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。     

基于地基GPS水汽资料对成都地区一次暴雨过程的分析

本文利用成都地区地基GPS得到的GPS-PWV对2008年一次暴雨过程进行了综合分析,得出了成都地区GPS-PWV的变化同实际降水间存在的相关性.结果表明：GPS-PWV对于空中水汽变化具有很高的敏感性,能及时反映大气中水汽的时空变化;降水强度的极大值滞后于可降水量的峰值,对降水有一定的提前性;强烈的上升运动有利于PWV的积累增长,并且上升运动的强度同GPS-PWV的大小有很强的相关性;GPS-PWV处于高值区时往往大气都处于不稳定的状态。     

引入地基GPS可降水量资料对一次西南涡暴雨水汽场的初步分析

利用成都地区4个地基GPS站遥感的大气可降水量(GPS-PWV)数据,结合自动气象站雨量和NCEP再分析等资料,对2008年7月20～22日一次由高原涡诱生西南涡引发的四川盆地暴雨过程的水汽变化进行了分析。结果表明,降水开始前GPS-PWV有一个急升过程,且与过程1h最大雨量有较好的对应关系,GPS-PWV的增幅和所达到的最大值可以较好地反映西南暖湿气流对四川盆地水汽的影响程度;而GPS-PWV的骤降则预示降水即将结束。西南涡在GPS-PWV急速上升之后形成于盆地;在其发展强盛时段,盆地处于低空水汽通量大值区和水汽辐合中心,随着西南涡的东移,GPS-PWV逐渐减小至最低水平。     

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。     

四川盆地一次强降水过程水汽特征

利用WRF模式、地基GPS资料以及常规气象观测资料,结合模式输出资料的高空间分辨率(10km)和GPS大气可降水量(GPS-PWV)资料的高时间分辨率(30min)的优点,对2008年7月20—22日四川盆地一次暴雨过程的水汽变化特征及各物理量与大气可降水量的关系进行综合分析。结果表明:此次降雨过程是由高原涡和西南涡共同作用引起,WRF模式能够较好地模拟出降雨落区和强度。GPS-PWV反映的大气可降水量增减趋势与WRF模拟的较为一致。水汽密度垂直分布反映了大气可降水量分布,水汽密度随高度增加而递减,降雨初期,水汽密度随高度减小迅速,降雨强盛时期,水汽密度随高度减小的速度减慢。水汽辐合使得水汽密度和大气可降水量增大,风的散度项与水汽通量散度的变化一致,而水汽平流项对水汽辐合贡献较小,水汽的辐合主要由风场辐合造成。     

地市级观测业务竞赛能力建设探讨

1用GPS水汽监测资料分析一次强对流性降水过程《气象科学》2013年第5期张振东南京信息工程大学210044摘要：用江苏省地基GPS水汽监测系统得到的大气可降水量（PWV）资料,对江苏地区2009年夏季一次强对流性天气产生的降水过程进行了综合分析,分析了各时段GPS-PWV的变化特征和水汽输送特点,并利用WRF中尺度数值模式对此次过程进行了数值模拟。结果表明：GPS-PWV对于空中水汽变化具有很高的敏感性,能及时地反映大气中水汽的时空变化。通过对数值模式结果进行分析后,     

用GPS水汽监测资料分析一次强对流性降水过程

用江苏省地基GPS水汽监测系统得到的大气可降水量(PWV)资料,对江苏地区2009年夏季一次强对流性天气产生的降水过程进行了综合分析,分析了各时段GPS-PWV的变化特征和水汽的输送特点,并利用WRF中尺度数值模式对此次过程进行了数值模拟。结果表明:GPS-PWV对于空中水汽变化具有很高的敏感性,能及时地反映大气中水汽的时空变化。通过对数值模式结果进行分析后,发现强盛的水汽输入及辐合上升、中高层弱冷空气的侵入活动、低层西南气流加强、对流不稳定层加剧等多种因素的共同作用是造成此次中小尺度对流性降水的主要原因。GPS-PWV提供的精确水汽变化结合数值模式所模拟出的动力、热力条件对于强对流性暴雨预报和降水区域判定具有较好的参照意义。     

乌鲁木齐夏季强降水过程GPS-PWV的演变特征

利用乌鲁木齐GPS观测站数据反演得到1h间隔GPS遥测的大气可降水量(GPS-PWV)和乌鲁木齐自动气象站逐时降水资料,分析了乌鲁木齐地区夏季10次中雨以上降水过程的GPS-PWV演变特征。结果表明,乌鲁木齐地区的强降水过程中GPS-PWV呈现出明显的1～3天增湿过程和1～2次跃变过程,且降水时GPS-PWV几乎约为气候平均值的2倍,跃变过程与降水发生和结束有较好的关系,可为干旱区降水短期预报提供一个明确的水汽演变指标。     

