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。     

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...     

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.     

地基GPS反演大气可降水量方法的改进

利用地基GPS反演大气可降水量（PW,precipitable water）的方法中,GPS PW的准确度依赖于天顶静力延迟（ZHD,zenith hydrostatic delay）的计算模型和转换系数П。分析Saastamoinen模型、Hopfield模型、Black模型计算的ZHD误差发现,其计算的ZHD与探空ZHD相比具有模型偏差,这些模型偏差换算成对GPS PW的影响约为4～10 mm。通过回归建模,对Saastamoinen模型、Hopfield模型和Black模型中的系数进行修正后,可明显减小这些模型偏差,且不影响这些模型的精度。转换系数П是大气加权平均温度（Tm,atmospheric weighted mean temperature）的函数,Tm与地面温度（Ts）高度相关,根据这一特性,利用9个探空站数据通过回归建模得到的Tm本地化模型可很好地拟合Tm,其模型均方差为2.8 K,对应的相对误差为1.0%。对地基GPS反演PW的方法进行改进后,求得的GPS PW的系统偏差明显减小,其中,采用改进的Hopfield模型和Tm本地化模型求得的GPS PW,与探空廓线计算的PW相比,其偏差为-1.6 mm,而与微波辐射计廓线计算的PW相比,其偏差为-1.2 mm。     

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。     

华北三站地基GPS反演的大气可降水量及其特征

利用2005年4月-2006年10月石家庄、秦皇岛和张家口三个地基GPS站的观测资料和地面气象资料,根据GPS反演可降水量的原理以及可降水量与地面水汽压的线性对应关系,对不同站点、不同时次的大气可降水量进行了解算和补算,并对河北省GPS可降水量的时空分布特征进行了分析.结果表明:可降水量在时间上先升后降,7、8月达到最大值;在空间上由北向南递增;可降水量的日变化特征不十分显著,仅表现为小幅度波动.     

近5年内蒙古大气可降水量分布特征分析

利用地面露点温度求算整层大气可降水量的经验关系式，对2002年1月至2007年7月典型月（1月、4月、7月、10月）内蒙古地区117个地面观测站上空的大气可降水量进行计算，分析了近5年内蒙古地区大气可降水量的时空分布特征。分析结果表明，内蒙古7月份是大气可降水量最大的月份，月平均大气可降水量达到2.497cm。内蒙古大气可降水量分布的高值区在阴山到大兴安岭一线沿山的东南侧。大气可降水高值区与年平均降水量分布高值区相比，大气可降水高值区在河套地区有西伸的倾向，而大气可降水量的空间分布梯度在东部的呼伦贝尔有减小的倾向。     

川西高原地基GPS遥测可降水量特征

利用JICA项目在川西高原建设的地基GPS站观测资料,分析了川西高原可降水量特征。与探空站资料计算的可降水量比较,地基GPS遥测的可降水量平均误差0.17mm,精度可满足气象应用需求。全年可降水量川西高原北部为3289.6mm,川西高原南部为8164.4mm。川西高原夜间可降水量略大于日间;夏季最多,秋季次之,冬季最少,四季干湿分明,冬夏差异显著;月变化明显,昼夜月变化趋势基本相同。     

基于IGS超级跟踪站近实时解算浙江地基GPS大气可降水量

浙江CORS综合应用网正在不断建设中,并已开始服务于气象部门。为给地基GPS(Global Positioning System)气象研究人员提供一个真实的研究环境,在IGS超级跟踪站(全球GPS服务超级跟站,International GPS Service)网络的基础上搭建了浙江地基近实时GPS气象系统,并根据实测数据验证了该系统的有效性。结合浙江省的GPS观测网数据,对浙江地基GPS大气可降水量作了初步研究。该平台可用于研究GPS遥感水汽、层析水汽三维分布、数值天气预报等。     

我国GPS反演大气可降水量的时空变化

基于地基GPS探测水汽的原理,利用2016年陆态网的站点数据,对北京十三陵、福建武夷山、内蒙古乌拉特后旗、黑龙江绥阳、新疆若羌和云南东川6个站点GPS反演大气可降水量(GPS/PWV)的时间变化以及在典型月(1、4、7、10月)的空间分布变化进行了分析。结果表明:GPS/PWV具有显著的季节分布规律,周期性较强,3—5月为GPS/PWV的快速上升阶段;6—8月达到最大,最大值约80 mm;9—11月为GPS/PWV快速下降阶段;12月—次年1月为全年的最低阶段,基本在30 mm以下。6个站点GPS/PWV的逐小时变化也具有一定的周期性,最大值出现在20时,最小值出现在06—08时。在典型月,水汽含量的空间分布主要集中在华中、华南、华东地区,其余地区变化幅度较小,并且随着纬度的增加而下降,随着经度的增加而上升。     

