在快速城市化的背景下，极端天气正在以一种更“急”、更“狠”的方式影响我们的城市。最新研究发现，许多中国城市正在频繁经历“干湿急转”——干旱和暴雨在短时间内快速切换，不仅来得更快，而且强度更大。这种变化与城市扩张密切相关，尤其在城市边缘地区表现最为明显。随着未来城市继续发展和气候变化加剧，更多人口将暴露在这种“快节奏”的极端天气风险之下。如何让城市从“硬扛极端天气”转向“主动适应变化”，已成为城市安全和可持续发展的关键议题。

题目：Urbanization-induced compression effect accelerates and amplifies dry-wet abrupt alternations in Chinese cities

期刊：Science Bulletin

第一作者：黄舒哲

通讯作者：王超；王思琪；陈能成；龚健雅

DOI：https://doi.org/10.1016/j.scib.2026.01.078

快速城市化显著改变了水文气象极端事件，但其对干–湿突变交替（DWAA）这一复合极端过程的影响仍缺乏系统认识。本文首次在中国城市尺度上，融合高分辨率观测资料、数值模型模拟与未来情景预测，对城市化影响 DWAA 的多尺度特征进行了综合分析。研究发现，约 35% 的城市存在显著的城市化诱导“压缩效应”，即城市化过程同时加快了干转湿与湿转干交替的发生速度，并放大了两类交替事件的严重程度。像元尺度分析表明，50%–95% 的城市内部区域受到该压缩效应影响，其中作用最强的区域集中在快速扩张的城市边缘地带。进一步的 Weather Research and Forecasting（WRF）模式模拟表明，这些变化主要源于大气—地表耦合过程的改变，包括增强的城市热岛/干岛效应以及边界层动力学调整。在未来情景下，暴露于 DWAA 风险中的城市人口规模将近乎增加一倍；到 2100 年，DWAA 转换过程的时间尺度将被压缩 14.11%，而其严重程度将增强 48.94%。上述结果表明，有必要重新审视并调整城市水资源管理与防灾策略，以应对水文气候时间尺度被压缩以及复合极端事件被显著放大的新形势。

21 世纪以来，城市化以前所未有的速度重塑着地球表面，全球城市人口比例预计将在 2050 年达到 68%。作为全球城市化进程最快的国家之一，中国自 1980 年以来城市面积扩张近 7 倍，大量农村及城郊土地被转化为不透水地表，人为热排放显著增强，建成环境与大气过程之间的相互作用格局被深刻重塑。这些转变引发了显著的水文气象极端事件，在城市背景下，此类极端不再仅以单一干旱或洪涝的形式出现，而是常在高度压缩的时间尺度内快速交替发生，我们将这一现象定义为干–湿突变交替（dry-wet abrupt alternation，DWAA）。在概念上，DWAA 与已有研究中提出的“气候鞭打（climate whiplash）”或“旱涝急转（drought-flood whiplash）”事件相似。不同于单一干旱或洪涝事件能够为社会系统提供逐步适应的时间窗口，DWAA 的复合特性对城市基础设施、公共健康以及水安全构成了更为严峻的挑战。

近期的全球观测结果表明，DWAA 的发生频率和强度正在持续上升，其影响在季风区和极地地区尤为显著。在中国，诸如 2011 年长江流域旱涝急转事件和 2021 年河南极端干湿转换事件等灾害性 DWAA 过程已造成数十亿美元的经济损失，并暴露出现有风险评估框架的明显不足。尽管 DWAA 逐渐被视为一种独立的灾害类型，城市化在调制此类复合事件中的作用仍缺乏定量认识。既有研究主要关注城市化对单一干旱或洪涝事件的影响。例如，已有证据表明，城市化加剧了全球近 40% 城市的局地极端干旱，而降水对城市化的响应在全球范围内表现出显著的不均一性。然而，这类研究未能刻画前期干旱与后续洪涝（或反之）在短时间尺度内耦合发生的复合灾害过程，而这种过程往往会触发级联失效，包括水质恶化以及预警系统超载等问题。

在全球范围内，越来越多的研究开始认识到城市地区复合水文气候风险的重要性。在欧洲，大量统计分析揭示了流域尺度上干旱与洪涝事件共现频率的上升，并将其与农业和城市供水的社会经济影响联系起来。在北美，相关研究逐步整合水文与气象数据，对“鞭打型”事件进行评估，识别出快速水文气候反转的高风险区域。然而，系统量化城市化如何在不同空间尺度上同时调控 DWAA 的发生时序与强度的研究仍然极为有限。现有少量关于城市化–DWAA 相互作用的研究多依赖于传统的粗分辨率或站点观测数据，难以刻画城市之间及城市内部城市化效应的显著时空异质性。此外，城市化影响 DWAA 特征的物理机制仍缺乏深入探讨，这在一定程度上制约了针对性适应策略的制定。

