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。     

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。     

中亚低涡暴雨分析

分析了中亚低涡暴雨的天气气候特征，暴雨的水汽输送和暴雨的辐合上升条件，并计算了暴雨的空中可降水量。     

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。     

中亚低涡造成新疆北部区域暴雨成因分析

利用区域自动站、常规观测、EC细网格、卫星云图TBB及FNL资料,对新疆北部2013年6月20—21日区域性暴雨天气成因进行分析,并与前期南疆暴雨进行对比。结果表明,中亚低涡是该过程主要影响系统,暴雨由对流层中低层及地面中尺度系统直接造成,云图及自动站风场均监测到γ中尺度系统。受阿尔泰山脉西北段高东南段低及沙尔巴斯套北高南低的地形作用,中尺度低涡及850 hPa沿山前西北上的气旋性涡旋在暴雨区旋转、滞留、增强,使散度低层辐合、高层辐散结构与垂直上升运动在同一时次达最强,助推暴雨增幅。此次暴雨过程与南疆发生的暴雨存在一些差异。     

一次引发暴雨的东北低涡的涡度和水汽收支分析

对2005年7月25～29日引发较大范围持续性暴雨的东北低涡的结构、涡度和水汽收支进行了分析研究,结果表明:1)东北低涡是一个较深厚的冷性涡旋.初期,气旋性涡度出现在对流层中层,然后向中低层及高层伸展.而低涡加强阶段,气旋性涡度在对流层高层增加得最快,并逐渐向中低层传播,诱发地面气旋的发展;由于高低空锋生的相互作用,在低涡南部形成了深厚的近乎垂直的低层略前倾的"弓形"锋区.2)对涡度收支的计算表明,水平涡度平流项和水平辐散项对低涡的发展、加强起到最主要的作用.但在不同阶段,这两项的作用和大小各不相同.3) 对流层高层位涡大值区在低涡东部向下传播,有利于低涡的发展加强,与低涡暴雨的落区位置较为接近.此外对卫星云顶亮度温度(TBB)的分析,发现低涡暴雨典型的涡旋云带中对流活动旺盛的地区与局地暴雨的位置对应.4) 低涡暴雨的水汽初期主要来自北部,随着低纬地区西南季风的增强,沿副高西侧从低纬到中高纬建立起一条较强的水汽输送带,东北地区水汽收支以南北向的辐合为主.5)将2005年和1998年夏季6～8月的东北低涡暴雨个例的天气形势配置进行逐月比较,发现持续的较大范围的低涡暴雨过程与亚洲中高纬的阻塞形势、低涡的维持、西太平洋副热带高压的位置及夏季风和低纬系统的水汽输送有密切的关系.     

一次低涡影响造成的暴雨分析

通过对2011年5月广西出现的全区性暴雨过程前后低涡的发展、结构及雷达回波特征进行分析,发现暴雨的落区、强度和持续时间受低涡的发展、移动速度和方向的影响,通过低涡附近的各物理量场、层结特征及雷达回波特征可对暴雨预报有很好的指示作用。     

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。     

桂北山区一次持续性暴雨的水汽输送特征

利用常规观测资料、区域自动站资料、NCEP/NCAR逐6 h再分析资料,对2021年6月28日~7月4日柳州持续性暴雨的环流形势和水汽输送特征进行了分析。结果表明：500 hPa南支槽和副热带高压的对峙导致850 hPa低涡切变稳定少动,为暴雨区建立了稳定、持续的水汽通道;南海夏季风的爆发为暴雨区提供源源不断的水汽,水汽输送大值带主要位于700 hPa以下,以边界层925 hPa水汽辐合最强;从水汽收支看,南边界为主要水汽输入边界,东边界则为水汽主要输出边界,越往高层水汽出流越明显;南边界水汽输入对于区域水汽净流入的贡献主要在700 hPa以下,且越往低层南边界水汽贡献越明显;柳州北部元宝山脉对水汽的流出有一定阻挡作用,925 hPa以下北边界的水汽流出比南边界的流入小一个量级。     

一次低涡暴雨过程的诊断分析

利用FNL再分析资料和中尺度数值模式输出的高分辨率资料,分析了2016年6月30日～7月1日发生在重庆的一次低涡暴雨过程的环流背景、水汽输送特征和收支状况、云物理降水机制。结果表明:受500hPa短波槽和700hPa低涡共同影响,以及孟加拉湾和南海的暖湿气流持续输送,为此次低涡暴雨的发生、发展提供了有利的条件;南边界的水汽输入通量对整个暴雨过程中水汽的贡献最大,东边界次之。另外,降水发展不同区域不同时段,云物理降水机制都存在显著差异。渝西降水前期和后期,均为混合相降水;渝东北降水前期云系以冷云为主,后期以暖云降水为主。      