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。     

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。     

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。     

海口地区GPS反演大气可降水量中加权平均温度模型构建及其应用

地基GPS反演大气可降水量(precipitable water,PW)中,加权平均温度(T_m)是一个非常重要的参数。为提高海南岛PW反演的精度和可靠性,基于海口站2008—2010年探空数据计算的T_m,分析T_m时间变化特征及其与地面气象要素的关系,在此基础上利用2008—2012年数据建立T_m单因子、多因子回归模型和加入年积日的回归模型,并利用2013—2014年数据对模型进行检验。进一步基于2012年5—10月数据对基于T_m单因子和多因子模型的GPS反演PW进行检验。结果表明：本地化单因子、两因子T_m模型均方根误差分别为2.000和1.978 K,与Bevis公式、常数法相比,本地模型误差较小,与探空资料计算的T_m有良好的一致性。与Bevis模型相比,基于本地单因子和多因子T_m模型的GPS反演PW与探空资料计算的PW相关性更高,偏差更小;与多因子线性模型相比,基于加入年积日的T_m模型的G...     

GPS反演的大气可降水量变化特征及其与降水的关系研究

利用GPS技术反演得到2009年盐城5站的大气可降水量(PWV)序列,分析了PWV随时间的变化特征及其与实际降水的关系.结果表明:PWV夏季占全年总量43.15％,春、秋季分别为19.21％和26.43％,冬季为11.21％;日变化过程中,最小值出现在07-08时,16-18时达到最大,夏季日变化幅近12 mm,春、秋季为7 mm左右,冬季不足5 mm;应用Morlet小波分析,得到全年PWV呈现15 d、30 d、60 d、准半年等多尺度周期变化,且时域分布不均;夏季降水大多发生在PWV峰值出现后1～2h内,春、秋季降水主要发生在峰值出现后的2～3h内,冬季则为峰值出现3h之后;当春到冬各季的PWV的2h增量分别达到5、6、5、4 mm时,出现降水的概率为60％～70％.     

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。     

NCEP R1可降水量与西南地区地基GPS反演结果的比较

NCEP/NCAR再分析资料是国内外广泛应用的再分析资料数据集,提供有自1948年以来的全球可降水量数据,为研究全球和区域水汽分布提供了时空分布均匀的资料。地基GPS反演可降水量是近些年新兴的水汽监测手段。自2007年开始,我国西南地区(四川省、重庆市、云南省、贵州省)的GPS气象观测站网提供该区域全天24h的可降水量资料。本文在分析NCEP再分析资料可降水量与地基GPS反演可降水量算法和生成方式等根本性差异的基础上,对西南地区的NCEP再分析资料与地基GPS反演可降水量数据加以对比研究,发现两套资料能够一致地揭示我国西南地区的可降水量分布形势和季节变化特征,均能很好地反映区域水汽特征和变化。同时还发现NCEP再分析资料可降水量数据与地基GPS反演结果具有明显的线性相关特征与一致性。此外,也发现NCEP再分析资料可降水量数据与地基GPS反演可降水量结果存在一定的定量差异。      

西藏地区GPS水汽资料与降水量之间的对比分析

利用2008年7月份西藏地区地基GPS遥感大气水汽总量的观测资料,研究了大气水汽总量与日平均温度、相对湿度和降水量的关系。研究结果表明:1海拔高度对站点上空水汽总量的影响比较明显,一般情况下海拔越高水汽总量越低;其次高原上某地的降水转化率高低与该地所处的长期天气背景有关2.水汽总量值与实际降水量的大小之间并不是一种简单的正比关系,水汽梯度值和水汽源源不断地输送对降水量的大小有重要影响。3.日平均温度和GPS大气可降水量跟相对湿度之间呈反相关;降水往往出现在高温高湿后面,这种现象可以用湿旋转效应解释;最低温度跟GPS大气可降水量之间有良好的正相关。