黑龙江省大气水汽含量及其影响因素分析

大气水汽含量对海陆水循环、气溶胶和云的形成等具有重要作用,对其时空变化特征及其影响因素的研究具有十分重要的意义,而下垫面因素对其影响还有待进一步研究。以黑龙江省为研究区,基于MODIS、数字高程模型和探空数据,利用两通道和三通道比值法反演出大气水汽含量并进行精度评价。在此基础上,分析大气水汽含量的时空分布特征及其与下垫面之间的关系。研究结果表明:①两通道比值法要稍优于三通道比值法(与实测数据相关系数分别为0. 795和0. 754);②在4—7月间,黑龙江省西北部和东南部水汽含量低,而东部、西部水汽含量较高;③全省平均水汽含量整体呈上升趋势;④不同土地覆盖和地貌类型上空的水汽含量有着明显的差异。     

地基GPS数据结合MODIS数据的大气水汽反演研究

大气中的水汽不仅是影响地球天气变化的重要因素,更是多项气象研究中的重要参数,正确确定大气中水汽的含量,对研究降水与气候、灾害性天气预报、全球气候变化等具有十分重要的作用。本文详细地介绍了基于地基GPS以及基于MODIS数据的大气水汽含量反演方法,并利用天津测区的GPS数据与MODIS数据反演的大气水汽含量进行对比分析,得到了两种方法都具有反演大气水汽含量的结论。     

地基GPS水汽数据在暴雨监测中的应用研究

利用我国武汉IGS跟踪站的观测数据及地面降雨资料对武汉地区的一次短时的强降雨过程进行了监视分析,结果表明：在降雨发生前,大气中的水汽含量会出现持续增加的过程,并且在强降雨发生前2～3h大气水汽含量会急剧上升;当降雨发生后水汽含量逐渐降低,大气水汽含量的增减与降水的发生与停止呈现出一致性。     

利用太阳光度计测值估算北京上空水汽含量

基于CE318自动跟踪太阳光度计水汽通道（936nm）和一个窗区通道（870nm）的北京上空太阳直射辐射观测数据，利用修改的兰勒方法对大气柱水汽含量的估算方法，开展了太阳光度计的标定和北京上空水汽含量的计算等。利用探空观测结果对太阳光度计测量水汽量的标定显示，二者的线性相关性为0．986，定标不确定度为0．024g／cm^2。利用该方法对从2002至2004年观测的北京地区水汽含量进行了估算，结果表明在1，2，3，11，12月份，北京地区大气柱的水汽含量基本上小于0．5g／cm^2，三年中同月份水汽含量的平均值有较好的一致性。     

迭代重构算法在三维水汽场构建中的应用

水汽是大气中活跃而富有变化的成分,在大气能量传输和天气系统的演变中起着非常重要的作用。以GPS斜路径湿延迟(SWD)为观测值,通过附加水平约束和垂直约束条件,建立联合观测方程,采用迭代重构算法,可以重构局地上空的三维水汽空间分布。结果表明:联合迭代重构算法要优于代数重构算法;在香港地基、渤海区域GPS三维水汽层析解算中,初值分别选用无线电探空资料、MM5探空资料得到的大气湿折射率的精度更高;最佳松弛因子的选取是算法实现关键,文中以均方根差RMS作为迭代质量优劣的标准对最优松弛因子进行搜索。     

GPS可降水汽含量在强降雨过程中的特征分析

针对水汽在大气中易于变化,高时空分辨率水汽资料的欠缺,造成强降雨短时临近的预报水平不高的问题,探讨分析了GPS水汽反演的精度。利用香港CORS数据,通过GAMIT软件解算获得各测站1 h大气可降水量时间序列,将其与探空数据获得的液态水含量（PWV）和实际降水量进行比较分析。结果表明,GPS／PWV与Radio／PWV在整体变化趋势上具有很好的一致性,其相关系数大于0.9;GPS／PWV与Radio／PWV精度相当,两者平均偏差小于1 mm,均方根误差小于3 mm;GPS反演的大气可降水量与实际降水量具有较好的对应关系,能够精确地监测到水汽变化的过程,可以用于水汽的监测和预报研究。      

