1931年與2020年安徽省長(zhǎng)江流域異常降水的對(duì)比分析

孫大兵 劉蕾 張麗 李鸞

（蕪湖市氣象局，蕪湖 241000）

0 引言

長(zhǎng)江中下游地區(qū)歷來(lái)是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心區(qū)域，也是洪水災(zāi)害最嚴(yán)重的地區(qū)之一，曾多次出現(xiàn)全流域或區(qū)域性洪水。洪水的發(fā)生與汛期異常降水關(guān)系密切[1-2]，區(qū)域內(nèi)持續(xù)性強(qiáng)降水使得洪峰疊加，引發(fā)嚴(yán)重的洪澇災(zāi)害[3-4]，如1954年4月就進(jìn)入雨季，降水一直持續(xù)到7月底[5]，暴雨、大暴雨的頻繁發(fā)生使得長(zhǎng)江水位節(jié)節(jié)升高，各地相繼出現(xiàn)最高洪水紀(jì)錄。1931年異常豐梅，雨帶位置穩(wěn)定，強(qiáng)降水落區(qū)長(zhǎng)時(shí)間在同一個(gè)地方重復(fù)，導(dǎo)致長(zhǎng)江中下游洪水形勢(shì)異常嚴(yán)峻[6-7]。1991年江淮地區(qū)雨季從5月中旬開(kāi)始，雨季的提前使得汛期降水量比同期偏多1～3倍，造成了江淮地區(qū)的洪水發(fā)生[5]。1998年夏季長(zhǎng)江上游大部分地區(qū)降水較1954年大，洞庭湖和鄱陽(yáng)湖這兩個(gè)調(diào)控洪水的湖泊降水量也比1954年大[8]，主汛期全流域暴雨頻發(fā)，河湖調(diào)蓄能力下降，削峰作用降低，水位居高不下[9]，進(jìn)一步加重了洪澇災(zāi)害。進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，大氣不穩(wěn)定性增加，異常強(qiáng)降水發(fā)生更加頻繁，例如2016年汛期長(zhǎng)江流域洪澇強(qiáng)度和范圍均弱于1998年，但區(qū)域極端性更強(qiáng)[10]。2020年長(zhǎng)江流域梅雨期持續(xù)兩個(gè)月，特別是安徽、湖北、重慶等地6—7月降水量位列1951年以來(lái)同期最多[11]。

許多學(xué)者對(duì)1954年、1991年、1998年、2016年等年份的洪澇進(jìn)行了大量的對(duì)比研究。鞠笑生[5]指出，1954年洪澇范圍和持續(xù)時(shí)間均超過(guò)1991年，江蘇和安徽為重災(zāi)區(qū)。任宏昌等[12]指出北大西洋海溫的異常是導(dǎo)致1998年、2016年中高緯度環(huán)流異常的主要原因，北大西洋海溫異?？赏ㄟ^(guò)改變中高緯度環(huán)流進(jìn)而對(duì)夏季降水產(chǎn)生影響。洪澇的形成與夏季極端降水頻繁發(fā)生密切相關(guān)[13-15]，因此對(duì)極端降水集中期的氣象成因研究則顯得十分重要。袁媛等[16]對(duì)1998年“二度梅”和2016年長(zhǎng)江中下游的強(qiáng)降水集中期進(jìn)行了對(duì)比分析，發(fā)現(xiàn)這兩年5—7月副熱帶地區(qū)環(huán)流類似，但8月卻存在明顯不同，1998年偏弱的夏季風(fēng)導(dǎo)致長(zhǎng)江流域8月降水異常偏多；不同的是，1931年[6]和2020年[17]長(zhǎng)江流域強(qiáng)降水主要出現(xiàn)在6—7月，并未出現(xiàn)“二度梅”。張小玲等[18]對(duì)20世紀(jì)3次長(zhǎng)江流域特大洪水的研究發(fā)現(xiàn)，7月下旬長(zhǎng)江中下游地區(qū)出現(xiàn)持續(xù)性大面積強(qiáng)降水過(guò)程對(duì)全流域洪水的形成起著非常重要的作用，如1931年7月底的持續(xù)性暴雨使得長(zhǎng)江水位快速增高。可以看出，洪澇年的對(duì)比分析可以更好地揭示不同洪澇年降水集中期、降水強(qiáng)度、氣象成因的差異，對(duì)未來(lái)長(zhǎng)江流域雨情、水情的預(yù)測(cè)及洪災(zāi)防御有深刻的啟發(fā)作用。

