地面气象要素对GPS反演大气可降水量结果的影响

简要介绍了利用GPS技术计算大气可降水量的原理及方法,以西宁GPS水汽站为例介绍了利用GAMIT软件对大气可降水量的反演流程,利用西宁站观测数据计算了有地面气象数据参与解算和无地面气象数据参与解算的大气可降水量结果,并对两种反演结果进行了对比分析,得出两种计算结果相近、具有很好的相关性,相关系数为0.921,两种反演结果在数值上最大相差5mm、平均相差1.54mm,在总体趋势上两者一致。分析了GPS技术计算大气可降水量的误差,其中地面气象要素对计算结果有重要作用,但影响不大,在不需要精度太高的计算结果及没有条件获得地面气象数据时,可以直接用GAMIT对大气可降水量进行解算,这为探测大气可降水量提供了一种可行的方法。     

地基GPS遥测大气可降水量在天气分析诊断中的应用

利用河北省石家庄、张家口、秦皇岛3个GPS站观测资料，通过GAMIT软件处理反演到2005年4—11月的大气可降水量（PWV）资料，初步分析了河北大气可降水量时空分布特征。结果表明，GPS反演的大气可降水量具有较高的使用价值，其时空变化明显，反映了河北降水的季节和地区变化特征。通过与降水之间关系分析发现，降水大多出现在高于大气可降水量基值的时段，不同影响天气系统，大气可降水量变化具有不同的变化特征。     

基于GAMIT系统的GPS/MET数据反演及其在闽南地区获取PWV的应用

基于福建省闽南地区6个GPS/MET站点的观测资料,利用从IGS下载的精密星历数据,通过GAMIT软件计算出对流层湿延迟(Zenith Wet Delay,ZWD);利用厦门2016年的实际气象资料统计拟合出加权平均温度模型,得到加权平均温度,从而反演出大气可降水量(PWV),并与由探空资料反演的PWV相比较,由GAMIT软件系统反演出大气可降水量结果能够达到实际业务需求的精度。     

GPS/MET水汽反演中T_m模型的本地化研究

利用江西省南昌和赣州两探空站12年(1999—2010年)每日2次(08时和20时)的探空资料,运用最小二乘法建立了江西地区的加权平均温度Tm模型(江西本地化Tm模型)。基于探空资料计算得到的Tm值,对比分析了江西本地化Tm模型、武汉本地化Tm模型和GAMIT默认Tm模型的模拟结果,发现江西本地化Tm模型的模拟效果最好,武汉本地化Tm模型相对较差。利用GAMIT软件,分别采用江西本地化Tm模型、武汉本地化Tm模型和GAMIT默认Tm模型,对2010年1月至2010年12月南昌、赣州等地的GPS大气可降水量进行了解算,并与探空计算的大气可降水量作了对比分析,结果发现采用江西本地化Tm模型后解算得到的GPS大气可降水量精度最高,而采用GAMIT默认Tm模型的精度相对较差。     

地基GPS遥测大气可降水量应用精度和范围

利用2005年6～8河北省石家庄、张家口两个地基GPS站反演得到的大气可降水量资料,对探空资料计算的大气可降水量和GPS反演的大气可降水量进行比较,并通过2007年7月17～19日河北中南部一次强降水过程的个例分析,发现GPS资料反演的大气可降水量略高于探空站资料的计算结果,但两种资料的可降水量计算结果变化趋势一致,GPS反演的大气可降水量具有较高的使用价值,但单站GPS反演的大气可降水量有效半径距离具有一定限度.     

