2025年極端暴雨預(yù)報復(fù)盤及應(yīng)對思考

Retrospective analysis of extreme rainstorm forecasting in 2025 and response considerations

王琳，張玲

水利部信息中心，100053，北京

摘要：對2025年山東萊蕪、北京密云、甘肅榆中、吉林集安4次極端暴雨事件進行復(fù)盤分析，指出當(dāng)前數(shù)值預(yù)報模式在中小尺度對流系統(tǒng)的觸發(fā)和生命周期預(yù)報中存在的局限性，尤其是對臺風(fēng)遠距離水汽輸送、復(fù)雜地形等因素引起的局地強降水事件的落區(qū)和強度預(yù)報都存在著較大偏差。針對這一挑戰(zhàn)，從四個方面提出應(yīng)對思路：強化水利測雨雷達組網(wǎng)建設(shè)應(yīng)用，推進多源數(shù)據(jù)融合與AI反演技術(shù)，對降水進行更加準確的監(jiān)測；升級“云—雨”降水模型，引入物理約束和動態(tài)參數(shù)校正機制，突破傳統(tǒng)統(tǒng)計模型無法捕捉的多尺度降水系統(tǒng)瓶頸；構(gòu)建臺風(fēng)殘渦識別與預(yù)報模型，破解臺風(fēng)登陸后持續(xù)致災(zāi)問題；發(fā)展融合AI集合降水預(yù)報釋用技術(shù)，量化極端降水事件發(fā)生概率。預(yù)期通過以上應(yīng)對舉措，能夠延長致洪暴雨預(yù)見期，提高預(yù)報精準度，為防汛決策提供更有力的科學(xué)支撐。

關(guān)鍵詞：致洪暴雨；水利測雨雷達；“云—雨”降水模型；中小尺度；數(shù)值預(yù)報模式；集合預(yù)報釋用；應(yīng)對舉措

作者簡介：王琳，正高級工程師，長期從事防汛抗旱水文氣象預(yù)測預(yù)報工作。

DOI：10.3969/j.issn.1000-1123.2026.01.003

引言

暴雨是我國最常見的自然災(zāi)害之一，不僅會引發(fā)洪水、泥石流、山體滑坡等次生災(zāi)害，也會造成農(nóng)作物受損減產(chǎn)以及城市內(nèi)澇等問題，危及人民生命財產(chǎn)安全。在全球氣候變化背景下，全球降水時空分布格局發(fā)生著巨大變化，暴雨事件在全球呈現(xiàn)逐漸增多態(tài)勢，即使是在總降水量減少的區(qū)域，暴雨事件也呈現(xiàn)增多趨勢。IPCC第六次評估報告指出，根據(jù)克勞修斯-克拉伯龍方程，氣候變暖每增加1℃，則近地表大氣濕度增加約7%，大氣濕度的增加導(dǎo)致極端降水增加，在全球增溫1.5℃情況下，當(dāng)前20年一遇強降水事件發(fā)生頻率將增加10%，100年一遇強降水事件發(fā)生頻率將增加20%；全球強臺風(fēng)（颶風(fēng)）占比、熱帶氣旋最大風(fēng)速和熱帶氣旋降水很可能將增加，西北太平洋熱帶氣旋達到最大風(fēng)力時的位置可能進一步向北移動。即在全球氣候持續(xù)變暖背景下，強降水事件強度和頻次隨之增加，臺風(fēng)強度趨強，影響范圍向北推進。

