不同云系降水过程中GPS可降水量的特征——华北地区典型个例分析

利用石家庄、秦皇岛和张家口2005—2006年4~10月地基GPS反演的可降水量资料和常规天气资料,对可降水量与实际降水的关系进行统计,按降水性质,选取单纯积状云产生的对流降水、单纯层状云产生的稳定性降水及层积混合云产生的暴雨三类样本,对可降水量在三类典型降水过程中的演变趋势进行了分析。结果表明:大气中存在高值可降水量是降水产生的必要条件;可降水量呈阶段性、波状变化特点,其变化幅度、极值水平和持续时间与天气影响系统、降水性质等密切相关;降水强度和可降水量极大值出现时间不一定吻合,但强降水通常出现在可降水量的高值阶段,可降水量的高值阶段往往对应着较高的降水概率。另外,可降水量在以上三类性质降水中表现出不同特征,可为降水的短时临近预报提供参考。     

一次西太平洋副热带高压进退过程中暴雨的GPS可降水量特征

利用2010年8月石家庄地基GPS反演的可降水量资料、地面加密自动站和常规天气资料,对一次由副热带高压进退引起的强降水天气过程中的GPS可降水量和假相当位温的演变趋势进行了分析。结果表明：1）降水通常出现在GPS可降水量高于基值时,尤其是在GPS可降水量达到极大值前后,极大值阶段对应强降水;GPS可降水量上升后期若有高空槽扰动,则出现对流性强降水;GPS可降水量下降初期仍将维持弱降水。2）非对流稳定性降水的GPS可降水量呈波状变化,变化幅度相对较小,呈多峰型,强降水与GPS可降水量的大值阶段对应;对流性降水过程中,GPS可降水量升降剧烈,GPS可降水量和降水强度的峰值刚好对应。3）降水多发生在GPS可降水量偏离系数为正时,强降水一般出现在偏离系数超过1时。当GPS可降水量剧烈增长,降水性质为对流性雷雨或阵雨时,对应的偏离系数可比稳定性降水的略小。4）前期高能量的积累是降水发生的必要条件,副高降水出现在假相当位温的快速下降阶段或谷值区。假相当位温峰值越高、升降幅度越大、高值持续时间越长,相应的降水就越强。     

“20110809”石家庄西部大暴雨分析

利用雷达、自动站和GPS可降水量等高时空分辨率加密观测资料,对石家庄一次局地大暴雨天气过程进行分析。结果表明：在高温高湿的大气环境下,弱切变线的西摆北伸是此次强对流天气过程出现的触发机制和预报难点,切变线位置是造成石家庄西部大暴雨的主要环流背景;强降水出现前大气水汽含量快速积累,GPS可降水量突升且存在着两个峰值,其中最大值刚好对应降水开始时间,次大值提前于降水出现时间16 h。强降水回波缘于主体回波、阵风锋以及新生回波的合并发展加强,CR、VIL和ET峰值分别达61 dBz、55 kg·m^-2和17 km。在高温高湿的大气环境下,新生发展的回波、阵风锋、速度图上辐合、气旋或逆风区等都可以预示强对流天气发展。     

“16·7”石家庄特大暴雨多源观测信息特征分析

利用风廓线雷达、地基GPS水汽、微波辐射计、多普勒天气雷达、卫星云图、闪电定位仪、地面加密自动站等多源观测资料，对“16〖DK〗·7”石家庄特大暴雨的演变特征进行分析，结果表明：①GPS水汽总量和微波辐射计水汽总量的高值阶段对应强降水阶段，水汽总量与降水强度成正相关。降水开始前水汽总量明显上升，突升到高值时间比降水开始时间提前5 h，水汽总量突增对降水开始时间有提示作用。②低层偏东风的厚度和强度与强降水呈正相关，低层风向转西北风预示强降水结束。低空急流出现时间比降水开始时间提前5 h，低空急流消散时间比降水结束时间偏早3 h，超过20 m〖DK〗·s-1的东风急流对强降水有一定指示作用。强降雨对应低空急流最低高度的下降和低层最大风速的增加，也就是对应低空急流指数和0～3 km垂直风切变的峰值区。③此过程以稳定性降水为主，仅在19日伴有弱闪电和雷暴出现。雷达回波和卫星云图表现为大范围层状云和积状云混合降水回波，回波质心低，列车效应明显，属于热带降水类型。〖JP2〗云顶亮温最低值-55 ℃，雷达反射率因子、垂直累积液态水含量和回波顶高最大值分别为55 dBz、15 kg〖DK〗·m-2和11 km，与降水量有明显相关；低层径向速度场对应明显的速度大值区或速度模糊。〖JP〗     

