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。     

四川地基GPS水汽资料特征

利用2010年1月～2011年12月四川JICA项目获得的地基GPS观测资料和地面自动站资料,分析四川省内GPS/PWV变化特征,结果表明:GPS/PWV能较好反映各站降水的季节变化,海拔高度对GPS/PWV值有显著影响作用;全年夜间GPS/PWV值大于日间,秋季高原上夜间GPS/PWV值小于日间;在主汛期,GPS/PWV能作为降水出现概率较高的判据,降水多出现在PWV值大于基准值时段;PWV变化周期与降水发生周期有很好的对应关系,大多数为PWV值连续增加达到峰值阶段或由峰值开始下降阶段开始降水。     

2002年台风Ramasun影响华东沿海期间可降水量的GPS观测和分析

介绍了2002年建成的长江三角洲地区GPS(全球定位系统)网对台风Ramasun影响华东沿海地区时可降水量的探测,指出GPS探测的可降水量(PWV)与加密探空资料所计算的可降水量具有高度的一致性.通过对多站GPS资料时间序列的分析,揭示了在台风影响过程中PWV 的三个阶段的变化特征: 在台风降水产生前PWV 都有一个急升的过程,PWV的急升时间长短、升幅、量值大小反映了水汽累积情况,它与台风过程降水总量、每小时降水量大小有较好的对应关系;PWV 急升达到峰值后进入高值波动阶段,一般在达到峰值后7～10小时开始出现明显的降水, 在这一阶段中PWV 时间序列的波动和空间分布特征与台风降水的短时变化和螺旋雨带演变有较好的对应关系;PWV 的急降则反映台风降水即将结束.     

地基GPS遥感西藏改则站大气可降水量变化特征及其与夏季降水的关系

利用中日JICA项目2010-2011年期间的地基GPS探测逐时大气可降水量（PWV）资料,分析了西藏西部改则站PWV的季节变化和日变化特征及其与夏季降水的关系。结果表明：（1）该站PWV存在明显的季节变化特征,其高（低）值出现在6-9（12-3）月,呈现出明显的单峰型变化特征,同时表现出春季持续上升和秋季快速下降的特点。（2）谐波分析表明,改则站各季PWV日变化均以日循环为主,只是夏季也表现出一定的半日循环特征。（3）改则站PWV存在明显的日变化特征,低值一般出现在当地时间的凌晨至次日上午,各季谷值普遍出现在当地时间10：00前后;高值通常出现在当地的午后至午夜,但各季最大值出现时间不固定;（4）改则站降水通常都发生在PWV高值期,降水发生前后PWV有明显的逐渐积累与迅速下降的变化特征,PWV达到峰值的时间提前于降水。PWV对累积降水频次的影响要比累积降水量更显著。     

GPS可降水量在华南强对流过程的应用效果

利用广东省GPS地基网探测得到的大气可降水量数据,结合多种探测资料、NCEP客观分析资料等进行分析,检验地基GPS探测PWV的精度与误差,并对PWV在2014年前汛期一次强对流过程的变化特征进行分析。检验结果表明,GPS探测PWV与探空PWV之间均方根误差在3.05~4.07 mm范围内,相关系数在0.92~0.95范围内,符合业务使用的需求。相比于NCEP客观分析资料,GPS探测PWV时间分辨率更高、准确性更好,因此尝试使用风廓线雷达、无线电探空数据与PWV进行融合,开发单站比湿、水汽通量等水汽产品,探测局地水汽的增长,反映强对流天气过程期间低空水汽输送通道的建立。此外,PWV空间分布的大值区能够揭示水汽辐合区,其变化同时也预示着雷暴单体和多单体雷暴发展和传播方向的变化。     

bbGPS/PWV资料三维变分同化改进MM5降水预报连续试验的评估

利用区域地基GPS网反演的高时空密度的大气垂直方向水汽总量，也称为可降水量（PWV），可大大弥补常规探空探测水汽资料的不足。为了全面评估区域GPS网PWV资料同化对业务数值天气预报改进程度的目的，在个例研究分析的基础上，进行了连续38天的GPS/PWV资料三维同化（3D-Var）改进数值业务预报的试验。研究方法是根据长江三角洲地区GPS气象网在2002年梅雨和盛夏季节观测的刖资料，通过三维变分同化建立中尺度数值预报模式MM5的初始场，逐日作出长江三角洲地区24小时的降水量预报。以6小时累积雨量为对象，与未同化GPS／刖资料的MM5的相应预报比较，通过多种评分方法，评估了GPS／PWV资料改进MM5降水预报的效果。结果表明GPS／PWV资料同化后的MM5降水预报能力在大部分时间和大部分地区都有所提高，主要是伪击率有较明显的下降，对小范围降水预报的改进更为明显。预报明显改进的区域恰好位于GPS站填补常规探空站间距较大的地区。     

