“列車效應”導致山區極端強降雨頻發 北建大城鄉規劃專家支招——
智能哨兵盯暴雨 防災減災添韌性
昨天下午，北京迎來“強降雨+雷電+大風”三連擊，多地出現短時強降雨。
為應對此次強降雨，北京先後發布了大風藍色預警、雷電藍色預警、暴雨黃色預警、地質災害黃色預警以及山洪災害黃色預警。
其中房山、懷柔、密雲三區升級發布暴雨橙色預警，朝陽、平谷、密雲、大興、通州等區還發布了冰雹黃色預警。
昨日開始的這場強降雨並非京城今夏首輪強降雨。自7月23日起，本市遭遇了一場罕見的極端降雨。
在147小時內，密雲等北部山區連續出現極端強對流天氣，導致多點位出現極端強降水，造成重大災害。而強降雨的背後推手，就是“列車效應”。
究竟什麼是“列車效應”？該如何防範其帶來的危險？北京青年報記者採訪了北京建築大學城鄉規劃專家高曉路，請她為山區防災支招。
近10年山區極端降雨增多
氣象資料顯示，北京山區近十年小時降雨量超過50毫米的極端天氣事件發生頻率顯著增加，其中多數呈現“準靜止”特徵。這意味着，很多山區暴雨的成因都是“列車效應”。
所謂“列車效應”，是指一連串的對流雲團（對流單體）先後經過並影響同一個地方，就像列車的不同車廂先後經過同一段鐵軌一樣。每個對流雲團都會産生短時強降水，而當多個對流雲團依次經過某一地區的上空時，短時強降水持續不斷，其所産生的降水量累計起來，就會導致大暴雨甚至特大暴雨。
氣象專家介紹，7月底京城北部山區遭遇的特大暴雨，也是因“列車效應”影響而産生的。
由於今年夏天副熱帶高壓位置異常偏北且總體穩定，其邊緣的暖濕氣流源源不斷向華北地區傳輸水汽，海上的颱風也一定程度上助力了水汽的輸送。在暖濕氣流北上的過程中，密雲等北部山區所處的燕山山脈卻對氣流形成了阻擋。水汽受地形抬升形成對流降雨雲團，對流的下沉氣流向北流出時，受山地阻擋而出流不暢，向南流出的氣流則迎頭撞上本來就在北上的偏南暖濕氣流激發新的雨團，強對流不斷在山腳下循環，形成“列車效應”，導緻密雲一帶出現強降雨。
構建實時演算耦合模型
氣候變化正加劇“列車效應”的發生頻率，這使得傳統基於移動雨帶假設的洪水預報模型出現偏差，現有防範體系缺乏應對經驗和預案。北建大建築與城市規劃學院教授高曉路的研究內容主要是城鄉規劃，早在23·7暴雨災害後，高曉路便與北建大師生團隊深度參與了門頭溝區的災後重建工作，對於山區災害應對方案有豐富的規劃經驗。
針對新的災害發生模式，高曉路建議在災害預警和應急救援體系中，應積極推廣先進設備和新技術的應用。比如在極端暴雨預報方面，構建地形驅動的暴雨追蹤-山洪實時演算的耦合模型，將燕山山脈地形抬升機制數字化，建立地形-氣流相互作用的數據庫，通過機器學習預判對流雲團滯留區域。而在暴雨高頻走廊如懷柔東峪、密雲朱家峪等關鍵區域，布設低成本雷達網格，結合AI算法解析大氣層變化，動態生成暴雨滯留風險熱力圖。
此外，同步開發山洪數字孿生預演引擎，當監測到局部區域短時強降雨突破臨界閾值，系統會自動調用地形及植被截留參數等數據，在虛擬空間模擬洪峰演進路徑、淹沒深度與村莊進水時序，生成可視化風險圖譜並精準鎖定高危點位。
為突破預警傳遞瓶頸，應建立分級觸發機制：當預演提示高風險區域時，即刻向村級責任人發送指令；當實測河道水位陡增時，自動激活山區路燈系統的頻閃信號。設置社區驗證通道，鼓勵民宿經營者、登山嚮導通過簡易雨量筒上傳觀測數據，經核驗後動態修正模型參數，形成監測-預警-反饋的完整閉環。
打造智能應急疏散體系
在高曉路看來，要應對山洪爆發突然、傳統響應滯後的挑戰，需構建基於物聯網的智能化應急疏散體系，利用自然物理信號實現災害早期識別。如在野河溝道關鍵節點布設聲學洪水感知陣列，提前發出警報；在山體易滑邊坡埋設微震傳感器網絡，實現對滑坡風險的超前預判；在易塌方路段設置可實時監測土壤含水量的光纖傳感器，配合無人機巡檢生成動態風險熱力圖，確保災害發生時救援力量能精準抵達。