1931年的異常豐梅造成了長(zhǎng)江全流域特大洪澇災(zāi)害，當(dāng)時(shí)戰(zhàn)爭(zhēng)頻發(fā)，政府救災(zāi)能力不足，死亡人數(shù)巨大。2020年雖然長(zhǎng)江中下游地區(qū)也出現(xiàn)了嚴(yán)重的洪災(zāi)，但其傷亡人數(shù)和受災(zāi)人口卻大大減少[19]。對(duì)有氣象記錄以來(lái)最早的1931年洪澇和最近的2020年洪澇進(jìn)行對(duì)比分析，可以更好的展示近一百年來(lái)洪澇的特征差異和救災(zāi)差異，故本文重點(diǎn)對(duì)這兩個(gè)洪澇年的降水特征、天氣學(xué)成因、救災(zāi)差異進(jìn)行深入探討。1931年和2020年安徽省長(zhǎng)江流域沿岸均出現(xiàn)了區(qū)域性強(qiáng)降水，由于1931年觀測(cè)站特別少，僅有世界百年氣象站——蕪湖站有完整的1931年逐日降水?dāng)?shù)據(jù)，以1931年花涼亭（太湖）、安慶等11個(gè)安徽省測(cè)站的逐月降水?dāng)?shù)據(jù)輔之，分析了這兩個(gè)洪澇年以蕪湖站降水變化為代表的安徽省長(zhǎng)江流域異常降水的區(qū)域特征及其成因的差異。

1 資料和方法

1931年蕪湖站逐日降水資料來(lái)源于手抄的“蕪湖海關(guān)氣象月報(bào)表”，2020年蕪湖氣溫、降水?dāng)?shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家氣象觀測(cè)站地面氣象記錄月報(bào)表。2020年安徽省有81個(gè)國(guó)家級(jí)觀測(cè)站（圖1中空心圓所示），站網(wǎng)密集，對(duì)降水、氣溫等要素進(jìn)行逐分鐘觀測(cè)；但1931年安徽省有降水觀測(cè)數(shù)據(jù)的測(cè)站少之又少，通過(guò)查詢安徽省氣象檔案館，發(fā)現(xiàn)只有11個(gè)觀測(cè)站有逐月降水?dāng)?shù)據(jù)，站點(diǎn)分為：蕪湖、花涼亭（太湖）、定遠(yuǎn)、正陽(yáng)關(guān)（壽縣）、六安、安慶、肖縣（蕭縣）、泗縣、蚌埠、亳縣（亳州）、嘉山（明光）（圖1中灰色三角形所示）。因?yàn)?931年6月月降水資料嚴(yán)重缺測(cè)，但7月均有月降水?dāng)?shù)據(jù)，且1931年強(qiáng)降水主要集中在7月，因此對(duì)1931年和2020年7月安徽省月降水量進(jìn)行對(duì)比。由于1931年大氣環(huán)流資料缺失，故海平面氣壓場(chǎng)取自張小玲等的研究[18]，氣溫距平場(chǎng)圖源于章淹的研究[6]。另外，采用NCEP/NCAR的逐日再分析資料分析2020年環(huán)流形勢(shì)。為了研究1931年和2020年異常降水的差異，采用累積日降水量、月降水量的累積距平等統(tǒng)計(jì)方法對(duì)蕪湖、花涼亭（太湖）汛期降水量變化進(jìn)行綜合分析。

圖1 2020年安徽省81個(gè)國(guó)家級(jí)測(cè)站（空心圈）和1931年11個(gè)測(cè)站（灰色三角形）的空間分布圖（黑色方框?yàn)槭徍荆〧ig.1 The spatial distribution of 81 national observation stations in Anhui (hollow circle) in 2020 and of 11 stations in 1931 (gray triangle) (black square denotes Wuhu Station)

2 1931年和2020年蕪湖站降水量特征

2.1 1931年和2020年月降水量特征

對(duì)1931年長(zhǎng)江中下游的蕪湖站逐月降水量進(jìn)行分析（圖2a），發(fā)現(xiàn)4—5月蕪湖站降水量逐漸增多，1931年6月降水量偏少26.8%，但7月降水量異常偏多1.09倍，遠(yuǎn)超歷史同期降水量，8月之后降水偏少，1931年蕪湖最高水位高達(dá)11.87 m。2020年降水逐月變化明顯不同（圖2b），2—5月蕪湖站降水呈現(xiàn)偏少的特征，但進(jìn)入梅雨之后，6—7月降水異常偏多1倍以上，超長(zhǎng)的梅雨導(dǎo)致蕪湖最高水位高達(dá)12.64 m。

