北师大缪驰远团队在Nature发文，揭示全球降水监测站网现状及未来优化途径
Precipitation observing network gaps limit climate change impact assessment
背景与方法 / Background & Methods: 理解气候变化对区域降水的影响，认知水循环演变规律，评估水资源的盈亏程度，对于认识地球系统变化、应对水旱灾害具有重要意义。北京师范大学缪驰远教授团队对1900至2022年间全球超过22万个降水地面观测站的长期数据进行了系统梳理与深度分析，运用边际熵、互信息和随机森林模型等方法，识别出需要优先加密建站的区域，为优化全球降水观测系统布局提供了科学支撑。
研究收集了1900至2022年间全球221,483个逐日降水观测台站的记录。这是人类一百多年来观测降水的数据基础。不过，并非所有站点都能提供长期稳定的数据。其中，符合“长时序”观测要求（即记录时长30年以上且数据缺失率低于10%）的站点仅有38,203个，占全部站点数量的17.2%。
从时间变化来看，全球降水观测台站建设在1900年至1980年代持续增长。此后，各区域发展趋势呈现差异化：亚洲站点数量在本世纪初大幅增加，中国为亚洲乃至全球台站建设作出了重要贡献。在站点密度方面，欧洲整体领先，平均每1000平方公里约有2.4个台站。然而，受苏联解体以及经济危机影响，全球“长时序”站点总量自上世纪80年代以来呈下降趋势。
将现有站点密度与世界气象组织（WMO）推荐的最低密度标准对比，研究发现了明显的差距。1900年至2022年间，全球仅有13.4%的陆地面积达到推荐标准。如只考虑“长时序”降水站点，这一比例更是低至1.9%。这意味着，目前全球绝大多数地区的降水观测站点密度，尚不足以支撑精细化的年际与季节性降水分析。
研究特别指出，小岛屿和城市地区是需要重点关注的对象。这两个区域的平均雨量站密度始终低于WMO的推荐阈值，获取全面降水信息的挑战尤为突出。
图1：全球降水观测台站密度（1900–2022年）与WMO推荐密度标准对比
为了回答“哪些区域需要优先建站”，研究团队构建了降水观测台站选址优先级指标（PSNG）。该指标综合了降水空间变异性和现有的站点密度，数值从1到8，数值越高意味着建站优先级越高。
研究显示，全球约25%的陆地面积被划定为建站高优先级区域（PSNG评分7至8分）。这些区域主要分布在非洲（占非洲大陆陆地面积的38.7%）、南美洲（32.3%）和欧洲（33.6%）地区。相比之下，亚洲尽管受季风影响降水变率较高，但由于现有站点之间冗余度较高，其优先级相对较低。在国家层面，有63个国家超过一半的领土被划入高优先级区域。
图2：全球建站优先级（基于1900–2022年）地图，深蓝色代表高优先级区域
研究进一步综合考虑了气候变化、社会经济发展以及人口演变的影响，评估了2025至2100年的建站优先级。随着气候变暖幅度增大，降水的不确定性将进一步增强，对监测网络的需求也将相应提升。在高排放情景下，不同区域的驱动因素有所差异：
1. 非洲和南美洲低纬度地区
高优先级面积进一步扩大。这些地区对受季风系统和对流活动影响的降水变化尤为敏感，因此自然气候驱动力更为显著。
2. 欧洲、亚洲和北美洲
社会经济成为主要驱动因素。人口增长和经济发展使得这些区域（如法国、印度、中国等）对精细化降水观测的需求在提升。
3. 城市地区
城市地区成为特别需要关注的地理单元，超过一半的城市区域被评定为高优先级，凸显了人口稠密地区对精细尺度水循环监测的迫切需求。
尽管本研究对全球降水观测网络现状及站点选址优先区域开展了系统分析，但研究团队指出仍存在以下局限与待改进之处：
- 数据完整性受限： 因部分观测站点信息不透明、共享政策存在差异等因素，获取的站点数据无法完全代表全球所有现存站点。
- 数据共享体系亟需完善： 呼吁在未来建立全球统一的数据共享平台，制定标准化的数据归档与开放许可体系。
- 多源数据融合的潜力与验证需求： 遥感产品、再分析资料及AI技术结合的方案为资料稀缺区提供了补充，但其误差特征亟需开展系统精度评估。