近年來極端降水事件頻發(fā)，1961年以來全國極端日降水事件平均每10年增多18站日；1998年以來全國編號洪水次數(shù)和發(fā)生超歷史洪水河流條數(shù)呈現(xiàn)上升態(tài)勢（見下圖）。2021年7月20日16時—17時，河南鄭州出現(xiàn)201.9mm極端小時雨強，突破我國大陸氣象觀測記錄極值。與此同時，強降水雨帶北移，北方極端暴雨增多，如2023年7月29日20時—8月2日7時，北京昌平王家園水庫過程雨量達744.8mm，為140年有實測記錄以來第1位；2024年遼寧葫蘆島最大24h點雨量638.8mm，超遼寧省局地暴雨歷史實測記錄。北方江河近10年發(fā)生編號洪水的次數(shù)明顯上升，為前一個10年的1.7倍；南方江河洪水發(fā)生異常偏早，2024年珠江流域北江4月就發(fā)生罕見特大洪水，較常年偏早2個月。此外，近年來生成和登陸的強臺風(fēng)占比呈上升趨勢，北上臺風(fēng)占比增加。2023年第5號臺風(fēng)“杜蘇芮”挾帶大量水汽，造成海河“23·7”流域性特大洪水；2024年第11號臺風(fēng)“摩羯”以超強臺風(fēng)級登陸海南，是1949年以來登陸我國最強秋臺風(fēng)，致災(zāi)程度、影響范圍均為歷史罕見。

近年全國強降雨過程與洪水事件頻次變化

2025年6月—10月，全國累計面平均降雨量452mm，較歷史同期平均（418mm）偏多8%，其中黃河流域累計面平均降雨量552mm，較歷史同期平均（368mm）偏多50%，列1961年以來第1位；海河流域累計面平均降雨量640mm，較歷史同期平均（409mm）偏多56%，列1961年以來第3位。暴雨過程多，降水極端性強，海河流域發(fā)生“25·7”區(qū)域性大洪水，灤河發(fā)生2025年第1號洪水，潮白河密云水庫出現(xiàn)歷史最大入庫洪水。8月7日—8日，甘肅榆中局地連續(xù)強降雨引發(fā)自然災(zāi)害，造成人員傷亡。這些極端降水的發(fā)生均與地形關(guān)系密切。當(dāng)?shù)蛯优瘽駳饬饔龅缴降貢r，會在迎風(fēng)坡被迫抬升，這一過程加速了水汽凝結(jié)和對流發(fā)展。山地還能通過其繞流效應(yīng)和阻擋作用在山前引發(fā)低層的輻合現(xiàn)象、風(fēng)切變以及局地性環(huán)流系統(tǒng)，這些都有利于中尺度對流系統(tǒng)的產(chǎn)生和維持。同時，山地的存在還會影響低空急流的走向及水汽輸送的方向，使得水汽在某些特定地形區(qū)域聚集，為局地強降水發(fā)生提供充足的水汽。

此外，上述極端暴雨多在傍晚、夜間發(fā)生，這與輻射日變化及其引發(fā)的連鎖反應(yīng)有關(guān)。白天，太陽短波輻射加熱陸面及大氣，大氣及陸面迅速增溫，大氣層低層積聚了大量暖濕空氣，能量充足。夜間，失去陽光照耀的大氣在輻射冷卻的作用下迅速降溫，從而在垂直方向上形成下暖上冷的熱力結(jié)構(gòu)，大氣層結(jié)不穩(wěn)定；由于巨大的暖濕能量被壓在大氣低層，微小擾動（地形抬升、重力波等）即會引發(fā)劇烈的上升運動，觸發(fā)對流。除了觸發(fā)對流的條件，充沛的水汽亦是形成強降水的關(guān)鍵因子。白天高溫使得地表水分大量蒸發(fā)，入夜后，只要水汽充足且無強干燥氣流入侵，空氣中仍維持較高濕度；與此同時，夜間氣溫下降增加了相對濕度，可加速水汽凝結(jié)。強烈的上升運動會高效地將這些豐富的水汽輸送至高空冷凝，從而形成強降水。此外，地形（高山、峽谷、丘陵、海岸線等）、人類活動影響（如城市熱島效應(yīng)）均會局部加劇熱力環(huán)流的形成，助推夜間暴雨的形成。