青藏高原东缘GPS水汽资料对暴雨模拟的影响分析

选取2009年6月30日发生在云南南部和湖南北部的强降水过程,利用WRF模式和建立在青藏高原东缘地区18个地基GPS站点观测的可降水量资料（GPS/PWV）进行同化试验.试验表明：选取全部18个站和云南省8个站GPS/PWV资料进行同化,发现下游地区的强降水区湖南北部降水强度发生较大变化.选取100.E附近的6个站GPS/PWV资料进行同化,发现下游地区的强降水区湖南北部降水强度变化不大.利用全部站点GPS/PWV资料,模式初始场大部分地区湿度增加,对应下游降水中心强度增加,少部分地区湿度减少,对应降水区域南移.GPS/PWV资料同化对模式初始场湿度场和高度场影响较大,而对温度和风场影响较小.     

GPS遥感大气可降水量在大连地区3次降水过程中的应用

利用大连市气象局地基GPS/MET观测网大气可降水量（PWV）数据,分析2011年大连瓦房店、庄河和长海地区降水天气过程PWV的变化特征及其与降水量和降水强度的关系,在此基础上通过分析物理量场和天气系统,探讨大尺度水汽输送、辐合与PWV变化的关系及GPS在暴雨天气中的应用。结果表明：PWV的增长方式受当地天气系统的支配和制约,对一次明显的降水过程,从开始至结束PWV的变化与降水量有明显的相关性。当有水汽由南向北输送时,PWV在降水开始前逐渐增长,当地面及高空有大范围的水汽辐合且高空比湿值大于10 g·kg^-1时,PWV显著增长（降水开始前4-5 h）,主要降水时段与PWV峰值相对应,同时PWV的增幅大小与降水强度有明显的关系。     

基于地基GPS的祁连山大气可降水量特征

利用2016—2018年祁连山区中东部11个站的地基GPS反演的大气可降水量(以下简称GPS/PWV),分析了大气可降水量的时空分布、地带性和垂直变化特征。结果表明:与张掖和民勤探空实测资料计算的PWV(以下简称RS/PWV)相比,GPS/PWV均方根误差和偏差平均值分别为2.1 mm和1.07 mm,GPS/PWV略大于RS/PWV且两者相关系数平均值达到0.97。祁连山中东部PWV日最大值出现在11 — 16时,日最小值出现在01—05时;PWV的月最大值出现在8月,月最小值出现在1—2月;PWV的季节分布为夏季秋季春季冬季;PWV高值区主要分布在祁连山东南部,祁连山中部的刚察、民和为明显低值区;祁连山中段PWV低于东段。PWV地带性和垂直变化特征明显,与海拔高度的相关系数达到了—0.77。PWV随经度自西向东,逐渐升高;PWV随纬度从南往北,存在着"高—低—高"的变化特征;PWV的空间分布和季节变化与季风影响相关。     

基于地基GPS遥感的大连地区大气水汽总量变化特征

基于大连地区地基GPS综合观测网遥感反演了大气水汽总量（PWV）,分析了大连地区PWV空间变化、逐月变化和日变化特征以及PWV变化与降水的关系,并利用大连本站2005-2011年的探空资料拟合了大连地区地面温度和大气加权平均温度的关系。结果表明：大连本站的PWV与探空积分的水汽含量相关系数达到0.988,均方根误差为2.5 mm。大连地区PWV南北分布比较均匀;PWV最大的月份为7-8月,最大月平均值约40 mm,PWV最小的月份为1月,最小月平均值小于4 mm;大连地区PWV春季和冬季日变化幅度约0.5 mm,夏季和秋季日变化幅度约1.3 mm。夏季和秋季的PWV日变化呈单峰型,春季和冬季的PWV日变化呈多峰型; 在降水发生前8 h 大气水汽总量有明显增加过程,对降水的发生有指示作用。     