GPS探测与FY-2反演大气可降水量对比分析

为深入了解FY-2卫星大气可降水量(PW)的反演质量,文章选取2012和2015年地基GPS水汽观测数据,与FY-2的PW反演产品进行了对比分析。结果表明:(1)北京、武汉和海口三站GPS/PW(PW_(GPS))与FY-2/PW(PW_(FY-2))在夏季存在显著正相关,三站的相关系数都达到0.67以上,夏季PW的均方根误差值、月平均偏差绝对值均小于冬季。北京与武汉站PW平均偏差和均方根误差在四季均具有明显日变化特征;(2)当PW_(GPS)20 mm时,北京、武汉、海口和拉萨站FY-2/PW与GPS/PW比较一致,PW偏差均值的绝对值和均方根误差较小,当PW_(GPS)20 mm时,PW偏差均值绝对值和均方根误差随PW_(GPS)值减小而迅速变大。FY-2的PW产品在夏季可以为大部分区域提供高时空分辨率、高精度的大气可降水量,在大气湿度非常低、冬季和夜间条件,反演结果精度有待提高。     

利用GPS和云图资料监测北京地区中小尺度降水的研究

地基GPS遥感大气总水汽量提供了高时间分辨率的水汽资料,为分析预报中小尺度系统的变化创造了条件。本文利用北京GPS／VAPOR试验反演了北京2000年6～8月的大气总水汽量(又称大气可降水量或积分水汽),分析了北京夏季大气总水汽量的分布特征;结合气象和云图资料,对7月3～5日的一次暴雨过程进行了分析,结果表明：GPS大气总水汽量和云的发展及维持是强降水产生的条件,降水量的大小与大气可降水量的增加幅度、维持时间和水平有关,面上的大气可降水量的变化和红外云图资料显示的中小尺度系统的变化是一致的。面上大气可降水量的移动与测站降水关系密切,当测站大气可降水量迅速增加,并且面上分布的大气可降水量也同样向测站扩展时,台站的降水也迅速增加。GPS大气可降水量可作为台站短期降水预报的一个指标。     

云南地基GPS观测大气可降水量变化特征

利用2007年云南地基GPS站点观测资料,分析GPS反演的大气可降水量(PWV)变化特征,并用探空、实际降水量资料和GPS反演结果进行比较。结果表明:GPS/PWV能反映云南降水的季节变化特征,海拔较低的测站普遍比同期海拔较高的测站测得的GPS/PWV值高;GPS/PWV值与探空得到的大气水汽总量随时间演变趋势基本一致,其相关系数均达0.89;GPS/PWV变化周期和实际降水发生的周期基本相同,降水大多为GPS/PWV值连续增加达到峰值(或从峰值开始下降)后开始;GPS/PWV上升幅度较大或位于高位可作为连续性强降水过程出现的预报指标,但使用GPS/PWV峰值作预报指标时,还应考虑季节因素。     

鄂中区域大雾天气中地基GPS监测的水汽总量及其演变分析

随着全球定位系统(GPS)气象学的迅速发展,GPS技术已在气象领域得到广泛研究和应用。介绍了GPS探测大气水汽的原理及地基GPS反演大气可降水量(PWV)的流程。利用湖北省GPS观测网2008年7月—2010年12月的GPS资料反演出的大气可降水量(GPS-PWV),结合地面观测资料,对2008年7月—2010年12月的冬季大雾天气进行了分析。通过对有雾与无雾情况下GPS-PWV与能见度的合成分析,总结了鄂中区域冬季大雾天气中GPS-PWV的日变化特征和空间分布特征,并对比分析了无雾天气与有雾天气的GPS-PWV日变化等。还使用GPS-PWV数据与其他常规气象资料,通过线性回归建立预报方程,并对2011年大雾预报进行了检验分析,为利用GPS可降水量做大雾天气的短时临近预报提供了有价值的参考信息。     

