郑州市委书记暴雨来临日一夜未眠 得知损失情况后泪洒现场

7月20日上午9:08分发出了第117号《气象灾害预警信号》：预计未来3小时内，郑州市区及所辖六县(市)降水量将达100毫米以上。

该文件防御指南:1、政府及相关部门按照职责做好防暴雨应急和抢险工作;2、停止集会、停课、停业;3、做好山洪、滑坡、泥石流等灾害的防御和抢险工作。

7月20日消息，一早，郑州市委书记徐立毅在全市防汛救灾紧急调度会议：当前郑州市遭遇的连续强降雨为历年罕见，局部地区降雨量极大、灾害风险极高，防汛形势极为复杂严峻。当天下午，郑州市防指决定自7月20日16时起将防汛Ⅱ级应急响应提升至I级。

地铁

但郑州市民们并没有接到“停工”“停业”的通知。

7月21日凌晨4时，郑州市发布消息称：地铁五号线的500多名乘客中，12人经抢救无效死亡，5人受伤。

郑州大学一教授说：“暴雨预报本身就有难度。郑州建市以来无大规模内涝记录，因此得不到相关部门与科研人员的重视。”

据悉，在7月21日上午，一夜未眠、参与全市指挥救助的郑州市委书记徐立毅和市内主要领导在汇总郑州受损情况后，都泪洒现场，几度哽咽。

医院

“100年没有关门，这次医院停业了啊。” 郑州大学第一附属医院副院长闫新郑表情凝重地说。

郑州大学第一附属医院被誉为全亚洲最大规模的医院

在河医院区，关键设备精密仪器，包括CT、核磁、DR、彩超、PET-CT、直线加速器、伽马刀、高压氧仓、配电室、控制系统、安防系统、计算机房等，大部分在一楼和负一楼。7月20日暴雨下，河医院区负二楼、负一楼全部被淹，全院停水停电，停电梯。医院下达了转移病人的指令。

7月20日下午17时，全院3000多名医护人员背起患者向外转移。他们彻夜未眠，巡护、查房，安抚近万名病人。

7月22日1时，1万多名病人被转运。

京广路隧道

网络平台上有多段车辆隧道被淹视频。京广北路隧道车辆被淹情况最为严重。

7月26日12时，官方消息，京广路隧道现场排查发现6名遇难者，5男1女。

据悉，下雨隧道天多次积水。

2017年8月18日，一场暴雨，京广路西向东一马路右侧隧道，积水有30厘米。

2019年8月2日，京广快速路京广南路隧道内出现积水，南北双向车辆无法通行。

2020年8月，京广北路隧道西匝道出口因路面积水封道，京广路隧道南向北全线拥堵。

几天前，连日大到爆雨，洪水肆孽，倒灌地铁，冲泡城乡，淹没隧道，河道决堤......导致河南省大面积受灾......。夺去了70余人的宝贵生命。回忆一幕幕惊心动魄的画面，至今难以放下揪起的心。全国各地纷纷支援河南，灾区人民也正在为恢复正常生活积极行动，抽排积水，清淤排污......。

回想起郑州地铁五号线路及郑州京广北路隧道那些洪水倒灌夺去生命的惊魂瞬间，难免使人产生许多疑问？科技、通讯、互联网等已高度发达现代化的今天。这样的悲剧确实不可避免吗。果然是“天灾不可抗，伤亡免不了”论调在作祟吗

前日之事后事之师，应总结经验教训，全面提高应对灾害能力。

科技发达的今天，天气形势，灾害预报不可说不先进，降雨预报已经细致到小时级别了。应对灾害无须过多苛求预报精准：假如本轮超强大到暴雨，决策者能遵循：防灾抗灾适当提高级别，宁可过一点而不能弱一点，伤亡程度肯定轻得多。天灾实难避免，意识亟待加强

地铁5号线未及时停运、京广北路隧道未及时关闭，郑州市未及时停课停业等多因素而造成了重大的人员伤亡及财产损失。

“07月19日21时，暴雨红色预警：目前降雨已达50毫米，预计3小时将达100毫米，请注意防范。”

7月19日开始， 联通、移动等也多次发送大雨预警。

7月20日，郑州市气象台6时、9时、11时、13、16时、21时、7月21日0时，连续发布7个暴雨红色预警信号，提示内涝，注意防范。

7月20日9点发出了第117号《气象灾害预警信号》：预计未来3小时内，郑州市降水量将达100毫米以上。

防御指南: 1、政府及相关部门做好防暴雨应急和抢险工作; 2、停课、停业; 3、做好抢险工作。

7月20日，一早，郑州市委书记徐立毅参加召开了全市防汛救灾紧急调度会议。当日16时起将防汛Ⅱ级提升至I级。

红色级别已是天气预报的最高级别了。预报不可谓不及时，不可为不详细，不可为没有提醒；但被忽视了......。把多次提醒最硬性的“停产、停课”忽略了。如果重视了，如果放假了......局面将大可改观.。防患于未然，篱牢犬不入，堤固不惧水。面对重灾，伤心哭泣还远远不够，首先应该检思防灾救灾应对措施的对与错，杜绝文过饰非。不怕犯错，只怕一错再错。权利越大责任越重，一时的疏忽，便会引发生命财产重大损失。惩戒失职者，为的正是人民利益不犯错少犯错。

或许天气预报降雨多少毫米太专业，一般人概念模糊。容易忽略。希望预报专家们能有所改进。预报信息尽量使人们能有更清晰的感知。现在河南大面积受灾，多日过去了有的地方还浸泡在洪水中，停水停电生命财产遭受着深度的威胁。这和各地各区及广大民众无法设想灾害程度密切相关。假如人们能有多一点清晰感知灾害层次，主动予以设防，提前准备食物，转移贵重财产，或许受灾程度能大幅度减少减轻。

能否利用大数据、云计算也像疫情发展趋势推演一样。更形象化的预报，比如像水淹深度，水淹时长，水库库容、河流承载安全程度.....等等