【目的】通过研究极端天气影响下人群停留行为扰动的特征来反映人群动态整体受影响程度，为增强城市韧性、降低灾害损失和保障城市秩序稳定提供支撑。【方法】在个体层面和群体层面，分别基于相似性思想和Z-Score原理构建了定量化停留时空扰动度量方法，并利用2022年7月泉州暴雨事件期间匿名化手机位置数据，对有关方法的有效性进行了检验。【结果】(1)本文构建的方法能够定量化反映人群停留行为的时空扰动；(2)从个体尺度上看，本文方法能够有效揭示个体的受影响类型和时空分布特征，研究案例数据显示居住在市中心区域个体地理位置和时间安排更容易受到暴雨事件的综合影响；居住在郊区和远郊地区的个体，虽然停留位置有所改变，但时间作息基本不变；(3)从群体层面上看，本文方法能够反映人群受暴雨影响的时间扰动模式和地理扰动分布，研究案例数据显示暴雨事件当天，受影响群体居住地区覆盖了全市建成区面积的68.71%，而且不同地区的群体停留行为表现出不同的韧性特征和恢复速度。长时间停留行为的停留人次在暴雨前夕显著增加，最大变化幅度为9.82%。短停留行为的停留人次在暴雨来临前和来临时明显减少，而暴雨下午则出现显著增加，停留人次的最大变化幅度高达21.48%。【结论】本文提出的方法能够从个体层面、群体层面定量分析极端天气对人群停留行为的影响范围及程度，能够为应急管理部门评估灾害风险，处置应对有关事件提供支撑。