大理不同云系降水中GPS可降水量的变化特征

通过对比中日合作JICA项目2010～2014年大理地基GPS反演的大气可降水量资料与同期降水数据,选取积状云、层状云和层积混合云产生的降水三类样本,分析了大气可降水量（Precipitable Water Vapor,PWV）在三类典型降水过程中的变化特征。结果表明：PWV在层状云降水前有持续大幅度增长,降水趋于结束阶段,出现持续下降。PWV在积状云降雨时有快速大幅跃升,强降水时段与PWV峰值出现时间基本一致。PWV在层积混合降水中,兼具层状云和积状云时的特征,且持续处于高位运行。PWV在上述三类性质降水中表现出的异常特征可为降水的短时临近预报预警提供参考。     

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。     

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。     

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.     

一次降水过程的GPS可降水量资料同化试验

选取2005年7月23—24日北京、天津、河北地区的一次强降水过程,利用MM5模式进行数值模拟试验和GPS可降水量资料的伴随同化试验。为了检验GPS可降水量资料对模式湿度场的改善程度和伴随同化效果,采用24h降水TS评分、模拟湿度场与真实场的均方差和实况降水等检验方法,通过温度场、高度场和风场的均方差试验,结果证明加入GPS可降水量资料在改善初始湿度场的同时对初始温度场、高度场和风场也有不同程度的改善。     

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％.     

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。     

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。     

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。     

用GPS可降水量资料对一次大-暴雨过程的分析

利用2002年9月10～20日GPS的可降水量资料与实况降水场做了分析比较,结果表明,每30分钟的可降水量连续观测资料对实际降水预报有着一定的指导意义.首先,可降水量第一次达到及最后一次出现50mm的时间与实际降水的开始、结束时间有着较好的对应关系,而可降水量≥50mm的持续时间越长,实际降水量也就越大,反之则相反;其次,可降水量的3小时及24小时变化对预报未来降水区域和雨量分布有着一定的指示作用;最后,可降水量在降水过程中不同阶段的趋势变化反映了500hPa流场、700hPa水汽通量场的变化,这为实际降水预报中水汽的来源及输送提供了更有利的依据.     

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。     

成都地区秋、冬季GPS可降水量的时空分析

利用成都地区5个测站地基GPS2007年9月-2008年2月的观测数据,解算出1 min间隔的天顶总延迟,结合自动气象站资料计算出30 min间隔的大气可降水量(GPS-PWV).对月平均的GPS-PWV分析表明:秋、冬季变化趋势从9月开始下降,1月达到最小值,2月又逐渐上升.在大气环流相同的情况下,地理位置相近的站,海拔高的地区大气中的水汽量比海拔低的地区要少,且变化较大;海拔高度相近的站,大气中的水汽含量由南向北减少.日合成分析显示:在静稳天气下,日变化特征显著,具有双峰型特征:白天峰值与气温的最大值相对应;夜间峰值与降水量的峰值相对应;GPS-PWV与地面空气相对湿度白天呈负相关,夜间呈正相关.     

基于GPS可降水资料的一次连续性暴雨过程的分析

利用2008年9月22~26日GPS可降水量资料(GPS PWV)对成都地区一次持续性暴雨过程做分析。结果表明,当PWV由谷底缓慢上升或由峰顶缓慢下降时,对应着实际降水的开始和结束。PWV上升的急剧程度与实际降水强度有着较好的对应关系。用每小时变量或3小时变量来分析降水的开始时间、强度和落区等有很好的效果。但是降水预报需要全面考虑大气动力条件和热力条件,并结合多种探测信息提出利用GPS产品进行降水预报的若干指标。     

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.     

强降雪天气中GPS可降水量与地面空气湿度的综合分析

利用2008-2010年河北省石家庄市地基GPS反演的可降水量资料和常规天气资料,对可降水量在强降雪天气过程中的演变趋势进行了分析。结果表明,回流降雪过程出现前24h,可降水量存在一个极大值,而且这个值越大,对应的过程降水量就越大;在降雪开始前,可降水量经过长时间的酝酿,持续高于月均值;降雪过程结束后,可降水量缓慢下降...     

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...     

一次西太平洋副热带高压进退过程中暴雨的GPS可降水量特征

利用2010年8月石家庄地基GPS反演的可降水量资料、地面加密自动站和常规天气资料,对一次由副热带高压进退引起的强降水天气过程中的GPS可降水量和假相当位温的演变趋势进行了分析。结果表明：1）降水通常出现在GPS可降水量高于基值时,尤其是在GPS可降水量达到极大值前后,极大值阶段对应强降水;GPS可降水量上升后期若有高空槽扰动,则出现对流性强降水;GPS可降水量下降初期仍将维持弱降水。2）非对流稳定性降水的GPS可降水量呈波状变化,变化幅度相对较小,呈多峰型,强降水与GPS可降水量的大值阶段对应;对流性降水过程中,GPS可降水量升降剧烈,GPS可降水量和降水强度的峰值刚好对应。3）降水多发生在GPS可降水量偏离系数为正时,强降水一般出现在偏离系数超过1时。当GPS可降水量剧烈增长,降水性质为对流性雷雨或阵雨时,对应的偏离系数可比稳定性降水的略小。4）前期高能量的积累是降水发生的必要条件,副高降水出现在假相当位温的快速下降阶段或谷值区。假相当位温峰值越高、升降幅度越大、高值持续时间越长,相应的降水就越强。