針對山區游客及分散住戶的精準疏散難題，可開發具備離線功能的智能導航手環系統，日常自動推送電子風險地圖，標定危險水域與避難所位置。
為攻克極端天氣下的通信中斷痛點，構建空地一體化應急通信網，在村莊制高點設置太陽能無人機巢，災時自動釋放無人機群組成臨時4G中繼網絡，形成懸浮通信基站。
在基礎設施方面，可突破傳統工程思維，將剛性防護與生態韌性相結合，比如在河道整治中採用多級跌水與植被緩衝帶設計，既能減少洪水衝擊力，又能通過植物根係固土滯水，形成分散式的雨洪調控節點；交通網絡應嵌入應急通道智慧標識系統。
·對話·
“軟硬兼施”打通應急管理最後一公里
對話人：北京建築大學建築與城市規劃學院教授高曉路
北青報：近年來，北京山區的暴雨洪澇風險呈現哪些特點？
高曉路：首先就是極端降水“列車效應”的常態化，其次是山區流域洪澇發生的短時化，以及基礎設施韌性與社會群體脆弱化。
北京北部山區地形坡度陡峭、河道比降大、流域形狀系數高，導致雨水迅速向溝谷匯集，洪水匯流時間極短，溝道洪水傳播時間遠短於平原河流，使小流域山洪呈現“突發、高危、難預測”的特徵。然而，現有監測網絡密度無法捕捉小尺度暴雨中心的實時動態，導致洪水預警精度受限。
同時，山區留守老人比例較高，如果不能在災害發生前進行轉移，他們面對暴雨洪水的防禦能力極其薄弱。在應急轉移過程中這部分人口也會面臨諸多困難，比如老人無法準確接收預警信息，轉移行動力不足，甚至有些老人因擔心財産損失而延誤轉移時機。
北青報：您所提到的新技術是否已經在山區投用，成效如何？
高曉路：門頭溝區在“23·7”的災後重建中，就建設了“京西哨兵監測預警指揮調度系統”。系統利用“三維數字孿生+AI模型倣真推演”技術，通過接入應急管理部回流數據、風險普查數據、京智系統數據等多源監測數據，對城市內澇、山洪、地質災害等典型災害場景進行倣真推演與風險評估。
它利用大數據、人工智能、數字孿生等新技術，構建集“事前監測預警、事發快速響應、事中高效處置、事後總結評估”的全流程一體化模式，全面提升了門頭溝區的城市安全風險防範能力。在今年汛期，門頭溝的“京西哨兵系統”在預警和群眾轉移方面提供了很大的幫助。
北青報：您對於韌性鄉村建設中的應急救援體系有哪些建議？
高曉路：韌性鄉村建設不光要在預警和救援系統的手段方面下功夫，居民點公共服務體系和應急救援體系布局也應該隨着氣候變化和人口變化特點進行相應調整。過去，應急救援中心的布局採用的是中心覆蓋的思路。居民點通常由一個應急中心覆蓋，但當災害導致道路或通訊設施中斷時，就會出現失聯等問題，這種情況在山區洪澇災害中頻頻出現。所以在應急救援體系建設時，要考慮布局一定的“冗余”救援能力。
比如在深山區新增應急救援中心，或者利用技術和管理手段擴大中心的覆蓋範圍。這樣的多重保險在當下極端災害頻發的狀態下是很有必要的。對於那些地質災害風險極高的居民點，要適時引導居民搬遷至安全區域，這樣可以大大減少災害損失。而且在居民點內部也應當建立高標準的公共避險區域，比如學校、醫院等設施，其建築規格要高於普通公共設施標準，真正發揮其“平急兩用”的作用。
應急管理的“最後一公里”是最難達成的，除了應用技術手段之外，還可以設立社區網格化互助機制，讓留守老人與青壯年家庭組成合作小組，青壯年成員幫助老人轉移後能獲得獎勵，增強居民自救自保的意識，從被動救援向主動規避轉變。通過硬體升級與軟體賦能的雙重驅動，才能提升基礎設施應對極端天氣的韌性，激活社會群體的內生抗風險能力，實現從被動應對災害打擊向主動增強鄉村韌性的轉型升級。（文/記者 李曉萌 攝影/記者 李娜）