山东中部一次强对流天气的中尺度结构和闪电特征分析

利用常规资料、NCEP再分析资料、闪电定位资料、多普勒雷达资料、FY-2E云图资料及全球定位系统(GPS)可降水量资料对2013年7月4日山东中部出现的一次强对流天气过程进行分析,结果表明:高空短波槽东移、地面中尺度气旋系统发展和东北低压槽后干冷空气入侵,是造成本次鲁中地区强对流天气的成因;强对流发生在低层辐合、高层辐散区域并与上升气流最强区对应;负地闪密集区,对应对流有效位能(CAPE)和假相当位温高值区;地闪主要分布在云顶亮温(TBB)-60℃的区域内,TBB值越低,负地闪越密集。在整个强对流发展过程中,负地闪占绝对优势;负地闪多存在于回波强度48 d BZ和顶高≥10 km的强回波区;雷达垂直累积液态含水量(VIL)和GPS可降水量能反映出降水出现时间和降水性质,雷达VIL峰值与降水出现时间较吻合;特殊地形对降水有很大贡献。     

应用GPS可降水量分析河北省一次回流降雪天气

利用地基GPS反演的可降水量资料、地面加密自动站和常规天气资料,对2011年2月发生在河北省的一次回流降雪天气过程进行了分析.结果表明:①降雪过程前期,GPS可降水量由西南向东北逐渐增大,后期自北向南减小,与西南暖湿气流的输送和地面冷高压的南压对应.②第1阶段降雪的主要影响系统为高空槽,GPS可降水量不断增加,对应的实际降水也是先增后减;第2阶段的降雪主要表现为回流降雪,降雪前期GPS可降水量迅速增长,实际降水出现在GPS可降水量峰值及下降阶段.随着地面冷高压逐渐南压,GPS可降水量逐渐下降,实际降水也逐渐减弱至停止.③在探空层结曲线上,高湿层位于地面附近和700 hPa附近,而二者之间的近地层存在着低湿层.     

基于双多普勒雷达及闪电资料分析一次强降水过程

为进一步了解多普勒雷达及闪电资料在中小尺度天气系统方面的应用以及降水系统动力结构的研究,利用合肥和阜阳两部S波段多普勒雷达资料,通过两步变分反演法反演双雷达,并采用模糊逻辑算法进行云类型识别,再结合垂直累计液态水含量VIL、降水和闪电分布特征,分析了2010年6月7-10日发生在安徽合肥和阜阳的一次持续性强降水过程。结果表明:此次持续性强降水过程与风场的低层辐合和高层辐散、风场的气旋性旋转以及水平风切变相关;此次降水过程是以层状云降水为主的积云混合云降水;另外,以降水为主的层状云,其闪电频数低且以负闪为主,闪电之后20 min左右出现强降水;此次暴雨的VIL值不是很大,强降水区对应的VIL值基本3 kg·m-2;云识别结果、降水区、VIL值与雷达回波强度之间的对应关系较好。     

副高边缘暴雨过程中的GPS可降水量和假相当位温分布特征

利用2010年8月石家庄地基GPS反演的可降水量、地面加密自动站和常规天气资料,对由副高进退引起的河北省中南部一次强降水天气过程中GPS可降水量和地面假相当位温的演变趋势进行了详细分析.结果表明:1)此次暴雨过程是由副高边缘暖湿气流与切变线共同作用造成的,强降水区主要出现在500 hPa的584～588 dagpm线、700～850 hPa切变线之间;2)降水出现时GPS可降水量基本对应于高值阶段,强降水出现时可降水量位于峰值前后;降水出现时GPS可降水量偏离系数为正值,而强降水一般出现在偏离系数超过1时;3)对同一测站而言,GPS可降水量越大对应的实际降水越强.当测站不同时,GPS可降水量高并不一定代表更强的降水,这与测站的地理位置和海拔高度有关.4)降水出现前热力和水汽条件配置好,能量不断积累,假相当位温逐渐升至极大值.随着降水出现与能量的释放,假相当位温回落到谷值阶段,此谷值越低、持续时间越长,对应的降水也越强.     