弥补上述研究空缺对于实现多项可持续发展目标至关重要，包括 可持续城市与社区（SDG 11）、清洁饮水和卫生设施（SDG 6） 以及 气候行动（SDG 13）。在快速城市化与气候变化背景下，加深对 DWAA 过程的认识，将有助于设计更具适应性的管理策略，例如绿色基础设施、分散式蓄水系统以及能够应对水文气候时间尺度压缩和极端增强的动态预警系统。定量评估城市尺度及城市内部尺度上城市化对 DWAA 的影响，有助于识别脆弱性热点并为精准政策干预提供科学依据。中国正经历全球规模最大、速度最快的城市化进程，同时面临日益加剧的水文气象极端事件，为理解这一过程及其全球意义提供了关键研究范例。

基于上述背景，本文首次在多尺度上系统量化了历史时期（1960–2020 年）及未来 CMIP6 情景（2020–2100 年）下，中国城市城市化对 DWAA 动力学特征的影响。我们采用高分辨率气象观测数据，在城市尺度和 1 km 像元尺度上评估城市扩张对 DWAA 特征的调制作用，重点关注干转湿（D–W）和湿转干（W–D）突变交替的转换持续时间与严重程度。为揭示潜在机制，我们在典型城市群区域开展高分辨率 WRF 模式模拟，探究城市化在 DWAA 过程中调制大气–水文耦合的物理路径。最后，我们在多种共享社会经济路径（SSPs）下，对未来复合风险及人口暴露进行情景预测，将人口情景与空间显式 DWAA 指标相结合，识别 DWAA 可能显著加剧人类脆弱性的区域。通过整合观测分析、机理模拟与情景预测，本研究为快速城市化背景下面临加剧水文气候极端的城市地区，发展预警系统和适应性水资源管理策略提供了重要科学支撑。

人类世背景下的快速城市化正在深刻重塑城市与气候系统之间的相互作用，尤其体现在极端天气事件在城市环境中的发生方式上。在中国，加速的土地利用变化、强烈的人为热排放以及不透水地表的快速扩张共同重塑了局地水文气象循环。其中一种逐渐显现的重要表现形式，是干–湿突变交替（dry-wet abrupt alternation，DWAA）这一复合极端事件，即城市在高度压缩的时间尺度内经历干旱与洪涝的快速连续发生。这类复合事件对城市基础设施、公共健康和水安全构成了独特而严峻的威胁，但其对城市化的响应特征、潜在物理机制以及在持续城市化背景下的未来演变趋势仍缺乏系统认识。在此背景下，本研究旨在定量刻画城市化对中国城市 DWAA 动力学特征的时空影响，揭示其物理机制，并在多种气候情景下评估未来风险。

本研究发现，中国的城市化过程对 DWAA 事件产生了显著的压缩效应，表现为 DWAA 发生过程同时被加速且其严重程度被显著放大。这种双重调制效应在多个空间尺度上均有体现，从全国尺度的整体格局到城市内部的精细梯度变化，并通过耦合大气与水文过程的不同物理路径加以体现。约 36% 和 37% 的城市在城市化作用下分别表现出干转湿（D–W）突变过程的加速与严重程度增强，而湿转干（W–D）突变过程对应的比例分别为约 31% 和 35%。这一变化标志着城市水文气象风险格局的根本转变，对传统水资源管理框架提出了严峻挑战。城市化影响的空间异质性尤为显著，主要集中在中国东部沿海及中纬度流域中快速扩张的特大型城市区域，反映了城市形态、区域气候条件与前期水文状态之间的复杂相互作用。进一步的像元尺度分析揭示了城市内部城市化诱导 DWAA 调制的显著差异性，在主要城市中，50%–95% 的城市像元表现出明显的压缩效应。这种精细尺度上的异质性在近期快速扩张的城市边缘区尤为突出，表明城市化引发的 DWAA 放大并非仅体现为平均意义上的变化，而是在高分辨率尺度上发挥作用，对局地风险评估具有深远影响。