圖2 1931年（a）和2020年（b）蕪湖站逐月降水量（柱狀圖）及其距平（曲線）分布圖Fig.2 Monthly precipitation and its anomaly of Wuhu in 1931 (a) and 2020 (b)

2.2 1931年和2020年6—7月逐日降水量變化特征

從1931年6—7月蕪湖站逐日降水量（圖3a）變化可以看出，6月降水量較歷史均值偏少，降水分布不集中，較強(qiáng)降水主要出現(xiàn)在梅雨期的6月20日之后；最強(qiáng)的降水時(shí)段為7月5—15日、7月20—30日，兩個(gè)時(shí)段的累計(jì)降水量遠(yuǎn)超歷史同期，是造成1931年洪水的主要降水過(guò)程。2020年降水時(shí)段完全不同（圖3b），6月10日起，蕪湖站降水明顯增多且降水集中，最強(qiáng)降水時(shí)段為6月10日—7月1日，7月13—28日。與1931年降水相比，2020年強(qiáng)降水維持時(shí)間更長(zhǎng)，降水時(shí)段更集中，雨強(qiáng)更強(qiáng)，最大雨強(qiáng)可達(dá)102.3 mm/d（6月21日），與之對(duì)應(yīng)的長(zhǎng)江蕪湖段水位高于1931年。

圖3 1931年（a）和2020年（b）的6—7月蕪湖站逐日降水量分布Fig.3 Daily precipitation of Wuhu in June and July in 1931 (a) and 2020 (b)

2.3 1931年和2020年5—7月逐日累積降水量變化特征

洪水和長(zhǎng)期的降水積累密切相關(guān)。水文學(xué)研究表明，大洪水的發(fā)生與前期土壤濕度及江河底水有密切相關(guān)，當(dāng)前期降水偏多時(shí)，土壤濕度接近飽和，江河湖泊有較高的水位，雨水不能被土壤吸收，只能通過(guò)地表徑流流入江河水庫(kù)[20]。因此，汛期累計(jì)降水量可以反映江河水庫(kù)的儲(chǔ)水能力。由于1931年與2020年8月份降水量均偏少，對(duì)防汛影響較小，故主要分析1931年和2020年的5—7月累計(jì)降水量的差異。

從圖4中可以看出，1931年和2020年累計(jì)降水量的變化明顯不同，1931年5月蕪湖站降水量偏多，故累計(jì)水量超過(guò)了氣候均值（均值采用1981—2010年平均值，以下同），但6月中旬前降水的異常偏少，使得6月蕪湖站累計(jì)降水量降至歷史均值，但從1931年7月1日開(kāi)始，蕪湖站累計(jì)降水量快速增多，在7月上旬超過(guò)氣候平均值，7月5—15日和7月20—30日兩時(shí)段降水集中期使得累計(jì)降水量比往年偏多，特別是1931年7月下旬以來(lái)，累計(jì)降水量驟增，長(zhǎng)江水位迅速增長(zhǎng)，洪澇災(zāi)害十分嚴(yán)重。2020年由于強(qiáng)降水主要集中在6—7月，從圖4可以看出，5月蕪湖站累計(jì)降水量低于歷史均值，此時(shí)江河水庫(kù)儲(chǔ)水能力強(qiáng)，但6月11日進(jìn)入梅雨期之后，蕪湖站累計(jì)降水量逐漸增加，在6月21日和7月15日累計(jì)降水量的猛增，大大削弱了江河水庫(kù)的儲(chǔ)水能力，到7月30日時(shí)，蕪湖站累計(jì)降水量超過(guò)歷史同期降水量200 mm以上。

圖4 1931年和2020年5—7月份蕪湖站逐日累計(jì)降水量的變化曲線Fig.4 Variation curves of daily accumulated precipitation of Wuhu during May to June in 1931 and 2020

