本报讯（记者冯丽妃）北京师范大学地理科学学部教授缪驰远团队与合作者基于1900年至2022年全球约22万个降水观测台站的记录，对全球降水监测网络的时空分布与覆盖水平进行了系统评估，并在此基础上综合多因素识别了需要优先加密建站的区域。近日，相关研究成果发表于《自然》。

降水是水循环的重要环节，直接影响径流形成、土壤水分变化与蒸散过程，对生态系统和水资源管理产生深远影响。在全球尺度上系统评估降水观测站网分布并提出优化方向，对于提升气候变化监测能力与支撑水资源评估具有重要意义。既往站网优化研究多集中于流域或区域尺度，面向全球尺度的系统评估不足。

研究团队收集了全球约22万个逐日降水观测台站的记录，但满足“长时序”监测要求——记录时长达30年以上且数据缺失率低于10%的站点仅约4万个。该研究将现有站点密度与世界气象组织提出的年降水量监测最低站点密度标准对比后发现，全球仅13.4%的陆地面积达到该标准；若仅考虑“长时序”站点，达标面积比例降至1.9%。

在此基础上，研究构建了降水观测台站选址优先级别指标，将历史降水信息、现有站点密度、未来降水变化预估和社会经济因子纳入综合分析。结果表明，在仅考虑历史观测与站网特征时，约25%的全球陆地被识别为高优先级建站区域，主要分布在南美洲北部、北美洲北部、非洲中部和南亚。进一步纳入未来情景后，高排放情景下高优先级区域面积占比将增至32.1%。

该研究通过整合多源逐日站点数据，并结合未来情景信息，对全球范围内的站网缺口与优先建站区域进行了量化评估，可为观测网络优化与监测能力提升提供参考依据。

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https://doi.org/10.1038/s41586-026-10300-5