基于湖南CORS网的PWV时空变化分析及其在暴雨落区预报中的应用

针对2017-05-22~05-23湖南地区的一次暴雨过程,结合气温、气压等大气热动力条件,分析此次降雨过程的大气可降水量(precipitable water vapor,PWV)时空分布及其动态变化特征。研究表明,在水汽条件充足的情况下,降雨的形成需要强烈的水汽辐合上升作用,可以结合热动力条件来预判降水时间和强度;PWV与实际降雨量平面分布图的对比分析表明,PWV高值区和实际降雨落区基本重合,PWV时空变化分析对预测暴雨落区有一定的指示意义。     

利用湖南CORS网监测分析湘北一次局地暴雨水汽场时空变化

基于72个湖南连续运行参考站 (CORS) 反演得到的可降水量 (PWV) ,针对2015-04-03~04-04湘北地区一次局地暴雨,结合温度和气压等大气热动力条件,分析湖南省PWV时间序列及其平面动态分布变化,并总结此次暴雨过程中水汽场变化规律。研究结果表明,作为降水的必要条件,PWV峰值越大降水概率越高,当PWV突破48 mm并首次降低时,随后1 h内会出现降水;当PWV持续增强达到峰值50 mm之后再次下降时,PWV增量变化很大程度上决定着雨势的大小及降雨持续时长;气温和气压等热动力条件也对雨势预测有一定的指示作用;PWV分布变化可对实际降水范围（落区）趋势作出较为准确的预测。     

台风期间PWV与降雨量的相关性分析

基于2015~2017年台湾地区“苏迪罗”、“鲇鱼”、“海棠”等3次台风事件,利用地基GPS数据反演得到大气可降雨量（PWV）,初步分析台风期间PWV与降雨量的关系,并利用交叉小波和小波相干进一步分析PWV与降雨量的时空变化规律。结果表明,台风发生期间,PWV总体呈先上升后下降的趋势,波动性剧烈;降雨发生时,PWV一定发生剧烈变化;在研究时域内,PWV与降雨量存在很强的正相关关系,相关系数达到0.7,PWV超前降雨量变化,PWV变化后的0~3 h发生强降雨。研究PWV与降雨量的时空变化特征可为短时降雨预报提供参考。     

基于FJCORS资料探测大气可降水量的研究

本文采用超快速预报星历处理福建省连续运行卫星定位服务系统(FJCORS)资料得到大气可降水量(PWV),分别与同期采用最终精密星历和探空资料获得的PWV进行对比,结果表明:采用不同星历反演的PWV偏差在0.25 mm以内,并与探空结果具有较好的一致性,相关系数达到0.92,因此采用预报星历可以近实时反演PWV。对2015年"苏迪罗"台风登陆福建前后的PWV动态分析研究,表明PWV资料可以很好地监测水汽时空分布和变化,有助于分析强降雨天气的水汽传输过程,对预报强降水具有重要的指示作用。     

利用小波变换对暴雨过程中GNSS气象要素的初步探索

利用小波分解对地基GNSS获取的可降水量(PWV)、气压和对流层延迟(ZTD)等时序进行处理和分析,以暴雨的实际降水量作为判别依据。研究结果表明,1 h间隔PWV与ZTD的小波高频分解系数接近,均能够从中提取暴雨预报特征信息,可用高频ZTD代替PWV进行小波分析;频率在30 min-1h之间的ZTD,预报时间信息应在第1~3层级进行搜寻,30 min以下频率的应在第3~5层级进行搜寻;db4小波分解PWV的暴雨预报阈值可设为-1.2,db4小波分解ZTD的暴雨预报阈值可设置为-0.007,db2小波分解ZTD的暴雨预报阈值可设为-0.01。     

