北京地区单双频地基GPS大气水汽遥测试验与研究

该文对北京地区单双频地基GPS大气水汽监测网布网依据、单频与双频地基GPS测量数据解算技术应用、GAMIT和Bernese地基GPS数据分析处理软件应用、远程遥控GPS数据采集与通讯系统、资料分析与数值同化应用等方面的工作进展进行简要介绍,重点讨论了单双频地基GPS大气水汽资料的解算技术及其应用效果。结果表明:在北京天气敏感区通过单双频地基GPS接收机合理组网布局,可构建并利用高分辨率电离层延迟订正技术将单频接收机的大气水汽监测精度提高到实用水平,为强降水天气预报提供有价值的产品。     

利用GPS技术推算大气水汽含量的原理和方法

本文简要介绍了GPS技术推算大气水汽含量的研究成果及应用前景，解释了利用GPS技术推算大气水汽含量的原理和方法，简要介绍了求解干延迟的三种经验公式，对GPS观测数据推算大气水汽总量Wp时存在的几种误差进行了分析。     

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。     

基于地基GPS遥感的大连地区大气水汽总量变化特征

基于大连地区地基GPS综合观测网遥感反演了大气水汽总量（PWV）,分析了大连地区PWV空间变化、逐月变化和日变化特征以及PWV变化与降水的关系,并利用大连本站2005-2011年的探空资料拟合了大连地区地面温度和大气加权平均温度的关系。结果表明：大连本站的PWV与探空积分的水汽含量相关系数达到0.988,均方根误差为2.5 mm。大连地区PWV南北分布比较均匀;PWV最大的月份为7-8月,最大月平均值约40 mm,PWV最小的月份为1月,最小月平均值小于4 mm;大连地区PWV春季和冬季日变化幅度约0.5 mm,夏季和秋季日变化幅度约1.3 mm。夏季和秋季的PWV日变化呈单峰型,春季和冬季的PWV日变化呈多峰型; 在降水发生前8 h 大气水汽总量有明显增加过程,对降水的发生有指示作用。     

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.     

利用地基GPS观测火箭人工催化后大气水汽变化

为观测火箭人工催化后大气中水汽的变化规律,利用河北省秦皇岛市单站地基GPS观测数据,对2006年5月21日在该站上风方实施的两次火箭人工增雨作业进行了分析.结果发现单站地基GPS上空层状云在人工催化开始后l～3 h左右,都出现了大气中可降水量(PWV)下降的同时逐时雨量增加等现象,在天气系统前期作业,PWV得到较快恢复和补偿,人工增雨效果较后期明显.将观测结果与早期和最近模式研究结果进行了比较,具有较好的一致性.     

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MODIS的近红外大气水汽含量的反演及其与地基GPS水汽的对比分析

利用ENVI4.5软件对2007年7—9月间23 d的MODIS 1B晴空数据进行水汽的反演,从中提取乌鲁木齐地区水汽含量并与地基GPS水汽数据进行对比分析,发现经过MODIS 1B反演的近红外水汽相对于地基GPS水汽偏小,但两者的变化趋势基本一致。通过MODIS近红外水汽的订正公式对反演的水汽进行订正,可使乌鲁木齐地区MODIS晴空像元大气水汽含量精度明显提高。     

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。     

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.     

利用地基GPS/MET反演内蒙古中部地区大气水汽含量

利用内蒙古中部地区地基GPS/MET水汽监测网（三部双频GPS/MET)资料，用水汽解算原理和GAMIT数据解算程序，分析研究内蒙古中部地区大气水汽含量，结合气象探空和双通道微波辐射计资料进行对比分析。     

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。     

中国和东南亚大气中的水汽含量和输送

文章根据“夏季季风试验”国际计划期间所获得的高空观测资料，得出了 东南亚上空夏季季风及其各个阶段的大气水汽交换基本特征的时空规律。所得结果对于完成东南亚水份平衡计算和建立水份平衡模式具有实际意义。     

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。     

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。     

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.     

地基GPS反演大气水汽总量的初步试验

1998年5~6月的“海峡两岸及邻近地区暴雨试验”(HUAMEX) 期间, 同时进行了小规模的地基GPS长时间连续估测大气水汽总量的外场试验。试验中应用探空和地面降水资料与GPS反演结果进行了比较分析。地基GPS反演的大气水汽总量与探空得到的大气水汽总量, 两者随时间演变的趋势一致, 两者估算的水汽总量平均偏低6.5 mm, 两者偏差的均方差为4.3 mm。GPS反演的大气水汽总量随时间明显的呈周期性变化, 平均周期为7.2天。从GPS反演的大气水汽总量随时间演变图上可以清楚地看出水汽的积累与释放过程, 并与地面降水存在一定的对应关系, 地面降水大多发生在GPS反演的水汽总量处于相对高值且变化率较大的时候。     

基于地基GPS大气可降水量的福建水汽资源时空分布特征分析

利用福建省2010—2019年地基GPS站大气可降水量资料、地面气象观测资料和探空数据及ERA-Interim再分析资料,分析福建水汽资源的季节、月、日变化特征,并采用EOF、Mann-Kendall和滑动t检验等方法对近10 a水汽资源的时空分布和变化特征进行分析.结果表明:相较于ERA-Interim再分析资料,福...     

获取GPS斜路径方向水汽含量算法

获取高精度的GPS信号斜路径方向的水汽含量（SWV）数据,是获得测站周围水汽三维空间分布信息（水汽层析）的基础。目前计算SWV的方法有多种,但都不同程度地存在解算实时性差、解算精度不高、转换方程复杂不利于系统维护等缺点。本文计算SWV方法综合Bernese 5.0软件的双差处理流程和非差处理流程,分别获得相关站点的湿延迟梯度值和非差残差值,能近实时、高精度地反演SWV。使用该方法重新处理2007年微波辐射计和GPS对比观测试验数据,均方根误差小于4 mm。证明应用该方法,地基GPS可较精确地反演三维水汽信息。     

利用地基北斗站反演大气水汽总量的精度检验

采用上海市气象局建立的北斗气象站的2014年观测数据和我国自主研发的精密导航数据处理软件PANDA (position and navigation data analysist) 实现了基于北斗数据的大气水汽总量 (precipitable water vapor,PWV) 反演,并将利用北斗卫星信号解算的大气水汽总量 (W_BD) 结果与目前较为成熟的GPS卫星反演结果 (W_GPS) 和无线电探空反演结果 (W_Radio) 进行对比,研究表明:反演的W_BD与W_GPS的均方根误差均低于3.5 mm,反演的W_BD与W_Radio的均方根误差为3.6 mm,两种对比方式的相关系数均在0.95以上,反演方法以及地理位置的差异对于反演结果有一定影响;反演的W_BD能够很好地反映出大气中水汽的变化特征,对于气象短时临近预报、气候分析有指示作用。