一下班就下大雨，是我的错觉吗

作者：碳酸战士

（图/pixabay）

在终于被第三个闹钟吵醒的工作日早晨，你起床一睁眼拿手机就看见了气象局发布的“暴雨预警”弹窗，你心里暗自祈祷暴雨现在就已经下起来，好为自己迟到提供一个充分的理由，打开窗帘一看，无事发生，只好重拾上班的勇气，马不停蹄地收拾自己奔向公司。

离下班时间还有五分钟，在工位暗自躁动的你已经开始思考回家要吃顿什么好的犒劳自己，抬头一看窗外却发现乌云密布，雷声滚滚，一瞬间大雨就已经倾盆而下。你看了看完全无法在暴雨中护你周全的雨伞，思考到底是要冒着大雨走五百米去地铁口，浑身湿透地挤入拥挤的地铁车厢，还是要在公司门口等半小时打车，再在路上堵上两小时。

最终选择再加最后一次班的你长叹一口气，心里已经狠狠地记上了萧敬腾一笔，为什么这大雨总是跟命苦的打工人过不去？

研究发现强降水会使城市群的人口流动效率整体下降四分之一左右[1]，人们通勤需要花费更多时间。（图/pixabay）

大雨总是阻挡你回家的步伐并不是错觉，夏季的大雨确实最容易在傍晚下。

中国气象局暴雨研究所统计了全国两千多个气象站从1951年以来70年间的降水数据发现，17点到20点是我国大部分地区夏季降水强度最高的时间段[2]。在夏季，华南、东北、华北以及长江中下游地区都是在傍晚下雨下得最多，尤其是持续1-3小时的短时降雨[3]，而大多数的上班族正好是在这一时间段下班[4]。

在不被雨淋这件事上，川渝的打工人无疑是最幸运的。四川盆地的夏季降水集中在午夜0点到3点[5]，听着“巴山夜雨”入睡的确比看着瓢泼大雨加班幸福多了。

1975-2018年长三角地区和2001-2018年珠三角地区的统计数据显示两地夏季的日降水强度均在16-19时达到了峰值。（图/参考文献 [6][7]）

受西太平洋副热带高压和东亚夏季风的影响，中国整个东部地区在夏天（尤其是6-8月）下雨是常态，夏天下的雨占这些地区年总降水量的60%以上[8]，也就是说，如果你不爱看天气预报，夏天不被雨淋才是小概率事件。

不过总在下班时间碰上大雨，还真可能是大城市打工人的专属烦恼。

由于空气中的热量累积，傍晚一般是城市一天中气温最高的时间段[9]。城市中又多又密的大型建筑物进一步加热了城区内的温度。它们将太阳所释放的热量被贮存起来，再缓慢地将热量释放到城市的空气中，成为了庞大的“人工保温箱”，使得城市内的气温往往会显著高于周边区域，而这就是城市热岛效应[10]。

城市中的短时暴雨往往和高温如影随形[6]。高温加热着城市中的空气，让空气受热变轻向上升到高空，碰上了东亚夏季季风送来的暖湿气流，高空中的空气状况就会变得很不稳定，这就形成了极易产生强降雨的“对流云团”[11]，如果这时大气中的水分充足，大气可降水总量达到28mm以上（也就是一平方米地面上方的整个空气柱中的水汽如果全部凝结，将有28L的液态水）或者相对湿度达到80%以上[12]，大雨就很容易下起来。

中国科学院大学的研究统计了2011-2018年期间长三角地区113起非台风因素引起的极端降雨事件，发现在下大暴雨前，长三角北部的核心城市带（上海-苏锡常）中往往会经历由城市热岛效应带来的极端高热[6]。

在2018年的7月26日的短时大暴雨发生前，几乎所有长三角城市地区的最高温度都在35摄氏度以上，上海在发布高温橙色预警两小时后，暴雨就接踵而至，小时最大降雨量最大超过30mm，造成了大量的飞机航班延误[6]。

城市中的房屋建筑面积越大，20层以上的高层建筑数量越多，城市热岛效应的强度越强[13]。（图/pixabay）

另外，高热的城市区域与周围山区形成的温度差也会在午后至傍晚达到最大，这有助于触发和维持一种叫“中尺度对流系统”的天气系统，这一天气系统往往可以形成范围大、强度高的暴雨[14]。

2020年广州“5.22”特大暴雨发生的主要原因之一就是中尺度对流系统[15]，这场暴雨的最大每小时降水量超过了每平方米60mm，在雨下的最大地区，2小时内下了每平方米200mm的雨[15]，如果这两个小时的雨水全部堆积在路面上，高度可以和一个成年人的小腿齐平。