2.4 1931 年和2020 年7 月安徽省降水量空間分布特征

洪水的形成不僅與局地降水的積累密切相關(guān)，還與上游地區(qū)降水量關(guān)系密切，當(dāng)上游降水量與蕪湖一致偏多時(shí)，各地大量降水均匯集至長(zhǎng)江流域，產(chǎn)生洪峰，若此時(shí)地處下游的安徽省長(zhǎng)江流域降水仍偏多，雨水只能作為地表徑流匯集到長(zhǎng)江，必將導(dǎo)致該地區(qū)洪水的發(fā)生。1931年全安徽省測(cè)站非常少，僅在江淮地區(qū)、沿江流域有個(gè)別測(cè)站，圖5a顯示1931年7月降水量最大的區(qū)域位于大別山區(qū)和安慶地區(qū)，最大月降水量為581 mm（安慶站），異常偏多1.81倍。蕪湖站7月降水量348.5 mm，雖然異常偏多1.09倍，但小于安慶站7月降水量，因此1931年蕪湖地區(qū)的洪水，受上游高強(qiáng)度的降水的影響非常大。

2020年7月強(qiáng)降水主要位于合肥以南地區(qū)（圖5b），皖南降水量普遍達(dá)到500 mm以上，安慶站降水量達(dá)676.6 mm，蕪湖站降水量422.3 mm，兩站均超過(guò)了1931年7月的降水，2020年安徽省長(zhǎng)江流域的降水強(qiáng)度和降水量遠(yuǎn)超1931年。由于6月降水偏多，7月又是全區(qū)域一致的高強(qiáng)度降水，大量的降水涌入長(zhǎng)江，蕪湖段長(zhǎng)江水位在7月高達(dá)12.64 m，嚴(yán)重威脅著沿岸人民的安全。但由于1931年7月安徽長(zhǎng)江流域僅有三個(gè)測(cè)站有月降水量數(shù)據(jù)，站點(diǎn)非常稀少，沿江的池州銅陵一帶7月降水未知，故圖5a并不能完整地反映出當(dāng)時(shí)的降水空間分布特征，從而對(duì)1931年和2020年7月安徽省降水量空間分布的差異分析帶來(lái)一定不確定性。

圖5 1931年（a）和2020年（b）安徽省7月降水量（圖中省界內(nèi)曲線為長(zhǎng)江，紅色圖形代表蕪湖，藍(lán)色點(diǎn)代表安慶，綠色點(diǎn)代表花涼亭（太湖））Fig.5 July precipitation in Anhui in 1931 (a) and 2020 (b) (unit: mm,the curve in Auhui Province denotes the Yangtze River,the red shape denotes Wuhu,the blue shape denotes Anqing,and the green shape denotes Hualiangting(Taihu))

由前可知，1931年蕪湖站異常偏多的降水是從5月開(kāi)始的，在空間分布上，其上游地區(qū)是否也是這個(gè)特征？有必要進(jìn)行深入探討。1931年除了蕪湖和花涼亭（太湖）站有完整的月降水?dāng)?shù)據(jù)，其他測(cè)站在1—5月均缺測(cè)，無(wú)法對(duì)其進(jìn)行對(duì)比分析。花涼亭（太湖）位于長(zhǎng)江中下游地區(qū)，是蕪湖的上游地區(qū)，通過(guò)對(duì)比花涼亭（太湖）和蕪湖5—9月的降水量（圖6），可以更好的分析長(zhǎng)江中下游降水的分布特征。此處利用累積距平來(lái)分析其變化特征，累積距平的計(jì)算方法是：首先計(jì)算逐月降水量距平（歷史均值采用1981—2010年平均），再將距平按月累加，得到累積距平序列。從1931年蕪湖和花涼亭（太湖）5—9月降水量及累積距平變化可以看出，花涼亭（太湖）與蕪湖的月降水變化基本一致，這說(shuō)明長(zhǎng)江中下游的汛期降水存在空間一致性。月降水量累積距平的變化也進(jìn)一步表明，從7月開(kāi)始，蕪湖和花涼亭（太湖）降水從偏少向偏多轉(zhuǎn)換，但與蕪湖月降水量變化相比，花涼亭（太湖）7月降水更多（高達(dá)348.8 mm），累積降水增加速率更快。因此，不僅僅是蕪湖地區(qū)，上游的安慶地區(qū)降水量也主要集中在5月和7月，全區(qū)一致的高強(qiáng)度降水必將使得安徽省長(zhǎng)江流域全線水位快速增高。

圖6 1931年5—9月蕪湖和花涼亭（太湖）月降水量（柱狀圖）和降水累積距平（曲線）的變化Fig.6 Monthly precipitation (histogram) and accumulated precipitation (curve) of Wuhu and Hualiangting (Taihu)during May to September in 1931

