均增加 高排放情景下增幅更显著 过去几十年一遇事件将更频繁 [8] - 传统工程设计基于气候平稳性假定可能系统性低估未来风险 [9] - 建议采用最新数据重新计算设计值 引入非平稳性频率分析理论 增设气候变化调整系数 [9] - 兰州排水系统基于历史气候条件 可能低估气候变暖下短时强降水风险 需尽快开展标准修订和工程改造 [9] 传统措施失效风险与地形效应 - 工程性措施 预报预警和应急管理等传统机制因降水变率加剧存在失效风险 [10] - 超越设计标准暴雨可能使排水系统饱和 长期干旱后土壤下渗能力下降加剧地表径流 极端干旱与暴雨叠加提升水库调度难度 [10] - 兰州黄河河谷地形及周边山地对气流动力抬升作用显著 产生地形强迫增强效应 使暴雨强度更大局地性更强 [10] 高风险区域识别与资源配置 - 基于科学识别高风险区域进行优先投入是提升气候适应效率的核心原则 [11] - 风险评估模型结合多源数据可识别黄河洪泛区 黄土沟壑区 城市低洼易涝区 地质灾害隐患点等高风险区域 [11] - 高风险区域识别可为国土空间规划 灾害防治及应急资源布局提供科学依据 [11]

华北雨季时间特征 - 雨季开始于7月5日 较常年平均开始时间7月18日偏早13天 为1961年以来最早年份 [2] - 截至8月28日雨季持续55天 较常年雨季长度30天明显偏长 [1][2] - 雨季呈现开始早、时间长、雨量大的显著特点 [1] 降雨量数据表现 - 截至8月25日华北雨季监测区累计雨量较雨季常年值偏多131% [2] - 7月23日至29日特强降水过程中 北京密云区郎房峪累计降雨量达573.5毫米 河北保定易县达605.8毫米 [3] - 入汛以来至8月28日全国共出现29次大范围降水过程 包含10次强降水过程和2次特强降水过程 [3] 气象成因分析 - 赤道太平洋呈现"西暖东冷"海温异常分布 推动副高位置异常偏北 [5] - 西太平洋副热带高压较常年同期明显偏强偏西偏北 7月副高脊线位置达1961年以来历史同期最北水平 [6] - 低纬暖湿气流沿副高外围向北输送 与高纬南下冷空气结合导致降水异常偏多 [6] - 台风活动通过远距离输送水汽间接影响华北降水 如今年第8号台风"竹节草" [6] - 京津冀地区地形受山脉阻挡形成抬升效应 促进水汽凝结和对流发展 [6] 历史对比与趋势特征 - 20世纪90年代中期至2010年前后华北雨季持续时间呈减少趋势 2011年以来整体呈增加趋势 [7] - 当前极端气候事件是自然变率与人类活动共同作用的结果 [8] - 全球气候变暖加剧背景下极端气候事件变得更为频繁剧烈 [8]

地质灾害预警技术发展 - 全国地质灾害气象风险预警系统整合降水量监测预报 坡度 土壤类型等多源数据 依赖自然资源部门遥感识别和气象部门卫星遥感 AI技术实现精准预警 [2] - 2021至2024年成功预报案例中 超80%通过预警信息加强巡查排查和组织撤离实现成功避险 [2] - 全国7万余处重要灾害点安装北斗位移监测等自动化装备 "5G+北斗"智能监测系统结合高精度传感器 AI算法显著提升全天候监测能力和预警效率 [2] 极端天气事件应对措施 - 2025年7月5日至8月5日全国发生暴雨过程13次 较常年同期偏多5次 102个国家级气象观测站日降水量达极端事件监测标准 [3] - 国家自然灾害综合监测预警平台 高精度卫星遥感监测 AI气象大模型等构成应对极端天气的利器 [3] - 全国高精度滑坡泥石流风险图谱通过构建孕灾环境特征数据集 科学识别灾害易发区域 [3] 防灾减灾体系建设 - 基层群测群防员和专业队伍通过动态排查巡查 结合敲锣 吹哨 广播等方式组织群众转移 打通预警"最后一公里" [2] - 全国首张"未依法避险"罚单体现通过法律手段强化全社会防灾减灾意识 [4] - 防灾减灾需全社会共同参与 提升公众防灾避险意识和能力可有效降低风险和损失 [4]

华北雨季特征 - 雨季开始于7月5日 较常年平均7月18日偏早13天 为1961年以来最早年份 [1][2] - 截至8月28日雨季持续55天 较常年30天明显偏长 [1][2] - 监测区累计雨量较雨季常年值偏多131% [2] 降水数据表现 - 入汛至8月28日出现29次大范围降水过程 含10次强降水及2次特强降水 [3] - 7月23-29日特强降水过程中 北京密云郎房峪累计降雨量达573.5毫米 河北保定易县达605.8毫米 [3] - 8月25日起新一轮降水覆盖青海甘肃宁夏山西内蒙古河北北京天津等地 [3] 气候系统影响因素 - 赤道太平洋"西暖东冷"海温异常推动副高位置偏北 [5] - 7月副高脊线达1961年以来最北水平 促使暖湿气流与冷空气在华北交汇 [6] - 台风"竹节草"通过远距离水汽输送间接增强华北降水 [6] - 太行山脉与燕山地形抬升效应放大降水效率 [6] 气候趋势特征 - 华北雨季持续时间存在年代际变化 2011年以来整体呈增加趋势 [7] - 当前极端气候事件是自然变率与人类活动共同作用的结果 [8]

