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。     

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.     

地基GPS水汽资料在1709“纳沙”台风暴雨过程中的应用分析

利用赣州市地基全球定位系统(GPS)观测网反演后得到的大气可降水量(GPS PW),分析了2017年7月31日"纳沙"台风暴雨过程,发现GPS PW与实际降水有相关性,对降水时间和强降水的预报预警有重要的指示意义。研究结果表明,GPS PW能有效反映出大气中的水汽变化,当GPS PW持续增长或下降1～4h后,实际降水则开始或结束,当GPS PW达到最大值时,则强降水发生;不同海拔高度的站点GPS PW阈值是不同的,海拔高度在200m以上的站点,随海拔高度增加,阈值减小;上升运动越强越有助于GPS PW增长;根据GPS PW提供的精确的水汽变化,再结合热力、动力条件,发现过程结束后GPS PW的显著减小,主要是由于降水导致的。     

利用地基GPS数据分析北京“7〖DK〗·21”暴雨水汽特征

基于北京“7〖DK〗·21”暴雨期间北京地基GPS网全天时全天候观测数据,利用水汽反演软件得到大气可降水量（PWV：Precipitable Water Vapor）时空变化序列,通过与探空对比,显示出地基GPS技术探测对流层大气水汽具明显的高时空分辨率优势;与FY2D卫星探测的云图变化序列对比,充分反映了利用GPS观测数据反演的PWV的可靠性与一致性;与实际降雨量对比,两者高度相关性显示了地基GPS技术对暴雨监测和预警的积极意义。数据分析结果表明：在暴雨来临之前的24~36 h的PWV值持续在较高（>40 mm）的位置,已有出现暴雨征兆。在暴雨之前的几个小时PWV持续性爆发性发展（每小时PWV增加10~20 mm）,已充分具备了产生暴雨的必要条件。因此,有效地利用GPSMET技术对天气预报的准度和精度将有很大改善。     

GPS资料在天气分析中的应用

１９９８年５月５日至６月２６日华南暴雨试验期间，在汕头和阳江分别安装了地面ＧＰＳ接收机，用ＧＰＳ信号反演气柱水汽总量。ＧＰＳ反演结果与常规无线电探空计算结果是一致的。使用ＧＰＳ资料可以提高了解水汽分布的时空分辨率，对监测与雷暴发展有关的中尺度对流系统的生消是有价值的。     

基于地基GPS水汽资料对成都地区一次暴雨过程的分析

本文利用成都地区地基GPS得到的GPS-PWV对2008年一次暴雨过程进行了综合分析,得出了成都地区GPS-PWV的变化同实际降水间存在的相关性.结果表明：GPS-PWV对于空中水汽变化具有很高的敏感性,能及时反映大气中水汽的时空变化;降水强度的极大值滞后于可降水量的峰值,对降水有一定的提前性;强烈的上升运动有利于PWV的积累增长,并且上升运动的强度同GPS-PWV的大小有很强的相关性;GPS-PWV处于高值区时往往大气都处于不稳定的状态。     

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.     

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。     

伊犁河谷和天山北坡暴雨过程水汽特征分析

选取4次伊犁河谷、天山北坡暴雨天气过程,利用地面逐时降水、常规、NCEP/NCAR 1°×1°再分析及地基GPS遥感的大气水汽总量资料(GPS-PWV),通过合成分析方法得到暴雨期间大气环流的基本配置,阐明了伊犁河谷、天山北坡地区强降水期间环流形势及水汽输送的异同,结果表明:(1)强降水过程中暴雨区上空200 h Pa强辐散气流、500 h Pa槽前正涡度平流、西南气流利于垂直运动的发展,低层偏西、偏东和偏北气流为暴雨区提供水汽和不稳定能量,低层辐合、高层辐散,配合地形辐合抬升,上升运动进一步增强,造成强降水发生;(2)深厚的西西伯利亚低涡低槽系统移速缓慢,停滞时间长,造成强降水前暴雨站增湿时间更长,比较发现强降水发生前暴雨站GPS-PWV均存在1~3 d的增湿过程,暴雨期间测站GPS出现明显跃变,峰值可达到气候平均值的2倍左右;(3)GPS大气可降水量的演变与大尺度的水汽输送、聚集有较好的对应关系,但GPS高值区并不代表降水大值区,还应和动力热力等条件综合判断降水的强弱。     

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。     

用水汽压“干过程”模式预报中期大—暴雨

资料分析发现,信阳地区夏季大￣暴雨过程与前３３￣３５天水汽压的一种特定变化形式－“干过程”有关,利用这一相关性,制成中期大￣暴雨预报散布图。经试验证实,本方法具有一定客观性和可用性。     