GPS数据解算对流层天顶总延迟探讨

运用GAMIT／GLOBK软件,对南极长城站与周边的各IGS跟踪站的GPS观测数据进行组网解算。在解算各站上空总天顶延迟的过程中,利用不同的星历进行解算,并对其解算结果进行了分析和探讨得出：实时预报。星历与精密星历在解算结果上差别不大,最小差值是0mm,最大差值仅为0．5mm。所以在计算各GPS站上空大气水汽含量时,可直接采用实时预报星历,对今后实时探测水汽及实时天气预报具有一定的实用意义。     

遥感反演和站点观测的地气温度分布特征差异

地表温度和近地表大气温度是地球系统、大气系统以及地—气相互作用物理过程的重要参量。在陆地—大气的相互作用过程中,水汽含量、NDVI指数、下垫面变化等因素会对地—气热量传输造成一定的影响。本文首先利用地表温度产品（MYD11A1）以及气温站点数据（GSOD）获得全国尺度下地表温度年最大值、近地面气温年最大值。在此基础上,使用趋势分析法分析2003年—2018年地、气温度年最大值时空分布特征及变化趋势,以及地—气温差气候倾向率变化趋势。最后,结合大气总水汽含量产品（MYD05）、NDVI指数（MYD13A3）、二氧化碳平均浓度增长率分析导致地表温度年最大值与近地面气温年最大值趋势发生变化的原因。研究结果表明：（1）在全国尺度下,2003年—2018年地表温度年最大值呈现北高南低的空间分布特征。近地面气温年最大值的空间分布与地表温度年最大值相反。大气总水汽含量年最大值在热带、亚热带季风气候区内总体较高。水汽含量既影响近地面气温的大小,同时也受到近地面气温的影响,因此,水汽含量年最大值与近地面气温年最大值表现出一定的空间分布一致性特征。（2）在2003年—2018年期间,地表温度年最大值的气候倾向率在空间上表现出北高南低的分布特征。近地面气温年最大值的气候倾向率在空间上也表现为北高南低,与地表温度年最大值的气候倾向率变化基本一致。但地表温度年最大值的变化幅度要大于近地面气温年最大值,并且在个别区域表现不一致。主要分布在天山地区、三江平原以及秦岭南侧地区,地—气年最大值变化趋势相反即地—气差减小。（3）大气总水汽含量年最大值的增加可造成近地面气温年最大值的增加,而植被覆盖度的上升可造成地表温度年最大值下降。但在天山地区大气总水汽含量与地—气差的响应不明显,但天山地区的近地面气温年最大值与CO₂平均浓度增长率的关系较为明显。（4）遥感数据反演的地表温度年最大值和站点观测的近地面气温年最大值空间分布表现出差异,但时间变化趋势基本一致。     

实用劈窗算法的改进及大气水汽含量对精度影响评价

对劈窗算法进行了改进,提高了算法的精度和实用性.对影响大气透过率的大气水汽含量进行了敏感性分析.模拟数据结果表明,劈窗算法对大气水汽含量不敏感,当大气水汽含量误差在-80%～80%变化时,反演的平均精度仍能在1 ℃以下.对实际MODIS影像进行反演的结果与大气模拟数据分析的结论基本一致,这说明适当地利用大气水汽含量的先验知识可以提高劈窗算法反演地表温度的精度.     

区域延迟模型在CORS站反演水汽中的应用

系统地论述了利用CORS系统观测数据反演大气水汽含量的基本原理和方法,分析其反演大气水汽含量过程。基于探空资料建立了广西区域干延迟的延迟模型和加权平均温度模型,利用广西地区CORS站及国内IGS站的观测数据进行解算得出天顶方向对流层延迟量。经过比较区域模型与经验模型得出区域模型具有可用性,且反演出的大气水汽含量与探空水汽含量精度相当,从而验证了区域模型具有可靠性。     

ECMWF资料的边界层伸缩水汽加密算法

针对欧洲中期数值天气预报中心(ECMWF)数据在研究小区域气象时空间分辨率较低的问题,研究了基于边界层伸缩的空间水汽加密思想,建立了基于ECMWF的空间水汽、地表气压和地表温度的加密模型。该模型可依据加密区域DEM分辨率实现任意密度的加密结果。利用美国GPSIPW示范网络中夏季连续两个月的GPS水汽观测值和地表实测气象数据进行了实验,结果表明,该模型结果较ECMWF原始数据,在空间水汽、地表气压和地表温度的精度上均有较大提高。     