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。     

基于地基GPS资料的天山山区夏季大气可降水量特征

基于新疆天山山区2012—2015年夏季的GPS/PWV资料、探空资料和逐日降水资料,运用多种统计方法,分析天山山区夏季大气可降水量(PWV)的时空变化特征,并初步探讨其原因。从夏季平均值分布来看,天山山区各站PWV分布存在明显差异,与海拔高度呈显著负相关关系;且低海拔站点PWV比高海拔站点表现出更大的发散性和可变性,有雨日PWV的极值、中位数等整体高于无雨日。天山山区夏季PWV表现出显著的月变化和日变化。大部分站点7月PWV最大,6月次之,8月最少;一日之中在10时左右出现日最大值,个别站点表现出不同的变化特征,且有雨日和无雨日也存在一定差异。天山山区各站夏季降水量与其PWV关联性不明显,降水量和水分循环指数均与海拔高度呈显著正相关关系。这可能是因为夏季山区高海拔站点更易产生局地对流性降水,从而增加水分循环次数所致。     

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.     

应用区域地基全球定位系统观测分析北京地区大气总水汽量

利用2000年6月1日～8月11日北京地区地基全球定位系统(Globe Positioning System)网遥感大气总水汽量试验的观测资料,分析了北京地区夏季大气总水汽量的时空变化,研究了大气总水汽量与日平均温度、地面水汽压和降水的关系.研究结果表明:大气总水汽量存在明显的时空变化,对于地理位置基本相近的台站,海拔高度的影响比较明显,一般情况下高山站的水汽总量低于平原站;在晴天,地面水汽压与大气总水汽量有较好的相关性,而在云雨日,由于高低层大气湿度的变化常常不同步,用地面水汽压估算的大气总水汽量具有较大的偏差;大气总水汽量短时间内的快速增加往往对应有降水过程出现,但总水汽量的大小与降水量之间并没有明显的相关,在降水预报中应综合考虑总水汽量的前期平均水平、短时的增幅和峰值大小等条件的影响.     

北斗和GPS反演大气可降水量的对比分析

北斗地基增强系统是我国北斗卫星导航系统重要的地面基础设施,它可以获取高精度、高时间分辨率的水汽产品,满足数值预报、空间天气监测和预警业务的需求。本文利用2017年北斗地基增强系统中北斗单模、GPS单模和GPS+BD双模的数据资料,对同址的北斗气象站、GPS气象站和探空站反演大气可降水量进行对比分析,结果表明:(1)现行北斗地基增强系统所提供的数据,可以有效地用来反演大气柱总水汽含量,所得结果合理,平均偏差都小于1 mm,在变化上与GPS系统和探空系统基本一致,对数值预报有一定的指示作用;(2)与GPS系统相比,GPS单模/PWV和GPS+BD双模/PWV的均方差小于2 mm,相关系数均在0. 97以上,表明两者在反演PWV的精度上与GPS系统相当,而北斗单模/PWV的均方差为3～6 mm,相对方差达到了15%～20%,其精度与GPS系统还有一定的差距;(3)与探空相比,北斗单模在个别时次变化趋势上存在不一致的情况,其均方差为2. 14～6. 12 mm,相对方差为15. 32%～20. 84%,其误差可能是由于探测系统误差等因素造成的,而GPS+BD双模和GPS单模会更加稳定。     

2017年盛夏湖南持续性暴雨过程的水汽输送和收支特征分析

利用NCEP/NCAR再分析资料,首先分析了2017年6月下旬至7月初湖南持续性暴雨天气过程的环流背景和大尺度水汽输送特征,然后引入NOAA的轨迹模式HYSPLIT,分阶段定量分析了暴雨的水汽输送特征以及区域水汽收支情况。结果表明：天气系统的有效配置和稳定维持是强降雨持续的主要原因,持续性暴雨与全球范围的水汽输送和水汽辐合相联系,低空急流的演变和进退与暴雨落区和强度的演变关系密切。影响此次强降水过程的水汽通道主要有三支,第一支由索马里越赤道急流经孟加拉湾和我国西南地区输入暴雨区,第二支由印度洋中东部越赤道气流经孟加拉湾南部和南海北部输入暴雨区,第三支由来自南半球的越赤道气流自南海南部一路北上输入暴雨区,第三阶段还有一支水汽由赤道西太平洋穿越菲律宾进入南海后再北上输入暴雨区。过程第一、二阶段的水汽输送主要来自孟加拉湾,其次是南海,第三阶段来自孟加拉湾和南海（包括西太平洋）的水汽输送各占一半。受地形影响,孟加拉湾通道的水汽主要输送至暴雨区700 hPa,其他来自低纬洋面的通道水汽主要输送到850 hPa及以下各层。暴雨区水汽输入主要来自南边界和西边界,且主要由低层输入暴雨区,以水平水汽通量辐合的形式在暴雨区上空低层大量汇聚,经由强烈的垂直上升运动输送至对流层中高层积累和凝结,从而导致降水的产生,降水的强弱与边界水汽输入和区域水汽辐合的强弱变化一致。     

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。     

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。