極端致災(zāi)暴雨是多個天氣尺度系統(tǒng)相互作用的結(jié)果，其預(yù)報核心難點在于中小尺度天氣系統(tǒng)的突發(fā)性、時空局限性及復(fù)雜地形影響?，F(xiàn)階段觀測精度不足，數(shù)值模式初始場、邊界場存在偏差，且數(shù)值模式對非線性動力過程刻畫有限，導(dǎo)致定時、定點、定量預(yù)報極端暴雨面臨科學(xué)瓶頸，因此延長暴雨預(yù)報時效性、提高暴雨預(yù)報準確性一直是世界難題。本文針對山東萊蕪、北京密云、甘肅榆中、吉林集安4次極端暴雨預(yù)報進行復(fù)盤檢視，分析預(yù)報偏差原因，并從“以測補報”、加強多源數(shù)據(jù)融合、AI融合發(fā)展臨近預(yù)報技術(shù)、熱帶氣旋登陸后殘渦的識別與研究及集合預(yù)報產(chǎn)品釋用等角度，探討應(yīng)對氣候變暖背景下極端降水事件的舉措，為極端暴雨洪水防御提供有力支撐。

2025年極端暴雨復(fù)盤

1.山東萊蕪7月21日極端暴雨

受西太平洋副熱帶高壓（以下簡稱副熱帶高壓）、遠距離臺風(fēng)、低空切變線的共同影響，7月21日，山東省濟南市萊蕪區(qū)大汶河流域出現(xiàn)極端暴雨，面平均降雨量為104mm，較歷史同期（8mm）偏多12倍，列1961年以來第2位（第1位為1990年109mm），最大日點雨量為大王莊鎮(zhèn)王石門村站的309.5mm。

此次強降雨中心位于山東中部魯中山區(qū)，此處為典型的山地丘陵地貌，地形起伏顯著，山地與平原交錯分布。副熱帶高壓強度偏強，位置異常偏北偏東，為水汽向黃淮流域輸送讓出了通道；與此同時，第6號臺風(fēng)“韋帕”位于華南沿海，我國東南部水汽充沛，水汽沿副熱帶高壓的西南邊緣到達黃淮流域北部。在魯中山區(qū)復(fù)雜的地形作用下，暖濕氣流被迫抬升在山前觸發(fā)中尺度對流系統(tǒng)，受地形阻擋作用，中尺度對流系統(tǒng)、低空切變線與地面輻合線疊加且在山前長時間維持，導(dǎo)致出現(xiàn)此次極端降水。

各機構(gòu)數(shù)值模式提前24h對萊蕪的預(yù)報降水量級最大為中雨，預(yù)報量級偏小，預(yù)報的暴雨到大暴雨位置較實況偏北。這主要是因為目前的數(shù)值模式還難以預(yù)報副熱帶高壓位置和強度小幅波動，同時臺風(fēng)“韋帕”登陸后受復(fù)雜地形等因素影響，遠端水汽輸送強度和持續(xù)性也難以準確預(yù)報，再疊加目前僅有千米尺度分辨率的數(shù)值模式預(yù)報能力，難以預(yù)報魯中山區(qū)因較為復(fù)雜精細地形抬升觸發(fā)的強對流系統(tǒng)，故而預(yù)報偏差較大。

2.北京密云7月27日極端暴雨

受副熱帶高壓和遠距離臺風(fēng)的共同影響，7月27日，北京東部部分地區(qū)降了大到暴雨，其中北京密云、平谷等地局部降了大暴雨到特大暴雨，清水河流域平均面雨量261mm，最大點雨量為北京密云下柵子的298mm。

7月27日副熱帶高壓偏強、偏北，其北邊界位于河北東北部，南側(cè)為2025年第8號臺風(fēng)“竹節(jié)草”，在臺風(fēng)外圍與副熱帶高壓南邊緣偏東風(fēng)的作用下，水汽沿副熱帶高壓西南邊緣向北輸送并與西南季風(fēng)暖濕氣流匯合，使得北京東部地區(qū)水汽充沛，在地形強迫抬升作用下，觸發(fā)強對流，且新生對流不斷生成，向東北方向移動，形成“列車效應(yīng)”，在北京密云造成持續(xù)局地強降水，最終導(dǎo)致此次極端降水的發(fā)生。

