基于再分析资料的西南区域近50a空中水资源的气候特征

利用1961—2012年NCEP/NCAR的再分析月平均资料,分析了中国西南区域(四川、重庆、云南、贵州、广西大部分地区、西藏东部)水汽总量和水汽输送的气候特征。结果表明:西南区域水汽总量近50 a来呈整体减少趋势;水汽含量在850—700 hPa之间最为丰富;西南区域东湿西干,重庆、贵州、广西、四川东部水汽总量相对丰富;影响西南区域全年水汽量的有四个输送通道,春季水汽主要来源于孟加拉湾和偏西气流,夏季主要受到孟加拉湾和印度洋季风影响,秋季水汽主要来源于西太平洋,冬季则主要来源于偏西风和西太平洋;西南区域全年主要为水汽汇合区(除云南大部分地区以外),常年有两个水汽辐合中心,一个在西藏与四川交接处(青藏高原东南侧),一个在贵州及其附近地区;而云南上空主要为水汽辐散,仅夏季部分地区为水汽汇合区。     

GPS应用与大气三维结构监测技术研究

本项目主要就如何利用全球卫星定位系统(GPS)精确监测大气层水汽总量、如何将不同方法结合监测高原水汽总量、大气水汽资料的应用和稳定同位素分析技术在水汽源诊断等方面开展了研究,取得以下主要研究成果:     

三江源地区水汽输送的时空变化特征及其机理研究

利用ERA5小时再分析资料分析了1981~2019年三江源地区水汽总量和水汽通量的时空演变规律及其可能成因。结果表明:三江源地区平均水汽总量和水汽通量的空间分布总体呈东南向西北递减的态势；其中，7月水汽表现出明显的异质性，对应平均水汽总量在可可西里和黄河源区的两个高值中心，平均水汽通量则恰好是两个低值区，该月水汽输送在曲麻莱、清水河一带和久治形成两个辐合区；近39年，平均水汽总量与平均水汽通量的经向输送呈增多趋势，但夏季平均水汽通量纬向输送的显著减少导致了其年值的减少；而平均水汽总量与平均水汽通量的年内分配分别呈“单峰”型、“双峰”型分布；西风环流减弱、高原夏季风以及南海夏季风增强，有利于水汽总量的增加和经向输送，而夏季高原热力作用则对水汽经向输送起到一定的扰动作用。      

华北地区水汽总量特征及其与地面水汽压关系

利用2004-2005年张家口、邢台和北京三个探空气象站北京时间08、20时的资料,计算了各个站点不同时刻对应的水汽总量,对华北地区水汽总量的特征及其与地面水汽压的关系进行了研究.利用线性回归方法分别建立了四种不同分型下用地面水汽压估算水汽总量的经验公式.检验结果表明,华北地区估测的平均绝对误差和均方根偏差普遍低于4 mm和6 mm;夏季误差较大,而冬半年较小;按天气状况分型时,地面水汽压与水汽总量相关性较好、估计精度也更高,可作为除探空资料积分法和GPS遥感方法之外估计水汽总量的一种备选方案.     

GPS遥感区域大气水汽总量研究回顾与展望

20世纪90年代以来，GPS气象学迅速发展成为一个前沿性、多学科交叉的研究领域，利用GPS技术探测大气水汽含量的研究取得了很大进展，有望在未来大气探测、天气预报和气候变化的研究和业务工作中发挥重要作用。文章论述了利用GPS遥感大气水汽总量的气象学意义，比较了该技术相对于其它探测方法的特点和优势，简介了GPS遥感大气水汽总量的类型以及地基GPS气象学的基本原理，对国内外近10年来在应用地基GPS技术遥感大气水汽总量方面取得的主要成果、应用现状及未来发展趋势做了综合性评述。最后，分析了该技术目前存在的主要问题。     

地基GPS在暴雨预报中的应用进展

加密的地基GPS全球定位系统网具备监测中小尺度天气水汽变化的功能.利用对流层延迟与水汽之间的关系,可以建立地基GPS水汽反演方法以获取大气可降水汽总量PWV和斜路径水汽含量SWV,并通过层析算法得到三维水汽分布.PWV的时间变率、PWV水平梯度变率和区域PWV水汽辐合辐散量定量反映了水汽输送以及区域水汽增减,PWV时间序列的初始峰值在暴雨临近预报中有重要的指示意义,地基GPS网的PWV可以作为数值天气预报模式的重要资料.不同指向的SWV可以表征测站周围水汽的非均匀性质,SWV和三维水汽层析可有效用于中小尺度天气的湿度分析和降水的定量预测.结合掩星GPS和其他探测信息,GPS/MET可以在暴雨监测预报中发挥更重要的作用.     