GPS/Pwv资料在强对流天气系统中的特征分析

应用GPS探测的可降水水汽资料Pwv对上海地区2002～2005年强对流的水汽变化特征进行了分析。分析表明：每30分钟一次的GPS/Pwv资料能直观地、及时地反映大气中水汽的时间变化和空间变化;GPS/Pwv资料随时间的演变特征与降水有较好的对应关系,不同的季节及不同的降水类型有着不同的分布特征;GPS/Pwv的散度资料可以反映大气中水汽的辐合、辐散分布情况。文章还给出了不同季节产生强对流天气的GPS/Pwv阈值,表明GPS/Pwv资料在强对流天气预报方面有一定的应用价值。     

华北一次强降水过程的分阶段对比分析

利用GPS可降水量、多普勒天气雷达和地面加密自动站等高时空分辨率资料,对2011年6月23-24日发生在京津冀的强降水天气过程的不同阶段进行了对比分析.结果表明:(1)第一阶段降水为时间短、强度大的积状云对流降水;GPS可降水量的峰值与强降水对应,在降水之前6h左右会有GPS可降水量峰值出现;在空间分布上,高值中心的演变表现为东移南压趋势.(2)第二阶段降水表现为持续时间较长的系统性降水;雷达回波以大面积层状云降水回波为主;此阶段的GPS可降水量长时间维持在高值阶段,空间分布上GPS可降水量等值线“南高北低”并逐渐南压,西部GPS可降水量明显偏高.(3)在液态水与气态水对比上,雷达VIL随时间的变化不连续,而GPS可降水量表现为连续性演变,二者的峰值或高值对应较好,二者均可反映降水出现时间和降水性质,其中雷达VIL大值与降水出现时段吻合得好,而GPS可降水量的大小和演变趋势可以提前预示降水的出现时间和降水性质,对降水天气预报有指示意义.     

LAPS同化GPS/PWV资料在暴雨预报中的应用研究

利用LAPS(Local Analysis and Prediction System)系统同化GPS(Global Positioning System)/PWV(Precipitable Water Vapor)资料,分析GPS/PWV资料对LAPS输出场的影响,并结合WRF模式,将LAPS输出场作为其初始场进行降水预报,进一步考察GPS/PWV资料对降水预报的作用。选取2009年6月28日湖北地区的一次强降水过程,设计三种方案进行试验。结果表明:同化GPS/PWV资料后对LAPS湿度场有显著的改善,而对高度场及风场的作用则不明显;GPS/PWV资料对区域平均可降水量的影响比雷达资料大一个量级;与此同时,利用多种评分方法对6 h累计降水做了检验,分析结果表明同化GPS/PWV资料能够有效地改进WRF模式的初始场,增加丰富的中小尺度信息,并对随后的确定性预报产生正影响。     

基于GPS/Pwv资料的上海地区2004年一次夏末暴雨的水汽输送分析

本文应用GPS探测的可降水水汽资料Pwv对上海地区2004年一次夏末暴雨的水汽输送特征进行了分析。结果表明:此次暴雨过程的水汽输送路径有两条,一条是西南水汽输送路径,一条是东南水汽输送路径。指出边界层的偏东急流是此次暴雨过程的主要增雨机制。分析还表明:每30 min一次的GPS/Pwv资料能直观地、及时地反映大气中水汽的时间变化和空间变化;GPS/Pwv资料随时间的演变特征与降水有较好的对应关系;GPS/Pwv的散度资料可以反映大气中水汽的辐合、辐散分布情况。     

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。     

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遥感大气可降水量在降水天气过程分析中的应用

应用GPS探测的大气可降水量(PWV)对2010年大连地区降水过程中水汽变化特征进行了分析。结果表明：GPS/PWV资料能反映大气中水汽的时间和空间变化,其变化特征与降水有较好的对应关系;不同性质的降水过程PWV变化特征明显不同,稳定性降水过程中PWV变化较为平缓,呈明显的单峰结构,对流性降水过程水汽变化程度剧烈,呈震荡趋势,而混合型降水具有两种性质降水的共同特征;降水过程中GPS/PWV阈值表明,GPS/PWV资料在降水天气预报方面有一定的应用价值。