三峡库区湖北段降水时空分布与滑坡灾害的关系

在分析三峡库区湖北段滑坡灾害发育规律的基础上,结合三峡库区湖北段1980-2010年不同时间尺度降水的时间和空间分布特征,得出持续性降雨与暴雨是影响三峡库区湖北段滑坡地质灾害发育的敏感因子。结果发现:三峡库区湖北段滑坡发生区域性强,且库区湖北段降水量的分布与滑坡地质灾害发生的年内变化相一致;库区内多雨中心位于库区鹤峰附近;根据三峡库区降水量分布图,结合库区地质环境,建议将库区强降雨地区作为地质灾害重点防护区和监测区,尽可能以最小代价确保库区稳定性;此外,通过对滑坡灾害与不同时段不同降水类型的相关系数分析,进一步验证前期降水量的累积和强降雨是三峡库区湖北段发生滑坡地质灾害的重要诱因。      

GNSS水汽反演资料在台风分析中的应用

文章介绍利用GAMIT软件对南宁地区CORS基准站的观测数据进行处理分析,引入反距离加权插值法简化分析数据,以南宁地区探空站的气象观测数据作为检验标准,验证CORS数据处理的解算精度和可靠性,并结合探空气象数据和实际降雨情况,重点分析台风过境前后大气可降水量的时间序列变化。结果表明,CORS数据反演得到的PWV和探空气象数据获得的PWV具有很好的一致性,整体的变化趋势和台风过境前后的实际降雨情况基本吻合,能够较好地应用于极端天气预警。     

连续台风时期香港区域的水汽变化分析

利用香港卫星定位参考站网GNSS观测数据,提取强热带风暴"塔拉斯"与热带风暴"洛克"影响期间各测站天顶方向对流层延迟,反演香港区域大气可降水量;根据香港区域49个天文台气象站提供的实测降雨量数据,分析大气可降水量与实际降雨量的相关性,以及两次台风对香港区域水汽时空分布的不同影响。结果表明,大气可降水量在台风影响前期均上升,在大量降雨后回落,但在连续台风的间歇期间,仍高于台风来临前的水平;水汽累积是大量降雨的前提条件,当水汽累积量相近时,水汽累积时长与累积降雨量呈正相关;台风期间大气可降水量值超过65 mm的区域面积与台风等级相关,台风路径对局部水汽分布有一定的影响。     

融合GPT2w模型与GNSS参数获取大气可降水量

针对GPT2w模型误差累积所导致的天顶对流层延迟(zenith tropospheric delay, ZTD)和大气可降水量(precipitable water vapor, PWV)精度不高的问题,利用2017年长三角地区7个探空站和2个GNSS站的实测数据检验GPT2w模型获取的气压、温度、水汽压、加权平均温度(Tm)和ZTD等参数的精度,并融合GNSS解算得到的ZTD(GNSS-ZTD)与GPT2w模型获取的气象参数,提高PWV反演精度。结果表明：1)近地面处的气压、温度和水汽压的bias分布在－3~4 mbar、－7~7 K和－9~2 mbar之间,精度较高;2)GPT2w模型获取的Tm在长三角地区适用性较好,年均bias和RMS分别为－1.21 K和6.89 K;3)基于GPT2w模型解算的ZTD的bias和RMS均值分别为1.4 cm和9.4 cm,精度明显低于基于实测气象数据获得的GNSS-ZTD;4)参数融合法计算的PWV与GNSS-PWV精度相当,该方法可用于无实测气象参数时实时获取PWV。     

GPS/PWV资料在两次台风袭港期间的特征分析

应用GPS探测的可降水资料PWV对香港地区2013年遭遇的两次台风中水汽变化特征进行对比分析表明,GPS/PWV资料在一定程度上能反映出不同距离台风影响强度,尤其是气压变化。远距离台风,PWV呈现明显的震荡性变化,波动性更强,且震荡程度与降雨强度有很好的对应关系|近距离台风,PWV呈明显的单峰结构变化,增湿过程与台风影响时间及距离存在某种关系,PWV短时间内急升变化幅度能较好地反映降水强度。     