各機構(gòu)數(shù)值模式提前24h對密云區(qū)的預(yù)報降水量級最大為大雨，預(yù)報量級偏小，這主要是因為目前的數(shù)值模式還難以預(yù)報臺風(fēng)“竹節(jié)草”復(fù)活所導(dǎo)致的臺風(fēng)遠距離水汽輸送增強幅度，同時受初始場、邊界條件和精細化地形的限制，現(xiàn)有的數(shù)值預(yù)報模式?jīng)]能預(yù)報出西南風(fēng)影響下燕山山脈地形抬升所致的局地強對流降水系統(tǒng)，從而使得預(yù)報偏差較大。

3.甘肅榆中8月7日極端暴雨

受副熱帶高壓、冷空氣和低空切變線的共同影響，8月7日，甘肅省蘭州市榆中縣出現(xiàn)極端暴雨，主要表現(xiàn)為局地性強、小時雨強大、持續(xù)時間長，強降水從7日18時持續(xù)至8日3時，主要覆蓋興隆河流域中游，其中榆中興隆山站24h（7日18時—8日18時）累計降水量220.2mm，達到榆中縣年降水量（382.6mm）的57%，重現(xiàn)期超200年。

此次極端降水發(fā)生時，副熱帶高壓異常偏強、偏西，其西南邊緣的東南風(fēng)將中低緯度的暖濕氣流向蘭州地區(qū)輸送；與此同時，西風(fēng)帶系統(tǒng)活躍，西伯利亞低壓槽堆積的冷空氣分裂南下，與副熱帶高壓西邊緣的暖濕氣流在蘭州一帶穩(wěn)定對峙，水汽充沛；在低空切變線和峽谷地形的作用下，暖濕氣流強烈抬升，觸發(fā)強對流，且新生對流不斷生成，在興隆山一帶造成持續(xù)的局地強降雨，最終導(dǎo)致榆中極端降水事件的發(fā)生。

各機構(gòu)數(shù)值模式均預(yù)報了副熱帶高壓異常偏強與活躍冷空氣形成穩(wěn)定對峙、水汽較為充沛等因素，但對于暴雨落區(qū)的預(yù)報出現(xiàn)偏差。提前24h預(yù)報榆中縣降水量級最大為大雨，預(yù)報量級偏小，預(yù)報的暴雨區(qū)位于白銀、靖遠一帶，較實際暴雨區(qū)偏北。這主要是因為現(xiàn)有的數(shù)值模式對蘭州榆中附近復(fù)雜地形導(dǎo)致的強迫抬升對流預(yù)報能力不足，且該區(qū)域觀測站點稀疏，模式初始場和邊界場偏差較大，導(dǎo)致此次局地強降水預(yù)報偏差較大。

4.吉林集安7月20日極端暴雨

受副熱帶高壓、高空槽和低空急流的共同影響，7月20日，吉林省通化市集安市出現(xiàn)極端暴雨，強降水主要集中在傍晚至夜間，最大點雨量為雙岔站的270mm，最大6h（7月20日19時—21日1時）雨量205mm。

7月20日副熱帶高壓異常偏西、偏北，在低空急流的助力下，水汽沿副熱帶高壓的西南邊緣向集安輸送，水汽充沛；且集安位于高空槽前，在動力因子的作用下，槽前大氣呈上升運動，有利于對流的觸發(fā)和發(fā)展，與此同時長白山南麓的地形抬升亦有利于對流系統(tǒng)的觸發(fā)。天氣尺度系統(tǒng)、中小尺度對流系統(tǒng)和局地地形的共同作用，導(dǎo)致了此次極端暴雨的發(fā)生。