2012年盛夏山东西部一次短时强降水天气的形成机制

利用常规观测资料、自动站加密观测资料、卫星云图和雷达资料,对2012年7月4日山东省西部一次短时强降水的天气形势、物理量条件、云图和雷达回波特征进行分析。结果表明：在有利降水的大尺度天气系统背景下,低层冷空气和中尺度天气系统造成了本次短时强降水天气;低层925hPa和1 000 hPa的充沛水汽和辐合上升运动有利于强降水天气的发生,正涡度中心对应强降水中心;地面辐合线和低压环流造成本次短时强降水天气;中尺度对流云团和地面中尺度系统相对应,其位置和维持时间与强降水的落区和时间基本一致。雷达组合反射率因子〉45 dBZ的强回波区与强降水落区基本吻合;雷达平均径向速度产品逆风区中辐合流场的出现和维持及回波顶高的上升对应地面中尺度气旋式环流的形成和维持;逆风区中辐散流场的出现和维持及回波顶高的下降,对应地面中尺度气旋式环流的减弱;短时强降水出现的初期,垂直累积液态水含量出现了一个峰值,峰值出现时间提前于较强降水时段。     

福建西部山区短时暴雨雷达回波特征及中小尺度系统分析

利用常规天气资料、探空、地面降水资料以及建阳、龙岩两部新一代天气雷达资料对2005-2009年福建西部山区短时暴雨的雷达回波特征及对应的中小尺度系统进行分析,分析表明:短时暴雨的雷达回波按降水类型可分为大陆强对流型降水和热带海洋型强降水,并统计了大陆强对流型降水和热带海洋型降水低层反射率因子与雨强对应关系;按降水影响时间可以分为以局地发展为主的停滞型回波和不断影响某一地区的移动型列车效应回波;利用雷达回波演变及基本径向速度资料,结合天气系统,提取三类产生短时暴雨对应的中小尺度系统:与低空切变(或低压槽)、西南急流配合的中小尺度切变线或辐合线,以切变南压为主的中小尺度切变线或辐合线和以局地对流发展为主的逆风区或中气旋。     

地基GPS水汽资料在石家庄一次暴雨过程中的应用

利用石家庄市地基GPS可降水量和逐时高时间分辨率地面气象资料,对2006年8月14日发生在石家庄地区的一次暴雨天气过程进行了分析。结果表明:此次暴雨发生前高能高湿,可降水量有一个缓慢积累过程;暴雨期间可降水量达最大,且可降水量极大值出现时间与降水强度吻合;降水结束后可降水量迅速下降。     

四川盆地一次强降水过程水汽特征

利用WRF模式、地基GPS资料以及常规气象观测资料,结合模式输出资料的高空间分辨率(10km)和GPS大气可降水量(GPS-PWV)资料的高时间分辨率(30min)的优点,对2008年7月20—22日四川盆地一次暴雨过程的水汽变化特征及各物理量与大气可降水量的关系进行综合分析。结果表明:此次降雨过程是由高原涡和西南涡共同作用引起,WRF模式能够较好地模拟出降雨落区和强度。GPS-PWV反映的大气可降水量增减趋势与WRF模拟的较为一致。水汽密度垂直分布反映了大气可降水量分布,水汽密度随高度增加而递减,降雨初期,水汽密度随高度减小迅速,降雨强盛时期,水汽密度随高度减小的速度减慢。水汽辐合使得水汽密度和大气可降水量增大,风的散度项与水汽通量散度的变化一致,而水汽平流项对水汽辐合贡献较小,水汽的辐合主要由风场辐合造成。     

