中国正义反腐网-《反腐廉政月刊》杂志社综合讯：（公民记者程敏报道）河南洪灾造成全省103个县300万人受灾，尤其是郑州地铁以及京广隧道发生重大伤亡，真实死亡人数成迷。官媒以及官方连日来渲染郑州暴雨“千年一遇”，不过这一说法却遭中央气象台首席预报员打脸。

▲小浪底水库泄洪场面（图片来源：资料图）

       有关河南此次极端降雨天气，7月20日（周二）郑州气象局曾梳理及总结宣称，当地三天的降雨量达到617.1ｍｍ，相当下了以往一年的量，从气候学的角度来看，小时降水、日降水的概率，重现期通过分布曲线拟合来看，“都是超千年一遇的。”

▲河南省水利厅：全省水旱灾害防御Ⅱ级应急响应提升为I级，这样的暴雨量“超5000年一遇”（图片来源：河南省水利厅网站截图）

       “千年一遇”的说法其后被传媒及网民广泛使用，称雨量太大超过了城市排水系统的负荷，才造成了全城严重水淹的情况。而河南省水利厅更声称，这样的暴雨量“超5000年一遇”。官方口径被网友怒呛把重大伤亡“甩锅老天爷”。

       7月20日，郑州气象官方微博发布视频称，郑州暴雨“小时降水、日降水的概率，重现期通过分布曲线拟合来看，超千年一遇”。

▲7月21日，中央气象台首席预报员陈涛在接受媒体采访回应郑州出现“千年一遇”降水的说法（图片来源：视频截图）

       针对“千年一遇”的说法，中央气象台首席预报员陈涛对此也表示质疑。近日表示，从目前掌握的气象数据，无法下此定义。

       中央气象台首席预报员陈涛表示，“千年一遇”是源自于水文气象里面关于洪水重现期的科学解释，主要是依据长期的历史记录来推算极端天气事件在历史上可能重复发生的频率，这是一个数学上的概念。

       在大气科学中，表达极端天气、极端降雨过程的方法，主要是根据历史降水量排名。根据某个站在历史上出现的降水量极大值，依次进行排名、不断更新排名情况，这是大气科学界比较常见的做法。“也有其他表达天气极端性的方法，比如通过极端降水的百分位这种统计学方法来表示。”陈涛说。

       如果从大气科学的角度来细究“千年一遇”的说法，陈涛介绍，我国目前有严谨气象记录的时间在1950年之后，也就是说有比较准确完整的降雨量科学记录的时间有70余年。这段历史时期的数据，是无法支撑起用“百年”甚至“千年”来描述极端降雨的说法的。

       “所以说，无论是千年一遇还是百年一遇，在目前没有得到可靠的、长时效的气象记录之前，我们很难判断这个问题。”陈涛说。

       他在7月21日的媒体通气会上介绍，从大气科学研究的角度来看，中国在20世纪50年代之后才有了比较准确和完整的降雨量的科学记录，到现在为止，整个降雨量记录时间是70年左右。“千年一遇”的说法是依据较长的历史记录来推算某一类天气事件，或者通过百分比的统计学方法，来表现天气的极端性，这些都需要基于严谨的气象记录。

       有网友对比了1975年8月河南驻马店暴雨和本次暴雨的降雨量。显示1975年河南板桥水库连环崩坝的时候，记录最高的降雨量是一天下了1005毫米，远比现在说的三天下了600多毫升的雨多得多。

▲中国气象爱好者对比1975年河南暴雨同本次暴雨的降雨量。（图片来源：@中国气象爱好者 微博截图）

       7月21日，水利专家王维洛博士接受记者采访时却直言，其实郑州20日发生的暴雨“绝对不是中国暴雨的极值”。他指出，中国最大暴雨出现在1963年，发生在邯郸、邢台和保定；第二次则发生在1975年的河南驻马店地区，那才是中国暴雨的历史极值。

       当被问到郑州日前的灾情原因是较偏向天灾还是人祸时，王维洛直言，“这次水灾是郑州市在自己发展的过程中制造的”。

       而据官方发布的通告显示，7月20日上午，郑州常庄水库就已经开始向下游泄洪，但官方在泄洪12个小时后才发出通告。

       巧合的是，16年前，也就是2005年7月份，同样是河南发生暴雨，河南就宣传发生“千年一遇”洪灾，当时也提出了千年一遇这么个说法。针对这样的说法，当时官方媒体《中国青年报》还曾刊登一篇质问“请拿出“千年一遇”的科学依据”文章，要求地方政府拿出依据。

▲通过搜索网络可以发现，中青报的这篇评论就是写于2005年。（图片来源：中青报网站截图）

▲通过百度搜索《请拿出“千年一遇”的科学依据》可以发现就是写于2005年7月7日。（图片来源：百度搜索网站截图）

       全文如下：《请拿出“千年一遇”的科学依据》

       最近，河南南阳市南召县境内遭遇“千年一遇”的暴雨。该县7个乡镇65个行政村4．1万人受灾，倒塌房屋907间，死亡5人。（《大河报》7月5日）

       千年一遇？看到如此词汇，笔者不禁想起最新一期《南风窗》上一篇文章。黑龙江宁安市沙兰镇发生百余名学生惨死于山洪悲剧后，黑龙江省水文局局长董淑华在接受媒体采访时介绍说，这场洪灾属200年一遇，无法预知。作者在文中质疑：哪个专家能提供长达200年的水文气象资料？在下一次与天斗的时候，是否会出现“500年一遇”说，甚至出现“千年一遇”的攀比？

