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在終于被第三個(gè)鬧鐘吵醒的工作日早晨，你起床一睜眼拿手機(jī)就看見了氣象局發(fā)布的“暴雨預(yù)警”彈窗，你心里暗自祈禱暴雨現(xiàn)在就已經(jīng)下起來，好為自己遲到提供一個(gè)充分的理由，打開窗簾一看，無事發(fā)生，只好重拾上班的勇氣，馬不停蹄地收拾自己奔向公司。

離下班時(shí)間還有五分鐘，在工位暗自躁動(dòng)的你已經(jīng)開始思考回家要吃頓什么好的犒勞自己，抬頭一看窗外卻發(fā)現(xiàn)烏云密布，雷聲滾滾，一瞬間大雨就已經(jīng)傾盆而下。你看了看完全無法在暴雨中護(hù)你周全的雨傘，思考到底是要冒著大雨走五百米去地鐵口，渾身濕透地?cái)D入擁擠的地鐵車廂，還是要在公司門口等半小時(shí)打車，再在路上堵上兩小時(shí)。

最終選擇再加最后一次班的你長嘆一口氣，心里已經(jīng)狠狠地記上了蕭敬騰一筆，為什么這大雨總是跟命苦的打工人過不去？

研究發(fā)現(xiàn)強(qiáng)降水會(huì)使城市群的人口流動(dòng)效率整體下降四分之一左右[1]，人們通勤需要花費(fèi)更多時(shí)間 / 圖蟲創(chuàng)意

大雨總是阻擋你回家的步伐并不是錯(cuò)覺，夏季的大雨確實(shí)最容易在傍晚下。

中國氣象局暴雨研究所統(tǒng)計(jì)了全國兩千多個(gè)氣象站從1951年以來70年間的降水?dāng)?shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，17點(diǎn)到20點(diǎn)是我國大部分地區(qū)夏季降水強(qiáng)度最高的時(shí)間段[2]。在夏季，華南、東北、華北以及長江中下游地區(qū)都是在傍晚下雨下得最多，尤其是持續(xù)1-3小時(shí)的短時(shí)降雨[3]，而大多數(shù)的上班族正好是在這一時(shí)間段下班[4]。

在不被雨淋這件事上，川渝的打工人無疑是最幸運(yùn)的。四川盆地的夏季降水集中在午夜0點(diǎn)到3點(diǎn)[5]，聽著“巴山夜雨”入睡的確比看著瓢潑大雨加班幸福多了。

1975-2018年長三角地區(qū)和2001-2018年珠三角地區(qū)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示兩地夏季的日降水強(qiáng)度均在16-19時(shí)達(dá)到了峰值 / [6][7]

受西太平洋副熱帶高壓和東亞夏季風(fēng)的影響，中國整個(gè)東部地區(qū)在夏天（尤其是6-8月）下雨是常態(tài)，夏天下的雨占這些地區(qū)年總降水量的60%以上[8]，也就是說，如果你不愛看天氣預(yù)報(bào)，夏天不被雨淋才是小概率事件。

不過總在下班時(shí)間碰上大雨，還真可能是大城市打工人的專屬煩惱。

由于空氣中的熱量累積，傍晚一般是城市一天中氣溫最高的時(shí)間段[9]。城市中又多又密的大型建筑物進(jìn)一步加熱了城區(qū)內(nèi)的溫度。它們將太陽所釋放的熱量被貯存起來，再緩慢地將熱量釋放到城市的空氣中，成為了龐大的“人工保溫箱”，使得城市內(nèi)的氣溫往往會(huì)顯著高于周邊區(qū)域，而這就是城市熱島效應(yīng)[10]。

城市中的短時(shí)暴雨往往和高溫如影隨形[6]。高溫加熱著城市中的空氣，讓空氣受熱變輕向上升到高空，碰上了東亞夏季季風(fēng)送來的暖濕氣流，高空中的空氣狀況就會(huì)變得很不穩(wěn)定，這就形成了極易產(chǎn)生強(qiáng)降雨的“對流云團(tuán)”[11]，如果這時(shí)大氣中的水分充足，大氣可降水總量達(dá)到28mm以上（也就是一平方米地面上方的整個(gè)空氣柱中的水汽如果全部凝結(jié)，將有28L的液態(tài)水）或者相對濕度達(dá)到80%以上[12]，大雨就很容易下起來。

中國科學(xué)院大學(xué)的研究統(tǒng)計(jì)了2011-2018年期間長三角地區(qū)113起非臺(tái)風(fēng)因素引起的極端降雨事件，發(fā)現(xiàn)在下大暴雨前，長三角北部的核心城市帶（上海-蘇錫常）中往往會(huì)經(jīng)歷由城市熱島效應(yīng)帶來的極端高熱[6]。在2018年的7月26日的短時(shí)大暴雨發(fā)生前，幾乎所有長三角城市地區(qū)的最高溫度都在35攝氏度以上，上海在發(fā)布高溫橙色預(yù)警兩小時(shí)后，暴雨就接踵而至，小時(shí)最大降雨量最大超過30mm，造成了大量的飛機(jī)航班延誤[6]。