北方气候特征变化 - 北方地区汛期降雨呈现多频次、高强度特征 伴随高温高湿环境 雨势大且持续时间长[1] - 7月以来北方发生13次暴雨过程 较常年同期偏多5次 部分国家级气象站点出现打破历史纪录的极端强降水[1] - 7月23日至29日期间 青海甘肃内蒙古京津冀东北等地出现暴雨到大暴雨 河北北京局地出现特大暴雨[1] 气象系统异常分析 - 强降水过程与西太平洋副热带高压异常直接相关 其脊线位置达历史同期最北[2] - 副热带高压较常年提前近半个月于7月5日开启华北雨季 为1961年以来最早[2] - 副高压势力偏强且稳定 促使暖湿气流沿其外围持续输送至北方 形成强降雨所需水汽和热力条件[2] 全球气候变暖影响 - 全球变暖与副热带高压北移存在密切关系 热带对流层增暖显著导致哈德莱环流向极地方向扩展[3] - 中国气候风险指数2024年达1961年以来最高 增暖速率高于全球平均水平[3] - 极端天气气候事件呈现趋多趋强态势 雨涝风险和高温风险尤为突出[3] 极端天气事件特征 - 极端天气气候事件表现为严重偏离平均态 包括极端高温持续性干旱强降水等[4] - 事件呈现常态化特征 具有极端性突发性跨地域反季节难预测等复合性破坏风险[4] 应对机制建设 - 建立政府主导预警先行部门联动社会参与的气象防灾减灾工作机制[4] - 重点开展风险普查动态监测预报预警工作 加强应急准备和防灾演练[4] - 推动以气象预警为先导的应急联动机制 降低人员财产在风险下的暴露度[4][6] - 落实减缓和适应并重的气候应对措施 建设气候适应型社会[5]

北方气候暖湿化趋势与成因 - 北方地区出现多轮强降水过程 7月以来发生暴雨过程13次 较常年同期偏多5次 [1] - 华北雨季于7月5日开启 较常年平均日期7月18日提前近半个月 为1961年以来最早 [2] - 副热带高压脊线位置到达历史同期最北 暖湿气流沿其外围持续输送至北方 [2] 极端天气事件特征与影响 - 北方出现南方特征的暖区暴雨 伴随高温高湿且雨势大时间长 [1][2] - 2024年中国气候风险指数达1961年以来最高 雨涝风险和高温风险突出 [3] - 全球气候变暖导致极端天气事件趋多趋强 我国增暖速率高于全球平均水平 [3] 气候系统变化机制 - 副热带高压异常北移与全球变暖密切相关 哈德莱环流向极地方向扩展推动高压系统北移 [3] - 暖湿气流与南下冷空气在北方交汇 形成持续时间长强度大的降雨 [2] - 西风带短波槽等天气系统活动频繁 与副热带高压叠加导致降水异常偏多 [2] 应对措施与国际合作 - 需贯彻政府主导 预警先行 部门联动 社会参与的气象防灾减灾机制 [4] - 联合国发起全民早期预警倡议 目标2027年实现全球早期预警系统全覆盖 [5] - 我国气象早期预警方案已走向世界 帮助多国应对气候变化 [5]

城市内涝与韧性城市建设 - 7月和8月是洪涝灾害多发期 近期多个城市遭遇刷新历史纪录的强降雨 城市内涝成为社会关注焦点 [1] - 中央城市工作会议将"建设安全可靠的韧性城市"列为七大重点任务之一 强调需统筹防洪体系和内涝治理 [1] - 全球气候变暖导致极端天气事件频发 过去"几十年一遇"的强降水现在变为"几年一遇" [1] 韧性城市建设的关键要素 - 防范气候安全风险已上升至国家安全体系层面 需与粮食安全、能源安全等统筹考虑 [2] - 主动应对措施包括摸清灾害风险底账 对高风险地区重点防控 实施工程型防护 消除安全薄弱点 [2] - 当前中小城市普遍缺乏气候安全早期预警体系 极端天气专项预案不足 [2] - 韧性城市建设需与智慧城市融合 采用物联网技术实现智慧化识别、实时监控和应急自动化 [2] - 城市基础设施是抗击灾害的核心 需在排水能力、蓄滞空间和应急调度等方面预留安全余量 [2] 城市更新与韧性提升路径 - 城市更新需重新考量气候变化影响 通过分区、分级、分期改造排水系统提升韧性 [2] - 韧性城市建设需平衡紧迫性与系统性 从被动应急转向主动防控 夯实基础功能 [3] - 高质量城市更新应统筹规划 实现从注重表面形象到强化安全功能的转变 [3]