此次過程天氣尺度系統(tǒng)明顯，考慮地形的作用，各機構(gòu)數(shù)值模式提前24h預(yù)報集安降水量級最大為暴雨，預(yù)報量級偏小，預(yù)報大暴雨位置較實況偏南。這主要是因為強降雨由中小尺度強對流降水系統(tǒng)直接觸發(fā)，由于缺少對強對流降水系統(tǒng)的精細化監(jiān)測能力，模式預(yù)報初始場難以刻畫強對流降水系統(tǒng)初始信息，現(xiàn)有的數(shù)值模式對強對流降水系統(tǒng)的發(fā)生、發(fā)展和消亡過程的預(yù)報和模擬存在較大偏差，對于短時極端強降水的定時、定點、定量的精準化預(yù)報仍是世界性難題。

總體來看，以上4次極端暴雨的預(yù)報均存在量級偏小、強降雨落區(qū)偏差大的問題，主要原因是目前數(shù)值模式難以對范圍小、生命周期短的中小尺度強對流降水系統(tǒng)進行精細預(yù)報和模擬，迫切需要采用有針對性的方法如水利測雨雷達“以測補報”等短臨暴雨監(jiān)測預(yù)報技術(shù)手段加以應(yīng)對。

應(yīng)對思路和舉措

鑒于極端暴雨洪水影響不斷加劇以及現(xiàn)有數(shù)值模式短期內(nèi)難以完全精準預(yù)報局地強對流天氣的嚴峻形勢，為在現(xiàn)有的技術(shù)手段下對極端暴雨洪水防御提供有力支撐，從水利防汛視角給出應(yīng)對思路：一是加強水利測雨雷達組網(wǎng)建設(shè)應(yīng)用；二是優(yōu)化升級耦合的“云—雨”降水預(yù)報模型；三是發(fā)展熱帶氣旋登陸后殘渦的識別與預(yù)報模型；四是發(fā)展加強AI融合的集合預(yù)報釋用技術(shù)。

1.加強水利測雨雷達組網(wǎng)建設(shè)應(yīng)用

水利測雨雷達是精細化監(jiān)測近地面層液態(tài)水的新型水文監(jiān)測設(shè)備，采用以雷達為中心、半徑30～45km探測范圍內(nèi)、地面以上至2km垂直高度大氣中無縫連續(xù)仰角步進掃描作業(yè)模式，通過多個（≥3個）水利測雨雷達站組網(wǎng)協(xié)同作業(yè)，實現(xiàn)精細化連續(xù)監(jiān)測預(yù)報流域面雨量，是解決當(dāng)前短時極端強降水預(yù)報預(yù)警難題的最有效手段之一。

當(dāng)前，水利測雨雷達在部分重點流域已初步形成組網(wǎng)能力，但整體覆蓋率仍明顯不足。首先，需加快水利測雨雷達建設(shè)規(guī)劃頂層設(shè)計，進一步加密站點布局（重點覆蓋現(xiàn)有監(jiān)測盲區(qū)和薄弱環(huán)節(jié)），綜合考慮地形地貌、氣候特征、水文地質(zhì)條件及暴雨洪水易發(fā)區(qū)、山洪災(zāi)害易發(fā)區(qū)等因素，同時加強區(qū)域內(nèi)及跨區(qū)域雷達組網(wǎng)以實現(xiàn)多部雷達數(shù)據(jù)合成應(yīng)用，擴大監(jiān)測范圍，提高監(jiān)測精度。其次，在水利測雨雷達建設(shè)過程中應(yīng)嚴格執(zhí)行“技術(shù)方案審查—設(shè)備安裝前檢測—基數(shù)據(jù)實時匯集管理—完整汛期試運行—數(shù)據(jù)質(zhì)量評估”的完整技術(shù)管理制度，確保水利測雨雷達數(shù)據(jù)準確、可靠、可用。第三，在水利測雨雷達建成運行后，應(yīng)建立定期巡檢和標定制度，其中巡檢工作應(yīng)由水利測雨雷達運行管理部門負責(zé)，在每年汛期開始前和結(jié)束后各組織一次，內(nèi)容應(yīng)包括雷達設(shè)備運行狀態(tài)檢查以及供電設(shè)施（UPS或發(fā)電機）、防雷設(shè)施、光纖專線網(wǎng)絡(luò)、衛(wèi)星通信等備用傳輸通道、數(shù)據(jù)備份等設(shè)備檢查，還應(yīng)包括觀測物理量質(zhì)量評估等工作，每年的巡檢報告應(yīng)報水利部備案；標定工作由水利測雨雷達運維單位完成，每年至少一次，內(nèi)容應(yīng)包括系統(tǒng)性能檢查、關(guān)鍵參數(shù)測量、軟件功能驗證等，確保雷達性能指標達到技術(shù)要求。

