陆气耦合过程复杂,研究土壤湿度对降水的影响机制,对气候预测和天气预报具有重要意义。目前土壤湿度对降水的反馈机制尚不明确,采用物理模型存在较大的不确定性,而通过数据直接反映非线性统计相关性的转移熵,是一种可解释水文系统的新范式,为研究此类问题提供了可能。本文提出并验证了归一化转移熵,使量纲不同的耦合强度具备可比性;使用长江流域2002~2018年168个气象站点观测的降水和蒸散发数据、全球陆面参数数据LPDR V2.0中的土壤湿度数据、以及MODIS中的植被指数NDVI数据,采用显著滞时、不同滞时的相对预测度和归一化信息熵3个信息指标识别土壤湿度对降水的反馈特征,并应用偏相关方法验证了长江流域土壤湿度对降水正反馈的合理性。结果表明:1) 土壤湿度对降水的平均显著滞时为4.3 d,与降水对土壤湿度的1.8 d相比滞时更长,说明土壤湿度对降水的反馈过程存在滞时,即土壤湿度响应前期降水后,延迟较长时段影响降水过程;2) 降水对土壤湿度的归一化转移熵为0.51,与土壤湿度对降水的0.13相比耦合强度更高,说明土壤湿度对降水的反馈显著弱于降水对土壤湿度的影响;3) 金沙江下游和洞庭湖、鄱阳湖、太湖水系等近湖区域由于水量交换频繁,土壤湿度对降水反馈较快且强度更高。