乌蒙山区3种大气可降水量反演法的异同

选取大气可降水量的地基GPS水汽遥感法,探空反演法以及经验公式计算法,以贵州西部的威宁作为研究个例,对比分析3种方法在乌蒙山区对大气可降水量反演的异同。以探空反演结果作为基准值,得出地基GPS遥感水汽值和经验公式计算值较基准值偏大,3个方法的反演值之间具有很好的相关性,地基GPS遥感水汽值与探空反演值之间的相关性最好,平均绝对误差值最小,为3.5 mm,均方根误差为4.14 mm。在乌蒙山区,对流层加权平均温度(Tm)的本地经验公式与探空计算值之间的平均误差为1.1 K,本地Tm公式对大气可降水量反演的结果影响较小。有降水事件发生及昆明准静止锋常驻的11月至次年4月,GPS水汽反演精度较高,平均绝对误差仅为1 mm。5—10月,经验计算方法的计算精度较高,平均绝对误差为0.74 mm。     

地基GPS水汽资料在江西一次大暴雨过程的应用分析

利用江西省54个地基GPS站的逐时GPS PW、降雨资料和NCEP 1°×1°的fnl分析资料,综合分析了2012年5月12日江西中北部地区的大暴雨过程。结果表明,所有地基GPS站的降雨都出现在GPS可降水量(PW)持续增长4—21 h后,其中72.2%的测站的降雨出现在GPS PW持续增长4—12 h后,降雨都结束于GPSPW明显减小至某一稳定值(55 mm左右)时。降雨出现时GPS PW均大于某一值(阈值),且不同GPS站的阈值不相同,阈值会随海拔高度的增大而减小,特别是海拔高度大于200 m后,阈值随海拔高度的增加而减小的趋势更加明显。GPS PW的迅速增长是由低层(850 hPa)暖湿西南风急流加强东移至江西地区造成的。GPS PW的明显减小,是由于之前的强降雨消耗了空气的水汽所致。     

GPS可降水量资料应用于MM5模式的变分同化试验

利用建立在长江三角洲地区GPS观测网中13个站点的资料对2002年6月27~28日影响长江三角洲地区的降水过程进行了MM5背景误差调节和可降水量资料的三维变分同化试验。试验结果表明:背景误差对三维变分同化的效果起着关键作用,模式变量(u,v,T,p和q)误差的水平尺度与NMC方法的平均时间长度有直接的关系。利用NMC方法重新构建的背景误差更接近实际的背景误差。三维变分技术能有效地同化GPS可降水量资料。GPS可降水量资料的同化使用不仅能调整模式初始湿度场,而且也能相应地调整模式初始气压场、温度场和风场。GPS可降水量资料的同化有利于减小模式初始场对可降水量的分析误差,并且有利于减小模式积分初期(3~6 h)可降水量的预报误差。与没有进行GPS可降水量同化相比,通过GPS可降水量资料的三维变分同化,使MM5模式6 h和24 h累计降水能力得到提高,改善了MM5模式降水预报性能。总体上,GPS可降水量资料的变分同化有利于模式降水预报能力的提高。     

地基GPS不同水汽反演方法的误差分析

利用湖北宜昌2007年观测的GPS对流层天顶延迟数据,对采用不同水汽反演方法计算的对流层可降水量PW的正确度和精密度进行对比分析。结果显示：不同天顶干延迟计算模型对GPSPW的精密度影响不大,但对其正确度有明显的影响,与探空PW相比,Hopfield模型计算的GPs册的平均偏差最小,Saastamoinen模型的平均偏差次之,而Black模型的平均偏差最大;大气加权平均温度对GPS PW的正确度有重要影响,对其进行本地化订正可以明显减小GPS PW与探空尸形的偏差,但对GPSPW的精密度影响不大;GPS PW与探空PW的相关性受大气水汽含量的影响,当大气水汽含量较低（PW≤65mm）时,两者的相关系数可达0．92,两者的平均偏差为3．8mm,偏差的均方差为6．4mm,而当大气水汽含量较大时,GPS PW与探空PW的偏差会增大,两者的相关系数会变小,这可能与GPS水汽反演方法有关;GPS PW比探空PW偏小,这可能是由两种探测方法的不同所造成的系统偏差。     

