智股策略北师大团队在《自然》发表最新研究成果！

近日，北京师范大学地理科学学部教授缪驰远团队在识别降水监测站优先建站区域方面取得新进展，相关成果于3月26日发表于《自然》（Nature）。

在气候变化背景下，认知水循环演变规律与支撑水资源可持续利用，离不开覆盖广泛、持续可靠的降水观测数据。与此同时，在资源投入可控的前提下，优先在哪些区域补充站点，以提升对水旱灾害与气候风险的监测能力，已成为水文气象与地理科学领域的重要科学问题。该项研究系统评估了全球降水站网的时空分布格局与覆盖水平，量化了与世界气象组织（WMO）推荐的最低密度标准之间的差距，并识别了需要优先加密建站的关键区域。研究同时揭示了中国在近几十年雨量台站建设与观测网络完善方面对亚洲乃至全球站网格局的重要贡献。

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研究收集了全球15套逐日降水观测台站数据，汇编形成约22万个降水观测台站记录，其中约4万个为满足“长时序”观测要求的站点（即记录时长30年以上且数据缺失率低于10%）。

基于该数据，研究进一步分析了1900–2022年间全球降水观测台站数量的变化过程。结果表明，全球降水观测台站建设在1900年至1980年代总体持续增长，之后各区域发展趋势呈现差异化。进入本世纪以来，亚洲站点数量大幅增加，主要得益于中国气象综合观测体系的快速发展和自动雨量站的持续部署，进而带动了亚洲降水观测网络规模快速扩展，使亚洲在2022年的站点数量占全球站点总量的57.2%。

在站网覆盖评估方面，研究将现有站点密度与WMO推荐的最低密度标准对比，结果显示全球中约86.6%的陆地面积未达到推荐密度，若仅考虑“长时序”站点，则未达标的面积进一步扩大至98.1%。

全球降水观测台站密度（1900–2022年）与WMO推荐密度标准对比

为剖析哪些区域需要优先建站，研究综合考虑了历史空间变异性、站点密度、未来气候变化和未来社会经济条件的影响，构建了降水观测台站选址优先级别指标PSNG（范围1-8，数值越高表示建站优先级越高）。在高排放（SSP5-8.5）情景下，全球约32.1%的陆地面积属于高优先级建站区域（PSNG评分7至8分），而在低排放（SSP1-2.6）情景下这一比例仅为17.7%，这一结果表明，未来情景下的优先建站格局与历史条件下识别的高优先级区域（约25%）存在明显差异。空间上，未来情景下高优先级区域主要分布在北美东部与南部、非洲中部、欧洲西部与南部以及南亚等地区。