引入地基GPS可降水量资料对一次西南涡暴雨水汽场的初步分析

利用成都地区4个地基GPS站遥感的大气可降水量(GPS-PWV)数据,结合自动气象站雨量和NCEP再分析等资料,对2008年7月20～22日一次由高原涡诱生西南涡引发的四川盆地暴雨过程的水汽变化进行了分析。结果表明,降水开始前GPS-PWV有一个急升过程,且与过程1h最大雨量有较好的对应关系,GPS-PWV的增幅和所达到的最大值可以较好地反映西南暖湿气流对四川盆地水汽的影响程度;而GPS-PWV的骤降则预示降水即将结束。西南涡在GPS-PWV急速上升之后形成于盆地;在其发展强盛时段,盆地处于低空水汽通量大值区和水汽辐合中心,随着西南涡的东移,GPS-PWV逐渐减小至最低水平。     

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。     

用GPS资料分析华南暴雨的水汽特征

对1998年华南暴雨试验期间获取的半小时时间间隔的GPS资料进行了分析，揭示华南前汛期局地大气气柱水汽总量增减变化特征及增湿方式，并证明气柱的水汽总量的增减有明显的不连续性。这种不连续性与大气环流的变化及华南暴雨的突发有很密切的关系。     

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。     

“96.7”新疆特大暴雨的水汽条件研究

讨论了“９６．７”新疆特大暴雨过程中，水汽的源地，水汽输送机制以及水汽的辐合机制。提出了新疆大暴雨过程中的“水汽次源地”的概念。     

暴雨过程的物理诊断和水汽条件分析

对暴雨发生的物理成因进行了分析诊断,计算了与降水有关的各种物理量,讨论了各种物理量的特征,建立了物理模型.结论指出,随着大气环流由春末夏初向盛夏季节的过渡,松嫩流域东北冷涡暴雨过程的降水性质由初夏的连续性降水发展成盛夏的以对流性降水为主;暴雨区的水汽辐合中水汽平流的作用占有重要地位;影响暴雨的水汽分别来自西太平洋副热带高压南部低纬热带地区和孟加拉湾.两支水汽分别由西太平洋副热带高压西南侧的东南季风和西南季风直接向北方输送,或是分别向西或向东在我国南海合并再向北输送.来自孟加拉湾的水汽可追溯到印度洋赤道以南洋面,水汽先沿马克斯林高压东侧经索马里急流穿越赤道进入印度季风槽.关键是水汽最终能否输送到较高纬度的嫩江、松花江流域.     

应用地基GPS技术遥感大气柱水汽量的试验研究

从理论上分析了AN (Aske and Nordius) 大气柱总水汽量 (W) 计算模型的偏差, 探空试验结果证实了理论分析的结论.作者经过推导, 建立了新的W计算模型, 与探空方法获得的W值具有很好的一致性. 1998年进行了一次“GPS暴雨观测试验”.试验结果发现:可降雨量的高值时段与降雨过程高度相关; 大的降雨过程, 在降雨前, 可降雨量一般都有一段递增过程, 在降雨结束过程中, 可降雨量一般都有一个递减过程, 在突发暴雨事件发生前往往发生可降雨量突然大幅度递增现象; 在大暴雨事件发生前, 存在一个长时间的十分明显的孕育阶段.     

华西秋雨天气过程中GPS遥感水汽总量演变特征

利用成都地区地基GPS观测网2007年9-11月的观测数据, 结合自动气象站资料计算出30 min间隔GPS遥感的大气水汽总量(GPS-PWV)。将成都地区秋季降雨分为阵性降雨和连续性降雨(秋绵雨), 结合其他气象要素资料, 分析了GPS-PWV变化与成都秋雨之间的关系。结果表明:高值的水汽总量是产生降水的必要条件; 不同的降水过程, GPS-PWV的变化幅度、极值水平和持续时间存在明显差异。水汽的增长、上升运动的增强和温度的减少是造成阵性降水的主要原因; 而秋绵雨过程中, 水汽的增长和地面露点温度差与降水过程有较好的对应关系。     

一次西南涡持续暴雨的GPS大气水汽总量特征

利用成都地区地基GPS遥感的大气水汽总量资料 (GPS-PWV)、NCEP再分析资料、自动站降水量资料和探空站比湿资料,对2010年7月15—18日发生在四川盆地东北部的一次持续性暴雨的水汽变化特征进行综合分析,重点探究这次大暴雨的影响系统 (西南涡) 发生、发展前后GPS-PWV的演变特征及其与降水的关系。结果表明:降水发生时,GPS-PWV通常在短时间内有急剧的上升,并在西南涡形成前达到最大值;西南涡完全形成时,GPS-PWV急升结束;西南涡东移,GPS-PWV继续下降到最低,降水趋于结束。与水汽通量散度相比较,水汽散度垂直通量能更好地描述暴雨过程中的强上升、辐合辐散运动以及水汽输送情况,它与GPS-PWV变化趋势基本一致。因此,GPS-PWV的急升与陡降对大暴雨的形成与减弱有一定指示意义。