一种可用于估计全球水汽标高的经验模型

水汽标高是一个反映水汽垂直分布特征的参数,也是全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)对流层天顶湿延迟改正和GNSS水汽层析中的一个辅助参数。本文对2006—2012年水汽标高的时间序列进行频谱分析,发现水汽标高在时间上呈现出年周期和半年周期变化,因此利用包含年周期和半年周期的三角函数来表达水汽的时变规律,然后利用欧洲中尺度天气预报中心(European Centre for Medium-range Weather Forecasting,ECMWF)的数据在全球1°×1°的格网点上分别拟合了三角函数的系数。通过上述方法首次构建了一个全球适用的水汽标高模型GSH,该模型既体现了水汽标高的时变特性又考虑了其地理差异。以无线电探空数据为参考,GSH具有-0.19km的偏差(bias)和1.81km的均方根误差(root mean square error,RMSE);以ECMWF数据为参考,GSH具有0.04km的bias和1.52km的RMSE。GSH整体上表现出了比较稳定的精度,可服务于GNSS气象学研究,也可为其他相关气象研究提供水汽标高参考。     

Remote sensing of water vapor content using ground-based GPS data

Spatial and temporal resolution of water vapor content is useful in improving the accuracy of short-term weather prediction. Dense and continuously tracking regional GPS arrays will play an important role in remote sensing atmospheric water vapor content. In this study, a piecewise linear solution method was proposed to estimate the precipitable water vapor (PWV) content from ground-based GPS observations in Hong Kong. To evaluate the solution accuracy of the water vapor content sensed by GPS, the upper air sounding data (radiosonde) that are collected locally was used to calculate the precipitable water vapor during the same period. One-month results of PWV from both ground-based GPS sensing technique and radiosonde method are in agreement within 1–2 mm. This encouraging result will motivate the GPS meteorology application based on the establishment of a dense GPS array in Hong Kong.     

Remote sensing of water vapor content using ground-based GPS data

Spatial and temporal resolution of water vapor content is useful in improving the accuracy of short-term weather prediction.Dense and continuously tracking regional GPS arrays will play an important role in remote sensing atmospheric water vapor content.In this study,a piecewise linear solution method was proposed to estimate the precipitable water vapor (PWV) content from ground-based GPS observations in Hong Kong.To evaluate the solution accuracy of the water vapor content sensed by GPS,the upper air sounding data (radiosonde) that are collected locally was used to calculate the precipitable water vapor during the same period.One-month results of PWV from both ground-based GPS sensing technique and radiosonde method are in agreement within 1～2 mm.This encouraging result will motivate the GPS meteorology application based on the establishment of a dense GPS array in Hong Kong.     

GPS/PWV在台风"玛莉亚"袭闽期间的变化特征研究

可降水量（PWV）表征大气中的水汽含量,本文利用福建省卫星导航定位基准服务系统（FJCORS）的GPS观测资料反演得到可降水量（GPS/PWV）,通过与实测的高精度探空PWV资料进行对比发现,其相关系数达到0.98,与探空结果具有较好的一致性;平均偏差在1.10 mm以内,表明GPS/PWV资料具有较高的精度。在此基础上分析2018年第8号台风“玛莉亚”登陆福建前后的GPS/PWV变化特征及其与实际降水量的关系,结果表明,GPS/PWV资料能够很好地反映台风期间水汽的时空动态传输过程,并与降水之间具有良好的对应关系。     

Estimating the motion of atmospheric water vapor using the Global Positioning System

Water vapor is both an important component in the atmosphere for the transport of energy and a noise source for space geodetic observations of the Earth's surface, such as from GPS and interferometric SAR (InSAR) measurements. GPS data collected from ground receivers are sensitive to the total amount of water vapor above the antenna and data from continuously operating GPS receivers are routinely used to estimate delays caused by atmospheric water vapor. Using these time series of atmospheric delay, we have estimated the motion of atmospheric water vapor above GPS networks. The motion above each site is determined by comparing the time series from different sites and estimating relative time offsets in these time series. These are then used to determine the velocity field of the atmospheric delays as they move across the network. We have compared the results with similar estimates inferred from geostationary satellite data and found clear correlation on several occasions. Such results can be useful for improving the understanding of the energy transport in the atmosphere, the spatial interpolation of water vapor, and for calibrating InSAR observations for delays caused by water vapor. Electronic Publication     