在水利測雨雷達數(shù)據(jù)應(yīng)用方面，首先，應(yīng)加快推進雷達觀測基數(shù)據(jù)歸集管理和應(yīng)用服務(wù)平臺建設(shè)，提高數(shù)據(jù)利用效率和應(yīng)用水平，加快實現(xiàn)全國一張圖的水利測雨雷達觀測物理量產(chǎn)品、降水反演產(chǎn)品、臨近降水預(yù)報產(chǎn)品、臨近暴雨告警預(yù)警產(chǎn)品等的實時加工處理和應(yīng)用服務(wù)；其次，應(yīng)強化數(shù)據(jù)質(zhì)量評估，制定科學(xué)合理的水利測雨雷達數(shù)據(jù)質(zhì)量評估指標體系，支撐對水利測雨雷達數(shù)據(jù)傳輸質(zhì)量、基數(shù)據(jù)質(zhì)量和降雨監(jiān)測預(yù)報質(zhì)量等的評估，不斷提升測雨準確度；第三，需深度挖掘水利測雨雷達數(shù)據(jù)應(yīng)用潛力，充分利用已匯集的水利測雨雷達數(shù)據(jù)，通過多源數(shù)據(jù)融合、AI等技術(shù)反演，實現(xiàn)雷達定量降水監(jiān)測的精準校正，得到更真實的降水觀測場，并應(yīng)用于數(shù)值模式快速循環(huán)系統(tǒng)和短臨預(yù)報模型，加快研發(fā)水利測雨雷達探測雙偏振量在數(shù)值模式中的同化應(yīng)用技術(shù)，不斷提高精細化短臨降水預(yù)報和精細化短期降水預(yù)報的精準度，逐步實現(xiàn)延長預(yù)見期和提高預(yù)報精準度的有效統(tǒng)一。

另外，為應(yīng)對跨界河流極端強降雨監(jiān)測預(yù)報預(yù)警，需加快推進衛(wèi)星雷達測雨技術(shù)研發(fā)，在研制X波段/Ka波段星載相控陣測雨雷達并開展飛機掛飛試驗基礎(chǔ)上，加強水利低軌雷達測雨衛(wèi)星技術(shù)論證，推進水利低軌雷達測雨衛(wèi)星跨界河流降雨監(jiān)測的試驗性工作。