一次中亚低涡造成的天山北坡暴雨GPS大气水汽总量演变特征

2015年6月26—28日中亚低涡造成天山北坡出现暴雨天气,本文利用常规观测、NCEP再分析资料及9站地基GPS遥感的大气水汽总量资料(GPS-PWV)对这次天气过程水汽特征进行深入研究,结果表明:(1)降水前,500 hPa阿拉伯海水汽经青藏高原向中亚低涡输送,低涡增湿明显;降水期间,500 hPa低涡向北移动并减弱成槽东移,700 hPa孟加拉湾经四川盆地、河西走廊的偏东水汽输送通道建立,与低涡自身偏南(东南)气流在暴雨区上空汇合,暴雨区中低层增湿剧烈;(2)深厚低涡造成的强降水前测站GPS-PWV均存在1~3 d增湿过程和1~2次跃变过程,强降水发生前GPS-PWV跃变均超过5 mm·(4 h)~(-1);(3)在同样水汽输送、辐合条件下,干旱区测站GPS-PWV急剧增幅越大,地面雨强越强,在一定程度上,水汽输送和水汽的辐合与GPS的剧增存在一定的对应关系;(4)中亚低涡造成的乌鲁木齐强降水发生前4~5 h的GPS-PWV增幅达到4 mm以上,GPS-PWV峰值往往达到气候平均值2倍左右。     

成都地区一次持续性暴雨过程的水汽特征分析

利用地基GPS技术反演得到的大气可降水量资料、FY-2C卫星水汽图以及NCEP 1°×1°再分析资料,分析了2008年9月23—26日成都地区一次持续性暴雨的水汽特征。结果表明,降雨期间的水汽主要由来自孟加拉湾的暖湿气流和来自"黑格比"台风的高低空急流组成;暴雨发生前对流层中低层水汽充足,大气层结极不稳定,水平风的垂直切变较明显;高时间分辨率的地基GPS资料不仅可获得水汽实时变化的信息,而且对于暴雨发生时间和暴雨强度都有一定的指示性;结合中尺度数值模拟的结果,发现此次暴雨过程中可降水量的变化能反映区域水汽辐合辐散的变化,降水与否或降水大小不仅取决于大气中水汽含量的多少,更受到大气动力和热力条件的影响,水汽辐合的强弱具有关键作用。     

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.     

2017-2019年南疆西部和昆仑山北坡大气可降水量变化特征

基于2017-2019年南疆地基GPS大气可降水量（下文简称“GPS-PWV”）、常规探空水汽廓线计算的大气可降水量（下文简称“RS-PWV”）和逐时降水资料，统计分析南疆西部和昆仑山北坡GPS-PWV时空变化特征、夏季不同海拔高度不同降水量级下GPS-PWV变化与实际降水的对应关系。结果表明：（1）南疆西部和昆仑山北坡GPS-PWV与RS-PWV，二者具有符合预期的很高的相关性。（2）不同海拔高度站点GPS-PWV空间分布差异明显，大部分站点GPS-PWV随海拔高度的增加而降低。（3）各站点GPS-PWV逐月变化均呈单峰型，冬季12月或1月最小，夏季7、8月最大；春、夏季各站GPS-PWV距平日变化为单峰型，秋、冬季GPS-PWV距平日变化除秋季乌恰站、若羌站为单峰型外，其它均为三峰或四峰型。（4）各站有、无降水时PWV平均值差异明显，昆仑山北坡差异更大；降水发生前GPS-PWV已开始上升，南疆西部PWV峰值主要出现在降水前0～1 h，昆仑山北坡PWV峰值主要出现在降水前0～3 h和7～9 h。     

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。     

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。     

副高边缘暴雨过程中的GPS可降水量和假相当位温分布特征

利用2010年8月石家庄地基GPS反演的可降水量、地面加密自动站和常规天气资料,对由副高进退引起的河北省中南部一次强降水天气过程中GPS可降水量和地面假相当位温的演变趋势进行了详细分析.结果表明:1)此次暴雨过程是由副高边缘暖湿气流与切变线共同作用造成的,强降水区主要出现在500 hPa的584～588 dagpm线、700～850 hPa切变线之间;2)降水出现时GPS可降水量基本对应于高值阶段,强降水出现时可降水量位于峰值前后;降水出现时GPS可降水量偏离系数为正值,而强降水一般出现在偏离系数超过1时;3)对同一测站而言,GPS可降水量越大对应的实际降水越强.当测站不同时,GPS可降水量高并不一定代表更强的降水,这与测站的地理位置和海拔高度有关.4)降水出现前热力和水汽条件配置好,能量不断积累,假相当位温逐渐升至极大值.随着降水出现与能量的释放,假相当位温回落到谷值阶段,此谷值越低、持续时间越长,对应的降水也越强.     

bbGPS/PWV资料三维变分同化改进MM5降水预报连续试验的评估

利用区域地基GPS网反演的高时空密度的大气垂直方向水汽总量，也称为可降水量（PWV），可大大弥补常规探空探测水汽资料的不足。为了全面评估区域GPS网PWV资料同化对业务数值天气预报改进程度的目的，在个例研究分析的基础上，进行了连续38天的GPS/PWV资料三维同化（3D-Var）改进数值业务预报的试验。研究方法是根据长江三角洲地区GPS气象网在2002年梅雨和盛夏季节观测的刖资料，通过三维变分同化建立中尺度数值预报模式MM5的初始场，逐日作出长江三角洲地区24小时的降水量预报。以6小时累积雨量为对象，与未同化GPS／刖资料的MM5的相应预报比较，通过多种评分方法，评估了GPS／PWV资料改进MM5降水预报的效果。结果表明GPS／PWV资料同化后的MM5降水预报能力在大部分时间和大部分地区都有所提高，主要是伪击率有较明显的下降，对小范围降水预报的改进更为明显。预报明显改进的区域恰好位于GPS站填补常规探空站间距较大的地区。