A Comparison of GPS- and NWP-derived PW Data over the Korean Peninsula

Precipitable Water (PW) derived from Global Positioning System (GPS) measurements and numerical weather prediction (NWP) model analysis data were compared to further evaluate the efficacy of applying GPS-derived PW to the NWP model. The spatial and temporal variations of GPS-derived PW during a rainfall event were also examined. GPS-derived PW measurements show good agreement with the behavior of water vapor at a high spatial resolution during the analysis period. Temporal anomalies of GPS-derived PW moving along with the front are successfully detected by the GPS array. Large positive anomalies of GPS-derived PW are indicated immediately before a rainfall event, and the intensity of these positive anomalies do not seem to decrease significantly as the precipitation system passes. These results indicate that the Korean GPS network may have great potential as a PW sensor over the Korean Peninsula. In contrast with GPS-derived PW, NWP-derived PW shows negative biases. These biases appear to stem mainly from the differences between modeled and actual GPS site elevations, as GPS sites were generally located at elevations lower than those employed by the NWP model. However, there still exists a discernable dry bias after a PW correction is applied to NWP-derived PW. GPS-derived PW better reflects the spatial and temporal moisture variations of precipitation systems, as compared to NWP-derived PW. These results provide entirely new information for improving the regional NWP system, since GPS-derived PW produced with data from the Korean GPS network may be incorporated into the NWP model to improve rainfall forecasts.     

实时 Ｇ Ｐ Ｓ可降水量资料的变分同化个例研究

用实时GPS可降水量(Precipitable Water, PW)资料GPSPW,针对2007年7月2-3日发生在日本九州南部地区的一次梅雨锋降水过程,设计控制试验和4个同化试验,利用WRF和WRF-Var模式进行三维变分同化研究,并用ETS评分客观评价各方案的预报效果.结果表明:实时GPSPW同化能有效地改进模式初始时刻水汽场以及预报时间内(0～6 h)的PW.背景误差水平尺度调节系数的大小对水汽场的调整范围和PW的改进程度有一定影响.GPSPW的实时性能提高降水预报业务的实时性.     

GPS观测资料应用于中尺度数值预报模式的初步研究

利用建立在长江三角洲地区GPS观测网中 11个站点的可降水量资料 ,对 2 0 0 2年 6月 2 3～ 2 4日影响长江三角洲地区的降水过程进行了MM5模式初始湿度场调整和Nudging同化试验。试验表明 :利用GPS测量的可降水量对模式初始湿度场进行调整能明显增强模式初始场描述水汽分布的能力 ,从而有效地控制模式积分初期对可降水量预报的误差 ,并对模式 6h累积降水量预报有较明显的改善作用。利用Nudging技术同化GPS可降水量资料对MM5预报效果改善较小 ,并且Nudging系数的增加对预报效果的影响不大。总体上 ,利用GPS可降水量资料调整模式初始湿度场对模式 6h累积降水预报效果的改善明显好于连续Nudging同化。试验还表明 :GPS资料对模式初始湿度场调整改善模式对累积降水量的预报主要是通过改善网格降水预报来实现的 ,而Nudging同化主要是通过改善次网格降水而提高模式降水预报能力的。     

利用地基北斗站反演大气水汽总量的精度检验

采用上海市气象局建立的北斗气象站的2014年观测数据和我国自主研发的精密导航数据处理软件PANDA (position and navigation data analysist) 实现了基于北斗数据的大气水汽总量 (precipitable water vapor,PWV) 反演,并将利用北斗卫星信号解算的大气水汽总量 (W_BD) 结果与目前较为成熟的GPS卫星反演结果 (W_GPS) 和无线电探空反演结果 (W_Radio) 进行对比,研究表明:反演的W_BD与W_GPS的均方根误差均低于3.5 mm,反演的W_BD与W_Radio的均方根误差为3.6 mm,两种对比方式的相关系数均在0.95以上,反演方法以及地理位置的差异对于反演结果有一定影响;反演的W_BD能够很好地反映出大气中水汽的变化特征,对于气象短时临近预报、气候分析有指示作用。