城市中的房屋建筑面積越大，20層以上的高層建筑數(shù)量越多，城市熱島效應(yīng)的強(qiáng)度越強(qiáng)[13] / 圖蟲創(chuàng)意

另外，高熱的城市區(qū)域與周圍山區(qū)形成的溫度差也會(huì)在午后至傍晚達(dá)到最大，這有助于觸發(fā)和維持一種叫“中尺度對流系統(tǒng)”的天氣系統(tǒng)，這一天氣系統(tǒng)往往可以形成范圍大、強(qiáng)度高的暴雨[14]。2020年廣州“5.22”特大暴雨發(fā)生的主要原因之一就是中尺度對流系統(tǒng)[15]，這場暴雨的最大每小時(shí)降水量超過了每平方米60mm，在雨下的最大地區(qū)，2小時(shí)內(nèi)下了每平方米200mm的雨[15]，如果這兩個(gè)小時(shí)的雨水全部堆積在路面上，高度可以和一個(gè)成年人的小腿齊平。

這也解釋了為什么城市打工人只要一淋雨，就是淋大暴雨。南京大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院的研究比較了京津冀、長三角、珠三角三個(gè)超大型城市群及其周邊山區(qū)的夏季降雨數(shù)據(jù)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，對比山區(qū)，三個(gè)城市圈的降雨強(qiáng)度都更高，但降雨頻率更低[14]。

城市化的程度和擴(kuò)張速度都會(huì)增強(qiáng)夏季的降水強(qiáng)度，城市化水平越高，夏季降水強(qiáng)度越高[16]。1994年之后快速城市化的珠三角地區(qū)的極端小時(shí)降雨量的增長率是開始快速城市化前的兩倍左右[17]，而在北京迅速城市化后，北京城區(qū)出現(xiàn)極端降雨的頻率開始超過郊區(qū)，成為北京地區(qū)出現(xiàn)極端降雨最多的區(qū)域[18]。

短時(shí)極端降雨給城市地區(qū)帶來了嚴(yán)重的內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)，威脅著城市的安全[19] / 圖蟲創(chuàng)意

不僅如此，你上班的日子也往往是雨上班的日子，工作日下大暴雨的概率也比周末大得多。這往往是由于工作日中城市的人類活動(dòng)（開車、空調(diào)、發(fā)電、各類生產(chǎn)活動(dòng)）更加頻繁。頻繁的人類活動(dòng)加劇了城市的熱島效應(yīng)，以上海為例，由于熱島效應(yīng)的累積，周四往往是一周中平均氣溫最高的一天[20]。城市熱島效應(yīng)又一次提高了你下班被雨淋的概率。

這些人類活動(dòng)不僅產(chǎn)生熱量，還制造了大量空氣污染，工作日中城市往往有著更嚴(yán)重的空氣污染[21]。高濃度的空氣污染顯著提升了雷暴和閃電活動(dòng)的概率，北京師范大學(xué)比較了中國東南部地區(qū)20年（1990-2012）平原地區(qū)和山區(qū)的雷暴數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，雷暴發(fā)生率在中國東南部空氣污染加劇的平原站明顯增加[22]。這對于在下雨天害怕打雷閃電的城市打工人來說，無疑又多了一個(gè)噩耗。

在大眾的認(rèn)知中，一提到空氣污染和下雨就很容易聯(lián)想到酸雨[23]，實(shí)際上，除了酸雨之外，空氣中的污染物有多種方式能夠影響降雨。發(fā)表在《地球物理研究雜志》的論文探究了人為的空氣污染影響雷暴雨發(fā)生的機(jī)制，研究認(rèn)為，空氣污染中的微小顆粒會(huì)讓云中的水滴更難合并、提前落下，也就是說，水分不容易在一開始就變成雨掉下來，而是被帶到更高、溫度低于0攝氏度的高空。在那里，水滴結(jié)冰時(shí)會(huì)釋放熱量，這反過來又增強(qiáng)了雷雨云的能量，使得雷暴更強(qiáng)、更劇烈，同時(shí)形成更多的冰雹或冰粒，也就形成更強(qiáng)的降雨[24]。

對中國東部29個(gè)污染監(jiān)測站的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示PM10污染物濃度在周三、周四達(dá)到了高峰 / [19]

看起來工作比流行歌手更會(huì)讓這大雨全都落下。不過樂觀的說，至少下次下班再遇到電閃雷鳴，瓢潑大雨的時(shí)候，不用再費(fèi)心去查找自己這周是否水逆了，因?yàn)榇蟾琶總€(gè)城市打工人命中都必有此劫。

參考文獻(xiàn)

[1]Zhao, N., Zhang, Y., Chen, X., Xiao, J., Lu, Y., Zhai, W., & Zhai, G. (2025). Resilience measurement and enhancement of population mobility network in Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration under extreme rainfall impact. Journal of Transport Geography, 126, 104253.

[2] 汪小康,崔春光,劉柯 & 王曉芳.(2024).中國主雨季極端小時(shí)降水時(shí)空分布和日變化特征.氣象,50(04),393-406.