基于 WRF 的进一步机理模拟表明，这些变化主要源于大气—地表耦合过程的系统性改变。在干转湿（D–W）突变过程中，增强的边界层动力学与热力不稳定性加速了水汽辐合与降水触发，而不透水地表扩张及能量收支变化则同时加剧了前期干旱强度和后续降水的极端性。在湿转干（W–D）路径中，升高的蒸散需求与受限的下渗能力促使地表快速干燥，从而强化干旱条件。这类双向调制机制意味着，城市面临的并非渐进式的水文气候变化，而是日益频繁且剧烈的极端状态快速振荡。在未来 CMIP6 SSP 情景下，这种由城市化驱动的效应将进一步增强。在 SSP5 情景下，到 21 世纪末，暴露于 DWAA 风险中的人口规模预计将近乎增加一倍，DWAA 发生时间尺度进一步压缩 14.11%，而其严重程度将增强 48.94%。

上述结果凸显了重新思考和创新城市水资源管理策略的迫切性。传统基于水文气候平稳性和渐进变化假设设计的城市基础设施，已难以应对持续城市扩张和气候强迫下 DWAA 所呈现出的复合特性，尤其是在时间尺度被显著压缩、极端强度被显著放大的背景下［66］。机理分析为针对性干预提供了明确方向。将绿色基础设施纳入城市规划体系，例如透水铺装、城市湿地和增加树冠覆盖，可增强潜热通量并缓冲土壤水分耗竭，从而减缓干湿突变的加速过程［28］。强化雨洪滞蓄与调蓄系统有助于削减径流突增峰值，降低干转湿突变期间的洪涝强度［67,68］。相应地，通过扩展地下水补给区和实施分布式入渗设施，可延长土壤水分维持时间，从而缓解湿转干突变过程中的干旱严重程度。在实践层面，中国的海绵城市建设为此类措施提供了具体范例。该类项目通过推广透水铺装、绿色屋顶和人工湿地等绿色基础设施，提升雨洪调蓄与入渗能力，调节地表径流。已有研究表明，海绵城市设施能够显著降低强降雨过程中的洪峰流量，并在干旱期间改善土壤水分缓冲能力［69］。未来城市规划亟需将 DWAA 风险纳入分区决策体系，基于像元尺度风险识别结果，在高风险区域优先布局绿色廊道和水敏感型设计。

尽管本研究取得了上述进展，仍存在若干值得进一步讨论的局限性。首先，WRF 模拟仅覆盖京津冀（BTH）、珠三角（PRD）和长三角（YRD）三大区域，且模拟时段相对较短（2021–2023 年）。尽管这些区域涵盖了多种气候带并集中了中国大部分城市人口，但仍可能无法完全代表全国范围内城市化–DWAA 相互作用的多样性。此外，WRF 模拟采用理想化城市情景，尚难以全面刻画城市形态、人为热排放及排水基础设施网络的复杂异质性。未来通过引入更高空间分辨率（如 100 m 或 1 km）、更长时间尺度的模拟，并结合精细化城市冠层模型和多样化建筑几何结构，有望进一步提升机理认识。其次，尽管像元尺度分析揭示了城市内部差异性，更精细的水文模型（如城市洪水汇流与土壤水分动态模拟）将有助于提升局地影响区的风险评估能力。未来在全球特大型城市间开展对比研究，有助于检验压缩效应的普适性并识别提升城市韧性的最佳实践。此外，随着无缝衔接、超高分辨率（米级）下垫面与气象数据的不断发展，城市内部评估仍具进一步提升空间。未来研究亦可探索观测与模型深度融合的数据体系，以更精细地刻画城乡对比特征，并深入揭示城市内部异质性（如功能分区、土地覆盖类型及建筑形态）对 DWAA 特征及机制的调制作用。

本研究系统量化了城市化对干–湿突变交替这一复合极端过程的影响，揭示了一种超越单一极端事件的普遍性压缩效应。随着全球城市人口比例在 2050 年逼近 68%，本文揭示的现象很可能预示着全球城市即将面临的共同挑战。城市环境中水文气候“鞭打效应”的加剧，构成了当前气候适应规划中的一个关键盲区，并可能威胁多项可持续发展目标的实现。通过揭示这些隐性风险及其物理机制，本研究呼吁重新构想城市水系统——不再将其视为静态基础设施，而应建设为能够应对时间尺度压缩与极端显著增强时代的动态、自适应系统。