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湘中一次大暴雨天气的综合诊断分析

利用NCEP的1°×1°再分析资料、FY-2E逐小时TBB资料以及常规气象观测资料,对湘中地区2010年5月12—13日大暴雨过程的环流形势、物理量场以及中尺度系统进行综合分析,试图从多角度揭示这次大暴雨天气的成因。结果表明：高空南支槽,中低层切变以及地面冷空气是这次大暴雨天气过程的主要影响系统;低空急流作为暖湿气流的载体,为暴雨的产生提供了充足的能量条件和水汽条件;冷空气侵入高能不稳定的暖湿气团,是触发暴雨不稳定能量释放的热力机制;z-螺旋度的空间分布能反映暴雨发生时大气的动力特征,中低层强辐合,高层强辐散与低层正涡度的空间结构,有利于高低层形成“抽吸作用”,从而使上升运动得到发展和加强,为暴雨的产生提供有利的动力条件;高分辨率的云顶亮温TBB资料对降水的强度及落区有很好的指示意义。     

地震后水汽异常变化初探

研究东日本地震、汶川地震和玉树地震震中及其附近区域在地震前后的水汽时间序列变化。首先分析震中MODIS水汽序列和震中附近探空站点水汽序列在地震前后的变化;然后基于GNSS ZTD与水汽之间的高相关性,以GNSS ZTD代替GNSS水汽,讨论震源区周围IGS站点的ZTD序列变化。研究发现,震后震中及其附近区域水汽值变化出现异常,且距离越近所受影响越大;水汽不断聚积,达到峰值后发生降水。     

用地基GPS资料分析大气可降水汽总量

利用“中国地壳运动监测网络”和三峡监测网的地基GPS资料，通过Bernese软件以及根据Bevis等和Rocken等水汽解算原理编制的水汽解算软件。获得了武汉、巴东、兴山、泸州等长江流域测站大气可降水汽总量分布和时间间隔为2小时的GPS遥感大气可降水汽序列，并与站点雨量及区域面雨量进行对比分析，结果表明：地基GPS遥感水汽量变化与地面降水有很好的相关性。而且GPS遥感水汽变化序列峰值对应于强降水提前了8～22小时。有助于强降水特别是突发性强降水的预测；多个站点的GPS遥感水汽总量联合分析，对于区域水汽总量变化研究有一定意义。     

基于LSTM神经网络的青藏高原月降水量预测

青藏高原的降水量预测不仅为该地区水资源合理规划利用提供依据,同时对中国及周边国家气候变化研究有着重要的意义。论文利用1990—2016年青藏高原降水量数据,采用长短期记忆神经网络（LSTM）对青藏高原月降水量进行预测,主要包括：① 使用青藏高原86个测站1990—2013年的月降水资料,预测各个测站2014—2016年的月降水量,并与传统的RNN、NAR、SSA和ARIMA预测模型相比,平均决定系数R²分别提高了0.07、0.15、0.13和0.36,均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）表现更低;② 分析了降水量预测精度的空间分布特征,将各模型的R²在青藏高原地区内插值,分析R²的空间分布特征,发现所有模型降雨稀少的干旱地区和降雨多的湿润地区R²较低,在气候稳定、降水规律性明显的地区R²较高,且LSTM模型R²≥0.6的空间范围远大于传统模型;③ 分析了不同预测长度对各模型预测精度的影响,发现所有模型会随着预测长度增加而预测精度降低,但在不同的预测长度下LSTM预测的RMSE值都低于其他模型。     

新疆阿克苏河流域降水空间变异特征分析

根据阿克苏河流域降水空间观测数据,其降水稀疏且分布不均匀的特点,选取不同模型对降水空间变化规律进行研究,其结果精确性差异很大。通常应用地统计理论研究降水空间变异性,一般只涉及单个变量,传统的多元回归分析虽然涉及多个变量的影响,但缺乏区域化的空间结构特征。揭示具有协同区域化特征的降水空间变异现象及建立其空间分布模型,既要考虑多元信息的空间位置关系,即同一变量在不同地理位置上的相关性,又要考虑多元信息由于空间重复性引起的协同关系,即同一地理位置上不同变量的相关性。本文用阿克苏河流域范围内的降水观测数据建立析取-协克立格模型,考虑高程变量对降水量空间分布的影响,定量地揭示降水区域化变量的空间变异规律,并将其结果用于降水量的空间最优插值。