[3] Yu, R., Zhou, T., Xiong, A., Zhu, Y., & Li, J. (2007). Diurnal variations of summer precipitation over contiguous China. Geophysical Research Letters, 34(1).

[4] 國家統(tǒng)計(jì)局.（2024）.2024年經(jīng)濟(jì)運(yùn)行穩(wěn)中有進(jìn) 主要發(fā)展目標(biāo)順利實(shí)現(xiàn).中華人民共和國國務(wù)院.https://www.stats.gov.cn/sj/xwfbh/fbhwd/202501/t20250117_1958332.html

[5] 冉津江,齊玉磊,龍治平 & 王騰蛟.(2023).基于高密度站點(diǎn)的四川盆地短時(shí)強(qiáng)降水特征分析.高原氣象,42(04),949-961.

[6] 姜曉玲.(2021).長江三角洲夏季極端小時(shí)降水特征及其與城市化關(guān)系研究(博士學(xué)位論文,中國氣象科學(xué)研究院).博士

[7] 蒲義良,郭柏成,葉朗明,李曉惠 & 高玲玉.(2020).基于小時(shí)降水資料研究廣東省降水分布特征.南京信息工程大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),12(04),495-503.

[8] 劉莉.(2024).中國東部主雨季降水特征及其次季節(jié)-季節(jié)模式預(yù)測訂正研究(博士學(xué)位論文,南京信息工程大學(xué)).博士

[9] Wallace, J. M., & Hobbs, P. V. (2006). Atmospheric science: an introductory survey (Vol. 92). Elsevier.

[10] Rizwan, A. M., & Dennis, L. Y. (2008). A review on the generation, determination and mitigation of Urban Heat Island. Journal of environmental sciences, 20(1), 120-128

[11] 趙強(qiáng),鄭永光,井宇,馮典 & 劉菊菊.(2025).我國短時(shí)強(qiáng)降水研究進(jìn)展.地球科學(xué)進(jìn)展,40(01),21-38.

[12] Tian, F., Zheng, Y., Zhang, T., Zhang, X., Mao, D., Sun, J., & Zhao, S. (2015). Statistical characteristics of environmental parameters for warm season short-duration heavy rainfall over central and eastern China. Journal of Meteorological Research, 29(3), 370-384.

[13]彭保發(fā),石憶邵,王賀封 & 王亞力.(2013).城市熱島效應(yīng)的影響機(jī)理及其作用規(guī)律——以上海市為例.地理學(xué)報(bào),68(11),1461-1471.

[14] 孫繼松,楊波.地形與城市環(huán)流共同作用下的β中尺度暴雨[J].大氣科學(xué),2008,(06):1352-1364.

[15] 賀蕓萍,諶蕓 & 肖天貴.(2023).“5·22”廣州西北氣流控制下特大暴雨過程的中尺度特征分析.成都信息工程大學(xué)學(xué)報(bào),38(04),440-449

[16] Fu, X., Yang, X. Q., & Sun, X. (2019). Spatial and diurnal variations of summer hourly rainfall over three super city clusters in eastern China and their possible link to the urbanization. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 124(10), 5445-5462.

[16] Tang, Y., Xu, G., Wan, R., & Wang, X. (2022). Characteristics of summer hourly precipitation under different urbanization background in central China. Scientific Reports, 12(1), 7551.

[17] Wu, M., Luo, Y., Chen, F., & Wong, W. K. (2019). Observed link of extreme hourly precipitation changes to urbanization over coastal South China. Journal of Applied Meteorology and Climatology, 58(8), 1799-1819.

[18] Yuan, Y., Zhai, P., Chen, Y., & Li, J. (2021). Hourly extreme precipitation changes under the influences of regional and urbanization effects in Beijing. International Journal of Climatology, 41(2), 1179-1189.

[19]胡恒智,董強(qiáng),辛辰,沈渙煥 & 溫家洪.(2024).上海汛期極端降雨閾值時(shí)空分布與內(nèi)澇影響評估.自然災(zāi)害學(xué)報(bào),33(03),28-38.

[20] 侯依玲.(2019).上海熱島多尺度特征、可能機(jī)制及其影響(博士學(xué)位論文,南京信息工程大學(xué)).博士

[21] Gong, D. Y., Ho, C. H., Chen, D., Qian, Y., Choi, Y. S., & Kim, J. (2007). Weekly cycle of aerosol‐meteorology interaction over China. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 112(D22).

[22] Yang, X., & Li, Z. (2014). Increases in thunderstorm activity and relationships with air pollution in southeast China. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 119(4), 1835-1844.

[23] 張新民,柴發(fā)合,王淑蘭,孫新章 & 韓梅.(2010).中國酸雨研究現(xiàn)狀.環(huán)境科學(xué)研究,23(05),527-532.

[24] Bell, T. L., Rosenfeld, D., Kim, K. M., Yoo, J. M., Lee, M. I., & Hahnenberger, M. (2008). Midweek increase in US summer rain and storm heights suggests air pollution invigorates rainstorms. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 113(D2)