利用940 nm卫星遥感数据反演大气水汽的方法比较与应用分析

基于940nm近红外水汽吸收带及两侧窗区通道探测大气水汽总量是自20世纪80年代兴起的卫星遥感大气水汽方法,这一方法主要利用差分吸收概念反演柱水汽总量。文章分析比较了不同反演算法各自特点和存在问题,同时针对我国不同的卫星数据进行了多次水汽反演试验,最好结果的误差为0.04g/cm2,这为FY-3气象卫星中分辨率光谱成像仪陆地大气可降水业务产品算法的开发打下了坚实基础。     

地基GPS斜路径水汽反演技术及资料应用初探

斜路径水汽总量（Slant path Water Vapor, SWV）包含了一定的水汽非各向同性空间分布信息,是区域地基全球定位系统（Global Positioning System, GPS）网进行三维水汽层析的主要数据源;测站所得到的SWV时间序列,直观地反映接收机测站周边水汽的不均匀分布和动态变化特征。采用天顶可降水汽总量(Precipitable Water Vapor, PWV）反演技术,以及湿映射函数构建、大气水平梯度模型构建、残差处理等技术,建立斜路径水汽总量解算算法。通过同步并址观测的1141个样本比较,在高仰角区间,GPS与微波辐射计对斜路径方向上水汽总量的观测平均偏差5.8 mm,均方差4.4 mm。在结合雷达、微波辐射计等观测对暴雨个例的综合分析中,SWV系列时序产品能较好地表现测站周边水汽堆积和降水发生后的水汽减少等细微特征。SWV作为一种新的观测产品,为天气分析提供了能反映测站周边水汽的分布状况的新信息,为强对流天气预警预报和机理分析提供新的研究角度。     

地基GPS反演大气水汽总量的初步试验

1998年5~6月的“海峡两岸及邻近地区暴雨试验”(HUAMEX) 期间, 同时进行了小规模的地基GPS长时间连续估测大气水汽总量的外场试验。试验中应用探空和地面降水资料与GPS反演结果进行了比较分析。地基GPS反演的大气水汽总量与探空得到的大气水汽总量, 两者随时间演变的趋势一致, 两者估算的水汽总量平均偏低6.5 mm, 两者偏差的均方差为4.3 mm。GPS反演的大气水汽总量随时间明显的呈周期性变化, 平均周期为7.2天。从GPS反演的大气水汽总量随时间演变图上可以清楚地看出水汽的积累与释放过程, 并与地面降水存在一定的对应关系, 地面降水大多发生在GPS反演的水汽总量处于相对高值且变化率较大的时候。     

地基GPS遥感观测北京地区水汽变化特征

利用2004—2007年SA34（北京大学）站的GPS观测数据,运用GAMIT软件解算反演了间隔30min的连续变化大气水汽总量（PW）。与北京南郊观测场得到的探空结果作比较,均方根误差（RMSE）在2~3mm之间。通过对大气水汽作月平均,得到每月的大气水汽总量口变化曲线,并初步分析了夏季水汽日变化与地面比湿、降水、地面气温以及地面风矢量的关系。结果表明:北京地区夏季7月大气水汽总量最小值出现在08:00（北京时）左右,8月大气水汽总量最小值出现在08:00到12:00左右（各年表现出一定的差异）,夏季大气水汽总量的最大值出现在01:00到03:00;7月和8月的日变化在夜间变化趋势有所不同;大气水汽总量最大值出现时刻与地面小时降水有一定相关性,且大气水汽总量的日变化明显受风矢量日变化的影响。通过对大气水汽总量的时间序列进行小波分析,得到1年大部分时间里,水汽变化存在大约12d的周期。采用前期的大气水汽总量平均值和短时大气水汽总量增量两个条件进行降水的判断,认为夏季降水的出现时刻与差值的高值区有比较好的对应。