这也解释了为什么城市打工人只要一淋雨，就是淋大暴雨。南京大学大气科学学院的研究比较了京津冀、长三角、珠三角三个超大型城市群及其周边山区的夏季降雨数据，结果发现，对比山区，三个城市圈的降雨强度都更高，但降雨频率更低[14]。

城市化的程度和扩张速度都会增强夏季的降水强度，城市化水平越高，夏季降水强度越高[16]。1994年之后快速城市化的珠三角地区的极端小时降雨量的增长率是开始快速城市化前的两倍左右[17]，而在北京迅速城市化后，北京城区出现极端降雨的频率开始超过郊区，成为北京地区出现极端降雨最多的区域[18]。

短时极端降雨给城市地区带来了严重的内涝风险，威胁着城市的安全[19]。（图/pixabay）

不仅如此，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。这往往是由于工作日中城市的人类活动（开车、空调、发电、各类生产活动）更加频繁。频繁的人类活动加剧了城市的热岛效应，以上海为例，由于热岛效应的累积，周四往往是一周中平均气温最高的一天[20]。

城市热岛效应又一次提高了你下班被雨淋的概率。

这些人类活动不仅产生热量，还制造了大量空气污染，工作日中城市往往有着更严重的空气污染[21]。高浓度的空气污染显著提升了雷暴和闪电活动的概率，北京师范大学比较了中国东南部地区20年（1990-2012）平原地区和山区的雷暴数据发现，雷暴发生率在中国东南部空气污染加剧的平原站明显增加[22]。这对于在下雨天害怕打雷闪电的城市打工人来说，无疑又多了一个噩耗。

在大众的认知中，一提到空气污染和下雨就很容易联想到酸雨[23]，实际上，除了酸雨之外，空气中的污染物有多种方式能够影响降雨。发表在《地球物理研究杂志》的论文探究了人为的空气污染影响雷暴雨发生的机制，研究认为，空气污染中的微小颗粒会让云中的水滴更难合并、提前落下，也就是说，水分不容易在一开始就变成雨掉下来，而是被带到更高、温度低于0摄氏度的高空。在那里，水滴结冰时会释放热量，这反过来又增强了雷雨云的能量，使得雷暴更强、更剧烈，同时形成更多的冰雹或冰粒，也就形成更强的降雨[24]。

对中国东部29个污染监测站的统计数据显示PM10污染物浓度在周三、周四达到了高峰。（图/参考文献 [19]）

看起来工作比流行歌手更会让这大雨全都落下。不过乐观的说，至少下次下班再遇到电闪雷鸣，瓢泼大雨的时候，不用再费心去查找自己这周是否水逆了，因为大概每个城市打工人命中都必有此劫。

[2] 汪小康,崔春光,刘柯 & 王晓芳.(2024).中国主雨季极端小时降水时空分布和日变化特征.气象,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).

[5] 冉津江,齐玉磊,龙治平 & 王腾蛟.(2023).基于高密度站点的四川盆地短时强降水特征分析.高原气象,42(04),949-961.

[6] 姜晓玲.(2021).长江三角洲夏季极端小时降水特征及其与城市化关系研究(博士学位论文,中国气象科学研究院).博士

[7] 蒲义良,郭柏成,叶朗明,李晓惠 & 高玲玉.(2020).基于小时降水资料研究广东省降水分布特征.南京信息工程大学学报(自然科学版),12(04),495-503.

[8] 刘莉.(2024).中国东部主雨季降水特征及其次季节-季节模式预测订正研究(博士学位论文,南京信息工程大学).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] 赵强,郑永光,井宇,冯典 & 刘菊菊.(2025).我国短时强降水研究进展.地球科学进展,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]彭保发,石忆邵,王贺封 & 王亚力.(2013).城市热岛效应的影响机理及其作用规律——以上海市为例.地理学报,68(11),1461-1471.

[14] 孙继松,杨波.地形与城市环流共同作用下的β中尺度暴雨[J].大气科学,2008,(06):1352-1364.

[15] 贺芸萍,谌芸 & 肖天贵.(2023).“5·22”广州西北气流控制下特大暴雨过程的中尺度特征分析.成都信息工程大学学报,38(04),440-449

[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.

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[19]胡恒智,董强,辛辰,沈涣焕 & 温家洪.(2024).上海汛期极端降雨阈值时空分布与内涝影响评估.自然灾害学报,33(03),28-38.

[20] 侯依玲.(2019).上海热岛多尺度特征、可能机制及其影响(博士学位论文,南京信息工程大学).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] 张新民,柴发合,王淑兰,孙新章 & 韩梅.(2010).中国酸雨研究现状.环境科学研究,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)