利用GPS技术遥感大气对流层水汽含量的研究

讨论了利用 GPS系统探测大气对流层水汽含量的原理和数学模型 ,对利用 GPS遥感大气对流层水汽的加权平均温度、水汽含量随时间的变化等一些关键问题进行了探讨。通过对我国沿海地区大连、青岛、闸坡、坎门、厦门 5个测站的实验数据的解算 ,获得了较为满意的结果。     

顾及垂直递减率的中国区域Tm格点产品空间插值

大气加权平均温度(T_m)是全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)反演大气水汽(precipitation water vapor, PWV)的关键参数。当前已有T_m模型提供的T_m信息难以捕获其日周期变化,因此限制了其在高时间分辨率GNSS PWV估计中的精度。大气再分析资料可提供高时空分辨率的T_m格点产品,但是在使用时需要对其进行空间插值,且T_m在高程上的变化远大于其在水平方向上变化。同时,针对中国区域地形起伏大等特点,提出顾及垂直递减率的中国区域T_m格点产品空间插值方法,以分布于中国区域的2015年89个探空站资料为参考值,验证了提出的方法在全球大地测量观测系统大气中心T_m格点产品和美国国家航空和太空管理局提供的MERRA-2的T_m格点产品中的空间插值精度。结果表明：(1)在顾及垂直递减率的T_m格点产品空间插值中,反距离加权法的...     

Voxel-optimized regional water vapor tomography and comparison with radiosonde and numerical weather model

Water vapor tomography has been developed as a powerful tool to model spatial and temporal distribution of atmospheric water vapor. Global navigation satellite systems (GNSS) water vapor tomography refers to the 3D structural construction of tropospheric water vapor using a large number of GNSS signals that penetrate the tomographic modeling area from different positions. The modeling area is usually discretized into a number of voxels. A major issue involved is that some voxels are not crossed by any GNSS signal rays, resulting in an undetermined solution to the tomographic system. To alleviate this problem, the number of voxels crossed by GNSS signal rays should be as large as possible. An important way to achieve this is to optimize the geographic distribution of tomographic voxels. We propose an approach to optimize voxel distribution in both vertical and horizontal domains. In the vertical domain, water vapor profiles derived from radiosonde data are exploited to identify the maximum height of tomography and the optimal vertical resolution. In the horizontal domain, the optimal horizontal distribution of voxels is obtained by searching the maximum number of ray-crossing voxels in both latitude and longitude directions. The water vapor tomography optimization procedures are implemented using GPS water vapor data from the Hong Kong Satellite Positioning Reference Station Network. The tomographic water vapor fields solved from the optimized tomographic voxels are evaluated using radiosonde data and a numerical weather prediction non-hydrostatic model (NHM) obtained for the Hong Kong station. The comparisons of tomographic integrated water vapor (IWV) with the radiosonde and NHM IWV show that RMS errors of their differences are 1.41 and 3.09 mm, respectively. Moreover, the tomographic water vapor density results are compared with those of radiosonde and NHM. The RMS error of the density differences between tomography and radiosonde data is 1.05  \(\mathrm{g/m}^{3}\) . For the comparison between tomography and NHM, an overall RMS error of \(1.43\,\mathrm{g/m^{3}}\) is achieved.     

青藏高原地区MERRA-2水汽产品精度检验分析

MERRA-2是当前最新发布的大气再分析资料,其提供的格网水汽产品具有较高的时空分辨率,但尚无文献对MERRA-2水汽产品在青藏高原地区的适用性予以评价. 因此,亟需开展青藏高原地区MERRA-2水汽产品的适用性分析. 根据MERRA-2格网水汽数据和格网点位势数据,建立了青藏高原地区的水汽垂直剖面函数,并利用水汽垂直剖面函数将格网点水汽值插值计算到临近探空站点或全球卫星导航系统(GNSS)站点上,再利用双线性插值法进行水平方向上的水汽插值计算,进行精度分析. 研究表明:高原地区测站间日均偏差(bias)多数分布在2 mm以内,月均偏差均小于1 mm,MERRA-2水汽产品在高原中部和北部精度较高,南部精度较低.