GPS遥感区域大气水汽总量研究回顾与展望

20世纪90年代以来，GPS气象学迅速发展成为一个前沿性、多学科交叉的研究领域，利用GPS技术探测大气水汽含量的研究取得了很大进展，有望在未来大气探测、天气预报和气候变化的研究和业务工作中发挥重要作用。文章论述了利用GPS遥感大气水汽总量的气象学意义，比较了该技术相对于其它探测方法的特点和优势，简介了GPS遥感大气水汽总量的类型以及地基GPS气象学的基本原理，对国内外近10年来在应用地基GPS技术遥感大气水汽总量方面取得的主要成果、应用现状及未来发展趋势做了综合性评述。最后，分析了该技术目前存在的主要问题。     

西藏地区水汽GPS遥感分析

文章对2000年10月至2001年4月西藏改则、拉萨两站GPS预测数据,利用GAMIT软件进行了解算,通过对两站GPS观测数据的解算,结合相应的地面温度,气压观测数据,给出了长达7个月的时间间隔为30分钟的水汽总量分布。水汽解算结果由GPS解算软件分析达到毫米量级的精度。通过对这两个观点GPS观测资料的分析,指出西藏地区水汽日变化较大,春秋两季比冬季的日变化大;长期的水汽变化具有5～10天左右的周期性,青藏高原水汽自西向东输送。     

地基GPS遥感观测安徽地区水汽特征

对2002年6～7月安徽地区肥西、桐城、寿县、无为、芜湖、滁州6个GPS观测站的数据，结合相应的地面温度、气压等气象数据反演了时间间隔为30min连续变化的水汽总量。这一解算结果由解算方法分析达到1～2mm量级精度，达到了数值天气预报和气候研究的要求。利用这些资料，分析了上述地区水汽变化特征。单站水汽的持续积累和源源不断的水汽输送是强降水系统发生发展的必要条件，为了研究水汽来源及水汽量的大小，结合NCEP资料计算了一次强降雨过程中水汽通量值。     

GPS水汽遥感中的大气干延迟局地订正模型研究

在GPS遥感水汽过程中,大气干延迟模型的精度直接影响水汽遥感的精度。根据广东清远站1995～2001年的气象探空资料,计算了GPS水汽测量中的实际大气干延迟。在此资料基础上,利用地面气象要素建立了大气干延迟的年和分月局地订正模型。分析结果表明,年模型的精度优于目前广泛使用的普适模型;月模型与年模型相比,效果不是很明显,建立局地分月订正模型意义不大;在对高度角的敏感程度上,局地模型略大些;当高度角小于75时,大气干延迟弯曲路径与直线路径之差ΔS随天顶角增大而迅速增大。     

IGS超快星历对GPS近实时反演水汽精度的影响研究

将IGS发布的超快星历与最终星历中卫星的坐标及钟差进行对比,初步验证IGS超快星历的精度。在此基础上,以美国国家海洋和大气局ARM实验中GPS连续运行参考站一周的观测数据作为实验对象,利用Bernese软件分别使用IGS最终星历以及超快星历进行GPS反演大气水汽含量的数据解算,将得到的基线精度以及对流层延迟值进行对比,结果表明采用最终星历和超快星历得到的基线精度基本相同,但对流层延迟值相差较大,并且差值较大的时刻一般出现在超快星历的外推时刻,并随着外推时间的增加逐渐增大。为此,本文设计了滑动式动态星历选择方案,通过实验验证,该优化方案能有效的提高近实时对流层延迟解算精度,满足GPS近实时反演大气水汽的精度要求。     

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.     

地基GPS遥感大气水汽含量及在气象上的应用

简单介绍了地基GPS遥感大气水汽含量的原理以及GPS反演水汽信息的种类,比较了两种GPS数据解算水汽策略,分析了在解算过程中影响GPS水汽精度的因子。最后简述了GPS水汽在气象上应用的进展,并提出了以后需努力的方向。     

GPS水汽监测中卫星轨道处理分析

轨道误差是GPS水汽监测的重要误差来源,对轨道误差对水汽监测的影响进行分析,并研究Neville算法在预报精密星历轨道插值上的可行性,实现近实时水汽监测的轨道插值处理,为水汽监测奠定基础.     

GPS地基遥感大气水汽总量分析

概述了利用地基GPS接收机遥感大气水汽总量的一般方案,分析了各种因素导致的误差以及相应的消除或降低办法,总结了由湿项延迟计算水汽总量的方法。介绍了GPS/STORM试验和两种解算方案。最后提出试验研究方案和在我国进行业务应用要解决的问题。     

GPS水汽遥感中的大气加权平均温度的变化特征及局地算式研究

根据广东清远1996～2001的气象探空资料,计算了大气加权平均温度,在此资料基础上,利用最优子集回归建立了GPS水汽遥感中的大气加权平均温度局地算式,该算式的精度优于目前广泛使用的Bevis算式。     

地基GPS水汽遥测系统远程通讯与控制系统及其初步应用

地基GPS遥感大气水汽技术是20世纪90年代发展起来的一种全新的大气观测手段,建立科学合理的GPS数据实时采集通讯网,实时下载观测数据,可为地基GPS资料应用开发成果的业务化推广提供必要的技术支撑,是地基GPS大气水汽遥感系统可否推广应用的一项关键指标。介绍了采用Modem、依托公共电话网(PSTN)建立起来的远程数据通讯和控制系统。使用该系统可通过电话拨号的方式,对GPS水汽探测网内指定的GPS接收机的参数进行设置,还可以下载该接收机内存储的数据文件。该通讯系统的应用,增强了整个GPS遥感大气水汽探测网的可维护性,为最终实现GPS水汽探测网的业务化运行奠定了一定的理论和实践基础。针对该系统存在的数据下载速度慢,依赖人工操作等缺陷,提出了解决问题的思路。     

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。     

利用GPS的倾斜路径观测暴雨过程中的水汽空间分布

介绍了地基全球定位系统 (GPS) 沿倾斜路径方向观测水汽总量 (SWV) 的原理和方法; 不同时间和不同地点的GPS SWV与微波辐射计反演的SWV符合较好, 误差在3 mm左右, 表明GPS可以较高的精度探测SWV.计算了区域GPS观测网在一次暴雨过程中不同空间方位上的水汽观测结果, 为消除不同路径对SWV的影响, 把SWV转化为天顶方向的值VSWV; 分析了同一GPS站点对不同卫星方向VSWV的变化情况, 以及不同GPS站点对同一个卫星方向VSWV的关系.结果表明, 区域GPS观测网中倾斜路径观测可较好地探测不同方位上水汽的分布和变化; SWV相对于天顶方向的大气水汽总量PW而言, 能更好地代表真实大气水汽分布; 在探空或卫星观测等传统观测手段无法探测的情况下, GPS SWV数据可提供中小尺度暴雨结构中水汽分布和变化状况等有用信息.     

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。