2.優(yōu)化升級“云—雨”降水預(yù)報模型

現(xiàn)有“云—雨”短臨精細化降水模型，因融合資料有限且主要采用傳統(tǒng)統(tǒng)計方法，雖能預(yù)測強降雨，但在復(fù)雜多變天氣形勢下精度不足，尤其在極端天氣中難以準確捕捉到降雨的強度、范圍和移動路徑等關(guān)鍵信息?？梢詮亩嘣促Y料降水反演、引入智能AI算法、動態(tài)調(diào)整預(yù)警閾值等方面提高短臨降水預(yù)報的準確性。具體而言，應(yīng)建立基于多源數(shù)據(jù)（氣象衛(wèi)星、天氣雷達、水利測雨雷達、地面雨量站等）的精細化反演模型，針對不同地區(qū)、季節(jié)和降水量級建立針對性強的反演模型，并實時通過雨量站對降水監(jiān)測產(chǎn)品進行精準修正；加強短臨預(yù)報技術(shù)研發(fā)應(yīng)用，融合氣象衛(wèi)星、地基雷達及數(shù)值模式的多源時空序列數(shù)據(jù)，研發(fā)結(jié)合風(fēng)暴三維結(jié)構(gòu)特征與物理約束條件的強降水短臨預(yù)報技術(shù)，修正復(fù)雜地形下強降水預(yù)測的定位偏差、強度低估等問題；結(jié)合前期降水與下墊面情況，實時調(diào)整預(yù)警閾值，盡量為預(yù)警打出提前量，為防汛工作提供更為可靠的決策依據(jù)。

3.臺風(fēng)登陸后殘渦的識別與預(yù)報模型

臺風(fēng)登陸后，其環(huán)流系統(tǒng)常以殘渦云系的形式持續(xù)存在并引發(fā)強降水，這一過程的精準識別與預(yù)報對防汛抗旱至關(guān)重要。盡管臺風(fēng)登陸后的強度減弱，但殘留渦旋仍可能受地形、季風(fēng)氣流等因素影響，維持一定水汽輸送和上升運動，導(dǎo)致局地暴雨甚至次生災(zāi)害。然而，傳統(tǒng)數(shù)值模式在刻畫此類中小尺度系統(tǒng)時，受限于初始場精度不足、物理參數(shù)化方案偏差及觀測數(shù)據(jù)稀疏等問題，易出現(xiàn)誤判殘余環(huán)流路徑的情況。因此，構(gòu)建專門針對殘渦云系的識別與預(yù)報模型是解決這一問題最高效的技術(shù)手段。首先需深入剖析臺風(fēng)登陸停編后殘余環(huán)流所致局地強降雨的環(huán)流特征及其影響機理，強化對這類天氣事件的認識與理解。在對此類殘渦引起的強降雨事件形成機理充分認識的基礎(chǔ)上，發(fā)展基于多源觀測數(shù)據(jù)的臺風(fēng)殘渦云系識別與預(yù)報模型，根據(jù)殘渦云系的結(jié)構(gòu)特征及其環(huán)境場條件，確定殘渦云系的位置，并結(jié)合大尺度環(huán)境場特征，進一步對云系的移動給出預(yù)報。

4.發(fā)展加強AI融合的集合降水預(yù)報釋用技術(shù)

集合預(yù)報產(chǎn)品是做好極端降水預(yù)報的有效手段之一，受初始誤差敏感性影響，確定性預(yù)報存在固有局限，對極端事件的捕捉能力不足。

集合預(yù)報是通過對初始場、邊界條件和物理參數(shù)化方案等進行擾動，擴展預(yù)報不確定性范圍，生成多個預(yù)報成員，給出降水預(yù)報范圍及其相應(yīng)概率，量化預(yù)報不確定性，降低單一預(yù)報的隨機誤差。在極端天氣頻發(fā)背景下，集合預(yù)報提供的高分辨率概率產(chǎn)品可生成降水極值產(chǎn)品集，再通過提取有效極值樣本，充分考慮極值降水的概率分布模態(tài)，基于深度學(xué)習(xí)方法，對極值產(chǎn)品集進行訂正，從而更準確地定位災(zāi)害高風(fēng)險區(qū)間值及其可能概率，為應(yīng)對極端降水事件提供科學(xué)支撐。