3 1931 年和2020 年異常強(qiáng)降水的環(huán)流特征對(duì)比

3.1 1931年梅雨及環(huán)流特征

1931年江淮地區(qū)6月13日入梅，7月30日出梅，梅雨期47 d[6]，出梅遲，梅雨期長(zhǎng)，降水強(qiáng)度大。蕪湖站1931年梅雨量501.1 mm，異常偏多75%。張小玲等[18]研究指出，1931年長(zhǎng)江全流域大洪水與東亞中高緯度大氣環(huán)流和季風(fēng)活動(dòng)異常關(guān)系密切。1931年資料十分有限，全國(guó)不到150個(gè)地面觀測(cè)站每天只有一張?zhí)鞖鈭D。1931年只有7月海平面氣壓和地面氣溫的天氣圖[6,18]，如圖7所示，40°N以南大陸為熱低壓控制，輻合線位于28°N附近。從日本到長(zhǎng)江下游有一條低壓槽，這是低壓活動(dòng)路徑，也是梅雨鋒的位置，穩(wěn)定的梅雨鋒使得長(zhǎng)江中下游地區(qū)產(chǎn)生持續(xù)不斷的強(qiáng)降水[18]。

已有研究表明[6]，1931年5—7月，鄂霍次克海上一直有一個(gè)很強(qiáng)的冷高壓持續(xù)出現(xiàn)于低空大氣中并接連不斷地向日本海與中國(guó)海域北部輸送冷氣流。從圖7b也可以看出，鄂霍次克海到日本海一帶也存在氣溫的負(fù)距平。相應(yīng)的，1931年蕪湖6—7月氣溫持續(xù)偏低（圖略），除了6月下旬氣溫略高，7月持續(xù)氣溫偏低，特別是7月下旬氣溫異常偏低4.7 ℃，為蕪湖有氣象記錄以來(lái)的7月下旬最低氣溫。這也間接表明，在異常的鄂霍次克海高壓下，7月下旬東北寒流來(lái)勢(shì)非常強(qiáng)烈，氣溫驟降明顯，配合長(zhǎng)期穩(wěn)定的暖濕氣流，使得冷暖空氣一直在長(zhǎng)江中下游地區(qū)輻合，造成了全流域的災(zāi)害性洪水事件。

圖7 1931年7月海平面氣壓圖（a，單位：hPa）[18]和氣溫距平圖（b，單位：℃）[6]Fig.7 Sea-level air pressure field (a,unit: hPa) and air temperature field (b,unit: ℃) in July 1931

3.2 2020年梅雨及環(huán)流特征

2020年安徽省梅雨期時(shí)間為6月2日—7月31日，梅雨期共59 d，遠(yuǎn)超歷史梅雨期長(zhǎng)度，特別是8月1日為安徽歷史最遲出梅日。2020年6月以來(lái)，西太平洋副熱帶高壓較常年顯著偏強(qiáng)偏西（圖8），2020年6—7月西太副高指數(shù)強(qiáng)度為1961年以來(lái)歷史第二。南海的水汽輸送偏強(qiáng)，冷空氣活動(dòng)頻繁，梅雨鋒位于長(zhǎng)江中下游流域，是造成2020年安徽長(zhǎng)江流域梅雨量異常偏多的重要原因。

為了對(duì)比分析，對(duì)1931年7月和2020年6—7月海平面氣壓和氣溫場(chǎng)進(jìn)行研究，可以看出（圖9a），2020年6月50°N以南大陸被低壓控制，安徽－日本地區(qū)存在一個(gè)低壓槽，安徽省長(zhǎng)江流域正好位于該區(qū)域；500 hPa副熱帶高壓比氣候態(tài)副熱帶高壓位置明顯偏西，略偏南（見(jiàn)圖8），有利于低緯度水汽的輸送，導(dǎo)致降水顯著。2020年7月50°N以南大陸上的低壓系統(tǒng)沒(méi)有6月強(qiáng)盛（圖9b），但低壓槽仍穩(wěn)定維持。另外，副熱帶高壓比6月北抬4～5個(gè)緯距（如圖8所示），110°～120°E副熱帶高壓脊線較常年位置偏南偏西，維持在25°N以南地區(qū)。綜上所述，2020年6—7月與1931年6月低壓槽位置都位于安徽－日本一線上，但2020年7月大陸上低壓系統(tǒng)范圍沒(méi)有1931年7月強(qiáng)大。

