净水技术 | 降雨的“列车效应”是怎么回事？

【编者按】暴雨为何能持续数小时乃至数天？“列车效应”正是打开这一谜题的关键钥匙。本期“雨水千问”结合近期多起台风及区域性极端暴雨实例，从形成条件、致灾机理和防灾避险要点等维度解析该现象，帮助公众认识持续性强降雨风险并掌握科学避险方法。

近日，台风“白海豚”登陆东南沿海省市，同时可能将会影响京津冀地区，导致多地将有暴雨或大暴雨。台风在南方登陆，北方却出现强降雨，这一现象与“列车效应”紧密相关；此外，有些地区降雨量并没有在短时间内达到极端值，却依然可能造成严重灾害——这些案例背后，都指向“列车效应”这一关键天气过程。

表1 近年呈现“列车效应”的降水事件典型案例

一、什么是“列车效应”？

将多个对流云团比作一节节满载雨水的车厢，它们沿同一路径依次经过同一区域，便形成“列车效应”。气象学中的“列车效应”，正是一场“暴雨的接力赛”：在台风外围雨带中，当多个对流云团像火车车厢一样，沿同一条路径依次经过同一区域，将使得该区域持续遭受强降雨云团影响。单个云团可能只带来一阵急雨，但当它们像列车车厢一样“接踵而至”，雨水便会在同一区域不断累积，形成数小时的极端降水。这种效应的关键并不在于某一次降雨特别强，而在于多个降雨云团持续影响同一区域，使降雨量不断累积。正是这种持续累积，使得受“列车效应”影响的地区极易出现大暴雨或特大暴雨，显著提升内涝和山洪风险。

图1 “列车效应”示意图

二、“列车效应”是如何形成的？

“列车效应”的形成需要三个关键条件：

（1）充足的水汽供应。对流云团的形成依赖大量水汽。充足的水汽条件能够为对流云团的发展提供必要基础，使云团不断发展并产生降雨。

（2）稳定的气流引导。光有水汽还不够，云团需要沿着固定路线移动才能形成“列车”。在一定天气条件下，大气环流会影响云团的移动方向。当引导气流较稳定时，云团便会沿着相似路径不断经过某一区域，不会明显发散。

（3）持续的云团生成条件。如果局地环境持续适合对流发展，新的降雨云团会不断形成并补充，好比列车并非只经过，而是在起点不断有新车厢增加，使降雨过程难以结束。

图2 “列车效应”形成条件示意图

2025年北京北部山区暴雨过程印证了上述机制：受地形和大气环流共同影响，新的对流云团不断生成，并在稳定气流引导下沿相似路径移动，持续影响密云、怀柔等区域，使当地降雨时间显著延长，形成了持续性强降雨过程。

三、“列车效应”为何如此危险？

与普通对流性暴雨相比，“列车效应”引发的持续性强降雨在灾害放大效应上更为突出。2023年“23・7”杜苏芮暴雨以大面积雨带为主，降水分布相对均匀；而2025年“25・7”北京北部山区暴雨列车效应特征极强，表现为局地点状极端强降雨、超长持续时间和落区高度重叠，导致山区洪水起涨迅速，灾害冲击力远超普通暴雨。具体致灾形式包括：

（1）城市内涝：排水系统超负荷运行，道路积水严重，交通中断，地下空间被淹。

（2）山洪与地质灾害：持续降雨导致山体含水量饱和，易诱发山洪、泥石流和滑坡。2025年暴雨期间，怀柔琉璃河流域从降雨开始到洪水暴涨仅间隔数小时，密云白马关河更出现数十年一遇洪峰流量。

（3）基础设施瘫痪：道路冲毁阻碍救援，如密云冯家峪镇因唯一进出道路中断，救援力量被迫徒步进入；电力中断导致通信基站瘫痪，形成“信息孤岛”，延误预警传播。

图3 “列车效应”多重致灾类型示意图

四、面对“列车效应”，我们应该如何应对？

列车效应”具有突发性强、影响范围集中、持续时间长等特点，仅靠灾后救援难以有效减少损失，需强化主动防御。

（1）紧盯预警信号：收到暴雨、山洪、地质灾害等预警信息后，应及时调整出行计划，避免前往低洼地区、河道附近以及山区危险区域。

（2）远离危险地带：对于城市居民来说，强降雨期间应尽量避免进入地下车库、隧道及易积水路段；山区居民或游客则需特别注意远离河道、山沟，不在危险边坡附近停留。

（3）提前做好准备：面对可能持续的强降雨过程，可以提前清理好屋顶排水口、阳台地漏，防止积水倒灌；住在低洼处或山区的居民，准备好应急包，提前熟悉撤离路线，接到转移通知时果断撤离，不要犹豫。

图4 “列车效应”防灾避险操作指引图

五、结语

“列车效应”并非罕见的气象现象，它可能就在一次次看似普通的降雨过程中悄然发生。多个云团依次经过同一地点，导致降雨累积放大，极端性明显增强。面对日益复杂的天气变化，我们无法阻止暴雨的发生，但通过科学认识、及时预警和主动防范，可有效降低灾害损失。了解“列车效应”，不仅有助于读懂天气实况，也有助于推动从被动救援向主动避险的转变。

参考文献

[1] 沈晓玲,李锋.台风“烟花”浙江极端降水成因分析[J].海洋预报,2022,39(5):37-47.

[2] 陈绍河,郑凤琴,李艳兰,等.2209号台风“马鞍”造成广西极端风雨的特征及成因分析[J].山地气象学报,2025,49(4):78-86.

[3] 林确略,杨延志,黄小燕,等.台风“海葵”残涡长久维持及引发广西极端强降水成因分析[J].气象研究与应用,2023,44(4):14-22.

[4] 胡晓琳,李君,周莉,等.台风“格美”倒槽雨带中“列车效应”的中尺度特征及成因分析[J].海洋预报,2026,43(3):66-81.

[5] 陈姣,周文君,刘梅.台风“桦加沙”远距离诱发江苏极端强降水成因分析[C]//中国气象学会.第30届全国重大天气过程总结和预报技术经验交流会暨气象部门预报员联盟第五届特邀专家报告会摘要集.2026:82.

[6] 陈明轩,王迎春,肖现,等.北京“7.21”暴雨雨团的发生和传播机理[J].气象学报,2013,71(4):569-592.

[7] 张桂莲,杭月荷,付丽娟,等.“列车效应”诱发的一次河套地区致灾暴雨成因[J].高原气象,2020,39(4):788-795.

[8] 郭照华,张清华,林思华,等.2024年粤闽交界“6·16”极端暴雨成因及可预报性评估[J/OL].广东气象,1-7[2026-07-19].

[9] 黄露,俞小鼎,王思媛,等.四川省内江市一次极端暴雨特征和成因分析[J].气象科技,2026,54(3):416-429.

[10] 陈双,符娇兰,陈涛,等.华北“25·7”暖区极端暴雨对流演变特征差异及环境条件分析[J/OL].气象,1-18[2026-07-19].

供稿：赵亮，北京建筑大学城市城市经济与管理学院副教授

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