結(jié)論

基于2025年4次致災(zāi)的極端暴雨事件復(fù)盤分析，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有數(shù)值預(yù)報模式對中小尺度強對流系統(tǒng)預(yù)報存在缺陷，主要表現(xiàn)為：一是對臺風(fēng)遠距離水汽輸送強度持續(xù)性的預(yù)報存在偏差；二是模式對復(fù)雜地形的精細化刻畫不足，進而對暖濕氣流地形強迫抬升觸發(fā)對流系統(tǒng)的模擬能力欠缺；三是對強對流系統(tǒng)發(fā)生、發(fā)展和消亡過程動態(tài)捕捉與對流初生判別困難。這些問題直接導(dǎo)致短臨暴雨預(yù)報的落區(qū)和強度存在較大偏差。

鑒于現(xiàn)有數(shù)值模式預(yù)報能力，本文建議在降水監(jiān)測方面，加快推進水利測雨雷達組網(wǎng)建設(shè)應(yīng)用，構(gòu)建精細化、準確的降水監(jiān)測產(chǎn)品；在降水預(yù)報方面，推進基于深度學(xué)習(xí)方法、考慮物理過程約束的降水預(yù)報模型研發(fā)應(yīng)用，充分考慮降水的多尺度特征，優(yōu)化“云—雨”短臨精細化降水預(yù)報模型，結(jié)合前期降水與下墊面情況，實時調(diào)整預(yù)警閾值；在極端強降水事件預(yù)警方面，建立集合降水預(yù)報產(chǎn)品智能釋用系統(tǒng)，通過深度學(xué)習(xí)優(yōu)化極值降水產(chǎn)品集，定位災(zāi)害高風(fēng)險區(qū)間值及其可能概率；同時針對臺風(fēng)殘余環(huán)流所致的強降水，需加強認識其環(huán)流特征及其影響機理，通過臺風(fēng)殘余環(huán)流定位與預(yù)報系統(tǒng)，進一步提升局地強降雨預(yù)報精度。

總之，需持續(xù)深化精細化降水監(jiān)測預(yù)報應(yīng)用研究，才能更好地應(yīng)對氣候變暖背景下多發(fā)頻發(fā)的極端降水事件，有效延長預(yù)見期，為防災(zāi)減災(zāi)工作贏得更多寶貴時間，最大程度保障人民生命安全。

Abstract: A retrospective analysis was conducted on four extreme rainstorm events that occurred in Laiwu of Shandong Province, Miyun of Beijing, Yuzhong of Gansu Province, and Ji’an of Jilin Province in 2025. The analysis indicates that current numerical forecasting models still have evident limitations in predicting the initiation and life cycle of mesoscale and small-scale convective systems. In particular, large deviations remain in forecasting the location and intensity of localized heavy rainfall induced by long-distance moisture transport from typhoons and by complex topographic conditions. In response to these challenges, countermeasures are proposed from four aspects. First, the construction and application of water conservancy precipitation radar networks should be strengthened, while multi-source data fusion and AI-based inversion technologies should be advanced to achieve more accurate precipitation monitoring. Second, the “cloud-rain” precipitation model should be upgraded by introducing physical constraints and dynamic parameter calibration mechanisms, so as to overcome the bottlenecks of traditional statistical models in capturing multi-scale precipitation systems. Third, identification and forecasting models for typhoon residual vortices should be developed to address the problem of sustained disaster impacts after typhoon landfall. Fourth, AI-integrated ensemble precipitation forecast interpretation techniques should be developed to quantify the occurrence probability of extreme precipitation events. Through the above measures, it is expected that the lead time of flood-causing rainstorms can be extended and forecast accuracy can be improved, thereby providing stronger scientific support for flood control decision-making.

Keywords: flood-causing rainstorm; water conservancy precipitation radar; “cloud-rain” precipitation model; mesoscale and small-scale systems; numerical forecasting model; ensemble forecast interpretation; response measures

本文引用格式：

王琳，張玲.2025年極端暴雨預(yù)報復(fù)盤及應(yīng)對思考[J].中國水利，2026（1）：17-22.

封面供圖楊華

責(zé)編楊文杰

校對董林玥

審核王慧

監(jiān)制楊軼

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