圖8 2020年6月（藍(lán)色實(shí)線）、7月（紅色實(shí)線）及歷史平均的6月（藍(lán)色虛線）、7月（紅色虛線）5880 gpm線分布圖Fig.8 5880 gpm contour of June (blue solid line),July (red solid line) 2020 and averaged June (blue dashed line),July (red dashed line)

從氣溫距平場(chǎng)（圖9c、9d）可以看出，2020年6月鄂霍次克海附近氣溫異常偏低，表明鄂霍次克海的冷高壓在6月非常強(qiáng)盛，華北－長(zhǎng)江中下游地區(qū)氣溫略偏高，這種環(huán)流形勢(shì)與1931年7月氣溫距平變化較為一致。但2020年7月鄂霍次克海地區(qū)氣溫已轉(zhuǎn)為接近歷史均值，日本海附近氣溫偏低明顯，表明此時(shí)鄂霍次克海地區(qū)冷高壓減弱，強(qiáng)冷空氣活動(dòng)減弱，弱冷空氣主要從河套地區(qū)和東北兩路南下至江淮地區(qū)。

圖9 2020年6月（a，c）及7月（b，d）海平面氣壓場(chǎng)（a，b，單位：hPa）和氣溫距平（c，d，單位：℃）Fig.9 Sea-level air pressure field (a,b,unit: hPa) and air temperature field (c,d,unit: ℃) in June (a,c) and July (b,d) 2020

4 結(jié)論與討論

本文重點(diǎn)分析了1931年和2020年安徽省長(zhǎng)江流域汛期異常降水的特征，并對(duì)其成因進(jìn)行了初步探討，結(jié)論如下：

1）1931年和2020年安徽長(zhǎng)江流域全區(qū)域上下游地區(qū)呈現(xiàn)一致的降水變化，特別是在7月持續(xù)強(qiáng)降水峰值相重疊，長(zhǎng)江水位快速增加，導(dǎo)致流域性特大洪水。

2）1931年和2020年降水時(shí)段和降水強(qiáng)度明顯不同。1931年無(wú)論是上游的安慶地區(qū)還是蕪湖地區(qū)，5月和7月降水量均明顯偏多，特別是7月異常降水偏多1～2倍；主要降水過(guò)程集中在7月5—15日、7月20—30日。2020年蕪湖站1—5月降水量明顯偏少，主要降水集中在6—7月，特別是7月蕪湖和安慶降水量異常偏多1.3～2.2倍；主要過(guò)程集中在6月10日—7月1日，7月13—28日。因此，2020年強(qiáng)降水比1931年維持時(shí)間更長(zhǎng)，降水時(shí)段更集中，雨強(qiáng)更強(qiáng)。

3）1931年7月與2020年6月的環(huán)流形勢(shì)更為一致，鄂霍次克海地區(qū)地面存在強(qiáng)大的冷高壓，大陸上存在低壓系統(tǒng)，低壓槽線位于安徽－日本地區(qū)。2020年7月500 hPa副熱帶高壓偏南偏西，高緯度的鄂霍次克海的高壓強(qiáng)度大大減弱，弱冷空氣主要從河套地區(qū)和東北兩路南下至江淮地區(qū)。

4）雖然1931年強(qiáng)降水弱于2020年，但1931年由于南京政府無(wú)力統(tǒng)籌全國(guó)人力物力，水利、救災(zāi)等工作得不到有效支撐和發(fā)展，最終導(dǎo)致千瘡百孔的堤壩被洪水摧毀，造成巨大的人員傷亡，僅蕪湖地區(qū)淹斃災(zāi)民就有四五千人，災(zāi)民達(dá)20余萬(wàn)人[21]。2020年6—7月降水異常偏多，但在黨中央的堅(jiān)強(qiáng)領(lǐng)導(dǎo)下，強(qiáng)化監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)預(yù)警能力，科學(xué)調(diào)度水利工程，加強(qiáng)工程監(jiān)管督察等方式來(lái)抗洪救災(zāi)[22]，嚴(yán)密監(jiān)控每一個(gè)超警河段，每一個(gè)工程險(xiǎn)情，全力確保人民群眾生命安全的堤壩安全無(wú)恙，最終抗洪搶險(xiǎn)取得了巨大勝利。