全球降水监测网络健康状况如何？中国团队领衔开展全面“体检” 《日本中出》至于数据安全，在与ChatGPT这类文本生成工具对话时，用户若在训练数据时输入了自己的敏感信息，工具提供方没能提供技术防范措施，甚至将敏感信息用于下一个版本模型的数据训练，很可能造成数据安全隐患。《日本中出》

　　中新网北京3月26日电 (记者 孙自法)全球究竟有多少逐日降水观测站？现有站网是否满足监测需求？在不同未来气候变化情景下，哪些区域需要优先补充降水站点？……这些问题与实现水循环认知和水资源风险评估密切相关，持续受到国际学术界关注。

　　对全球降水监测网络开展全面“体检”

　　由北京师范大学缪驰远教授团队领衔、联合包括中国在内的16个国家科研团队，最近对全球降水监测网络开展全面“体检”，通过一项大尺度时空水文的国际合作研究，汇编了全球约22万个逐日降水观测站点记录，系统评估了不同时期全球降水监测网络的时空分布与覆盖水平。

　　最新完成的全球降水监测网络健康状况“体检报告”论文，北京时间3月26日在国际学术期刊《自然》上线发表。

　　论文通讯作者缪驰远教授介绍说，本项研究将现有站点密度与世界气象组织推荐的最低站点密度标准对比发现，1900年至2022年间，全球仅有13.4%的陆地面积达到推荐标准。若仅考虑满足“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，该比例降至1.9%。

　　他指出，覆盖广泛、连续且可靠的地面降水观测对评估区域降水变化、支撑水资源管理与风险防控具有重要意义。这次研究对全球降水地面观测站的系统梳理，以及对现有降水网络覆盖水平与建站优先区域的剖析，弥补了既往研究聚焦于小尺度的不足。

　　论文第一作者、北京师范大学博士研究生苏佳佳表示，全球降水监测网络的站网优化，不仅取决于站点数量，也需要兼顾降水空间变异性与站点代表性。在降水空间差异更强、且现有站点观测代表性不足的区域，往往更需要优先补充站点。研究团队构建的选址优先级别指标综合了降水空间变异性和现有站点密度，结果显示，全球约25%的陆地面积被划定为建站高优先级区域。

　　中国观测体系在全球发挥关键作用

　　研究显示，中国气象综合观测体系在全球降水观测网络发展中发挥关键作用。21世纪初，中国启动大规模自动气象站建设，特别是自动雨量站的持续部署与加密布设，推动了中国乃至亚洲降水观测网络的迅猛发展。

　　截至2022年，亚洲站点数量已占全球总量的57.2%，北美洲同期占比为25.6%。研究表明，亚洲站点数量在21世纪初的大幅增加，主要得益于中国气象综合观测体系的加速建设。

　　在全球变暖背景下，降水的不确定性与空间变异性特征可能发生变化，进而影响生态系统稳定性、水资源调配与灾害风险评估。研究团队指出，为识别“最需要加密监测站点”的区域，这次研究综合考虑多方面因素，构建了降水观测台站选址优先级别指标，并在国家尺度上给出需要优先补充监测站点的区域提示。

　　研究团队进一步将未来降水变化预估与人口、经济条件等因素纳入综合评估。结果显示，在高排放情景下，高优先级区域约占全球陆地面积的32.1%。因此，未来优先建站格局不仅受气候信号影响，也与人口分布与社会经济条件变化密切相关。

　　缪驰远总结表示，降水是全球水循环的重要环节，也是陆地淡水补给的主要来源之一。在全球变暖背景下，系统厘清降水观测站网络的时空分布特征，深度剖析现有降水监测网络的覆盖水平，并识别出需要优先加密建站的区域，有助于提升对区域气候变化与水文风险的监测与认知，也可为优化观测网络布局与相关管理决策提供科学参考。(完) 【编辑:王琴】

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