       话音还没落地，河南南召就真出现了“千年一遇”的暴雨。一千年以前，也就是1005年，之后中国经历过多个军阀混战百废不兴的时期，我国的水利事业真的能留下什么宝贵的技术资料？南召真能有那个时期的水文数据吗？笔者真想知道，南召如此肯定的“千年不遇”的水情报告出自哪位高人之手？谁能提供长达1000年的宝贵的水文气象资料？

       笔者愿意相信有关部门的“千年一遇”说有确凿的千年资料和科学根据，并且能信服地说明灾难的不可预知性和不可抗拒性，但希望能将此资料公之于众。

       如果没有，这是不是一种“数字造假”？如果真如此，是不是想以“千年不遇”来掩盖一些责任、失误与人祸，来证明“县委、县政府高度重视，预警措施非常到位”以及“防汛预案落实扎实，把灾害所造成的损失控制在最低限度，确保了人民群众生命财产安全”？

       不久前，广东省北部、中部和南部一些市、县暴雨成灾，洪水给当地造成不同程度的经济损失和人员伤亡，其中河源三死四伤，佛冈三人死亡，博罗5000多人受灾。水文专家评估，洪水属于大约20年一遇的量级。与南召的“千年一遇”相比，我更愿意相信20年一遇的诚实度和可靠性。新中国成立近60年，应该能拿出比较详尽的20年水文资料。

       说“千年一遇”之人，请拿出科学依据！但愿“千年一遇”不是一种人祸遁词。如果任由没有根据的灾难托词无限放大，也许用不了几天，就有哪个地方会说遭遇“万年不遇”的洪水。（作者：青安）

       中国青年报主办的《青年时讯》等多家媒体分别以《请拿出“千年一遇”的千年资料》为题，转发了这篇文章。。

       一周后，《中国青年报》发表作者梁剑芳的澄清文章：《请搞清楚“×年一遇”的科学含义》。

       文章指出， 最近，河南南阳市南召县境内遭遇“千年一遇”的暴雨，7个乡镇4．1万人受灾，倒塌房屋907间，死亡5人。青安先生在“青年话题”撰文，对“千年一遇”提出质疑。无独有偶，就四川有关部门宣称今年达州市的降雨强度和降雨量超过去年“百年不遇”的洪灾水平，巴山牛先生亦撰文质问“洪灾何以连续两年‘百年不遇’？ ”

       梁剑芳认为，这样的质疑并不表明有关部门存在数字造假，而暴露出作者水文气象知识的缺乏。鉴于这样的问题一再提出，且被诸多媒体转载，笔者以为有澄清的必要。

       大江大河防汛时人们常说的十年一遇、百年一遇、千年一遇洪水，是关于洪水概率值的一种习惯性叫法。当某条河流或某个水系上游来的洪水流量，达到概率为10％的洪水流量时，人们习惯地称其为十年一遇洪水；达到概率为1％的洪水流量时，称其为百年一遇洪水；以此类推。也就是说，所谓“百年一遇”、“千年一遇”是依据洪水量推断的，并不需要百年、千年的水文资料。

       百年一遇洪水并不是一百年才出现一次，千年一遇洪水也不是一千年才来一次―――长江历史洪水调查成果显示，1860年，宜昌发生特大洪水，流量为92500立方米／秒，介于百年一遇与千年一遇之间。仅仅相隔10年，1870年，宜昌又发生特大洪水，流量为105000立方米／秒，介于千年一遇与万年一遇之间。建设中的三峡工程的设计洪水标准在我国水利水电枢纽工程中是最高的，正常运用情况为抵御“千年一遇”洪水，非常运用情况（校核情况）为“万年一遇”。这里的设计标准，就是理论计算值，而非现实依据―――万年以前，人类尚处于史前时代，哪来的水文资料与记录？至于万年以后的事情，就更没有必要考虑了。

       由此可见，真正值得质疑的，并非“×年一遇”本身，而是为什么这样的洪水会频频发生，洪水造成的损害会如此之大，有关部门真正尽到自己的责任了吗？

       每个人都有发表看法的权利，但身处资讯爆炸的时代，知识的局限性使人无法对所有的问题都作出正确的判断。对于自己不熟悉的跨学科问题，应该在检索清楚以后再发言，在没有弄懂以前，最好是慎言，以避免不必要的失误。作为媒体，在报道新闻的时候，是否可以同时作一点科普呢？如果媒体在报道洪涝灾害的时候，能够附上一点诸如“百年一遇”、“警戒水位”之类水文气象方面的基础知识介绍，也就不会出现对“百年一遇”、“千年一遇”的连续质疑了！

       如何理解“N年一遇”的暴雨？“千年一遇”暴雨说法准确吗？对此记者采访了气象和水文相关专家。（作者：梁剑芳）

▲微信网友评论（图片来源：微信朋友圈截图）

       有网友讽刺：我们生活在一个不断产生奇迹的世代，有幸见证了五千年一遇的特大暴雨！我就想问问，有三年前以上的水文记录吗？

       也有网友讽刺：真正的灾难不是百年一遇，而是遇到百年的党。