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.     

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...     

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。     

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.     

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...     

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。     

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。     

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水汽监测技术及气象业务化应用系统的研究

本研究建立了川渝地区地基GPS（global positioning system,全球定位系统）遥感水汽的本地化计算模型,开发出GPS遥感水汽的计算软件包,开展了局域地基GPS观测网遥感大气水汽的试验及业务应用,反演出30 min间隔的高时间分辨率GPS可降水量序列。评估了反演精度,研究了GPS水汽产品在气象业务应用的可行性。研发了可搭建在MICAPS（meteorological information comprehensive analysis and process system）平台上的地基GPS水汽监测业务化应用系统,实现了局域地基GPS观测网数据的实时传输、数据解算、可降水量反演和GPS水汽产品的可视化,并在气象业务部门试运行,在强降水、暴雪等灾害性天气预报中发挥了独特作用。本项目组系统性研究了GPS可降水量的时间变化、水平分布,分析了GPS可降水量与气温、气压、比湿、辐射和降雨量等地面气象要素以及与局地环流、水汽输送和循环等大气过程及地形的对应关系。研究了GPS水汽产品在几类典型灾害性天气（西南暴雨、持续性降水、冰冻雨雪、大雾）以及人工增雨中的演变特征,揭示了GPS探测水汽技术及其产品在天气预报业务中的应用方法。进行了GPS可降水量的日循环合成分析,GPS可降水量在华北暴雨、西南暴雨、华西秋雨、四川盆地夜雨等方面的应用研究,以及不同云系降雨过程、不同类型降雨过程中GPS可降水量的对比分析。例如,对不同类型降雨过程中GPS-PWV（precipitable water vapor by GPS,GPS可降水量）的比较表明,在夏季暴雨发生前5～10h,GPS-PWV的激增可很好地预示其后的强降雨天气;而对于类似秋绵雨的一般性持续降雨来说,GPS-PWV的连续大幅递增或递减并超过平均值可作为降雨开始或结束的预报依据;对于不同类型降雨天气过程GPS-PWV具有不同的日变化特点,它能及时反映水汽的局地变化特征,作为水汽异常输送中的强信号,GPS-PWV在降雨天气分析及预报中具有重要的指示意义。     

LAPS同化GPS/PWV资料在暴雨预报中的应用研究

利用LAPS(Local Analysis and Prediction System)系统同化GPS(Global Positioning System)/PWV(Precipitable Water Vapor)资料,分析GPS/PWV资料对LAPS输出场的影响,并结合WRF模式,将LAPS输出场作为其初始场进行降水预报,进一步考察GPS/PWV资料对降水预报的作用。选取2009年6月28日湖北地区的一次强降水过程,设计三种方案进行试验。结果表明:同化GPS/PWV资料后对LAPS湿度场有显著的改善,而对高度场及风场的作用则不明显;GPS/PWV资料对区域平均可降水量的影响比雷达资料大一个量级;与此同时,利用多种评分方法对6 h累计降水做了检验,分析结果表明同化GPS/PWV资料能够有效地改进WRF模式的初始场,增加丰富的中小尺度信息,并对随后的确定性预报产生正影响。     

华西秋雨天气过程中GPS遥感水汽总量演变特征

利用成都地区地基GPS观测网2007年9-11月的观测数据, 结合自动气象站资料计算出30 min间隔GPS遥感的大气水汽总量(GPS-PWV)。将成都地区秋季降雨分为阵性降雨和连续性降雨(秋绵雨), 结合其他气象要素资料, 分析了GPS-PWV变化与成都秋雨之间的关系。结果表明:高值的水汽总量是产生降水的必要条件; 不同的降水过程, GPS-PWV的变化幅度、极值水平和持续时间存在明显差异。水汽的增长、上升运动的增强和温度的减少是造成阵性降水的主要原因; 而秋绵雨过程中, 水汽的增长和地面露点温度差与降水过程有较好的对应关系。     

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。     

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。     

北京可降水量变化特征的地基GPS观测与分析

利用GAMIT软件对2004年7月至2005年7月北京GPS观测数据进行解算,结合地面温度及气压观测数据,反演了1a时间内分辨率为2h的水汽总量序列,并与探空和微波辐射计的反演结果做了对比,均方根差分别为3.05mm和3.29mm,得到了北京地区水汽总量的季节变化特点及水汽与降水的相互关系,这对气象研究和天气预报有很好的作用.     

地基GPS水汽资料在石家庄一次暴雨过程中的应用

利用石家庄市地基GPS可降水量和逐时高时间分辨率地面气象资料,对2006年8月14日发生在石家庄地区的一次暴雨天气过程进行了分析。结果表明:此次暴雨发生前高能高湿,可降水量有一个缓慢积累过程;暴雨期间可降水量达最大,且可降水量极大值出现时间与降水强度吻合;降水结束后可降水量迅速下降。     

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.