图 1｜中国城市城市化效应（UE）对干–湿突变交替（DWAA）特征的空间分布。(a–d) 分别展示城市化对干转湿（D–W）转换持续时间、D–W 严重程度、湿转干（W–D）转换持续时间以及 W–D 严重程度的影响的空间分布。每个子图中的饼图表示城市中城市化效应显著为负、显著为正以及不显著的比例。此处，DWAA 转换持续时间上的负城市化效应表示城市化加速了干湿状态之间的转换，而 DWAA 严重程度上的负城市化效应表示城市化放大了 DWAA 的强度。每个子图右侧的折线图展示了城市化效应随纬度变化的分布特征，其中蓝色阴影表示四分位范围（第 25–75 百分位）。(e–f) 展示了不同气候区和不同流域尺度上 DWAA 特征的平均城市化效应。气候区和流域的具体划分见图 S4（在线版）。

图 2｜中国 25 个最大城市（C1–C25）中城市化效应（UE）对干转湿（D–W）事件的像元尺度分布特征。左侧柱状图分别展示各城市内部城市化对 D–W 转换持续时间（蓝色柱）和严重程度（橙色柱）的 UE 值小于 0 和大于 0 的区域比例。阴影柱表示城市化效应达到显著性的区域比例。进一步地，我们基于 UE 数值将城市化对 DWAA 的影响进行组合并重新分类，划分为四种类型（见左下角分类示意）。其中，红色调像元表示城市化同时加速 DWAA 转换并加剧 DWAA 强度，蓝色调像元表示城市化同时减缓 DWAA 转换并缓解 DWAA 强度；橙色调像元和 绿色调像元分别表示城市化仅加剧 DWAA 强度或仅加速 DWAA 转换。基于上述分类，右侧地图展示了各城市中城市化对 D–W 特征的空间分布。每幅地图下方的数字表示该城市中红色、橙色、绿色和蓝色调像元所占的比例。

图 3｜中国前 100 大城市中干–湿突变交替（DWAA）转换加速和/或严重程度放大的区域综合统计。(a) 和 (b) 分别表示干转湿（D–W）事件和湿转干（W–D）事件的统计结果。横轴和纵轴分别表示各城市内部城市化对转换持续时间和严重程度产生负效应和正效应的区域比例。图中每个散点的颜色和大小共同表示同时存在转换加速与强度放大效应的区域比例。图中标注了在 DWAA 特征上遭受最显著负向和正向城市化效应的前 10 个城市。

图 4｜WRF 模式模拟下城市化与非城市化情景之间 DWAA 特征的变化：以中国三大典型城市群为例。(a–d) 分别表示在京津冀（BTH）、珠江流域（PRB）和长三角（YRD）城市群中，WRF 模式模拟的城市化情景与非城市化情景相比，干转湿（D–W）转换持续时间、D–W 严重程度、湿转干（W–D）转换持续时间和 W–D 严重程度的百分比变化。箱线图展示了城市区域内四类 DWAA 特征变化率的统计分布。其中，转换持续时间的负变化率表示城市化加速了 DWAA 的转换过程，而严重程度的正变化率表示城市化放大了 DWAA 的强度。

图 5｜城市化影响干转湿（D–W）与湿转干（W–D）突变过程的机理路径示意图。(a–d) 分别展示干旱阶段、干转湿（D–W）转换阶段、湿润阶段以及湿转干（W–D）转换阶段的示意图。图中上部三角区域（a–b–c）和下部三角区域（c–d–a）分别表示城市化对 D–W 事件和 W–D 事件的作用机理路径。红色加号符号和蓝色减号符号分别表示城市化对 DWAA 相关因子的增强和削弱作用。

图 6｜未来 SSP 情景下中国城市人口暴露风险及干转湿（D–W）特征变化的预测结果。(a) 展示历史时期与未来 SSP 情景下人口暴露于 DWAA 严重程度的时间演变特征。投影分析中，历史基准期和未来时期均采用 HiCPC 数据集。虚线表示各情景对应的回归拟合线，其斜率标注于图中。(b–c) 分别展示历史时期与未来 SSP 情景下 D–W 转换持续时间和严重程度的变化，其中阴影区域表示四分位范围（第 25–75 百分位）。(d–e) 分别展示 SSP5 情景下城市化对 D–W 转换持续时间和严重程度的空间分布。(f–g) 分别表示在四种情景下，城市中 D–W 转换持续时间和严重程度受到显著正向、显著负向以及不显著城市化效应影响的城市比例。

来源：城市地理之光、中国测绘学会