地基GPS/PWV在降水过程中的突变与缓变性特征

用江苏省2009-2011年57个地基GPS/MET监测网获取的逐时大气可降水量(PWV)和同期降水及JMA(Japan Meteorological Agency)再分析资料,探讨了PWV的日际和逐时变化与不同时间尺度和强度的降水间的关系。结果表明:PWV日际变化与降水日变化具有显著相似的形态特征和演变趋势,两者存在较为一致的同步性,总体呈单峰分布,强降水集中期对应着PWV最大时段;PWV在入梅和梅汛期内强降水过程中存在明显突变现象,并提炼了以GPS/PWV突变事件为依据的入梅和梅雨期暴雨预报指标;在不同强度的降水过程中,PWV值域局限在一个特定量值区间,其中20 mm/h以下各级强度降水对应PWV区别明显,GPS/PWV值对应的特定量值随降水强度增大而增大,但20 mm/h以上的各级强降水对应PWV特定量值区别较小;在短时强降水的预报中,除充分的水汽条件外,其强度将取决于天气系统对周边水汽的辐合能力和将入流水汽抬升而成云致雨的动力条件;降水发生前存在水汽的连续、缓变蓄积过程,蓄积过程至少可推前12 h。     

GPS遥感的大气可降水量与局地降水关系的初步分析

该文利用2002年“973”项目安徽GPS外场试验和2000年北京GPS/VAPOR试验积累的资料对GPS遥感的大气可降水量与局地降水之间关系进行了定量分析。结果表明:在降水前后, GPS遥感的大气可降水量有很大的变化; 在2002年入梅前后, 其变化甚至大于30mm; 在海拔高的山区台站, 2hGPS遥感的大气可降水量增量和本站是否发生降水关系密切; 多数情况下, 降水出现在GPS遥感的大气可降水量迅速增加的3~4h内; 每小时降水量峰值和GPS遥感的大气可降水量增量的大小有关。     

湖北地基GPS大气可降水量变化特征分析及应用

利用探空资料、地基GPS/MET水汽监测资料,对恩施、宜昌、武汉三站地基GPS反演大气可降水量(GPS Precipitable Water Vapor,GPS/PWV)与探空进行了对比,表明GPS/PWV与探空RS/PWV具有良好的一致性。湖北省17站3 a GPS/PWV资料分析表明,GPS/PWV具有明显的月变化及日变化特征,分布具有从南往北逐渐递减,从西至东逐渐增加的特点。强降水个例分析表明GPS/PWV峰值略早于降水以及雷达回波峰值出现时间,高时空分辨率的GPS/PWV配合雷达对天气形势的分析以及降水的判断有一定的指导作用。     

地基GPS水汽总量在人工增雨中的应用

利用成都市地基GPS综合应用网的观测数据,反演出大气水汽总量,并结合多普勒天气雷达探测的垂直积分液态水含量(VIL),分析了这两种新型大气水汽探测资料在人工影响天气作业中的变化特征,初步得出了GPS大气水汽总量(GPS PWV)与人影作业前后降雨量的关系。研究表明:GPS PWV与人工增雨过程有较好的对应关系,人影作业后1～3h伴随小时雨量的增大GPS PWV有下降,体现了催化剂将空中部分冰面过饱和水汽凝华核化转化为降水过程。GPS反演的水汽资料结合新一代多普勒天气雷达探测的液态水资料在指导人工影响天气作业和短临天气预报方面具有良好的应用前景。     

定量测量降水量的回波结构自适应算法研究

为提高临近预报中对流性降水估测的准确性,分析了统计法估算降水的局限性。依据降水物理机制和降水回波结构,研究雷达反射率因子定量测量降水量(QPE-Qualitative Precipitation Estimate)的自适应算法,旨在减少由于雨滴谱变化导致的Z-I关系不稳定所引起的降水量测量误差。同时考虑组合反射率因子RC和垂直液态水含量VIL两个参量对降水的影响,建立适于城市区域的动态自适应的Z-I关系,改进对强降水严重低估的问题。