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。     

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％.     

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。     

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。     

地基GPS遥感的祁连山区夏季可降水量日变化特征及成因分析

基于祁连山区2007年7～8月地基GPS遥感的大气可降水量(Precipitable Water,PW)资料、探空资料和自动气象站资料,采用谐波分析等方法,分析了祁连山区夏季PW的日变化特征,并初步探讨其成因。结果表明:祁连山区夏季PW具有明显的日变化特征。PW日变化特征在无降水日比有降水日更显著。日循环(24 h)与半日循环(12 h)是PW日变化的主要信号。在无降水日,PW日变化以日循环为主,振幅为0.8～1.6 mm,峰值出现的时间在18:00～21:00(北京时,下同)。半日循环的振幅为0.6～0.7 mm,峰值出现的时间在05:00～06:00和17:00～18:00。在有降水日,不同站点PW日变化特征有所不同,有的以日循环为主导,有的以半日循环为主导。PW日变化与逐时累积降水频次日变化具有明显的先后关系,两者日变化的位相差为2.5 h。PW日变化与气温和比湿等要素的日变化以及山谷风演变有关。     

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...     

地基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。     

拉萨夏季大气可降水量的演变特征及其与降水的关系

根据拉萨站近40 a(1969—2008年)探空观测资料以及同期的地面降水资料,分析了拉萨近40 a夏季大气可降水量和地面降水的演变特征及其关系.结果表明:该站夏季大气可降水量和降水存在显著的正相关关系,两者存在相同的年际和年代际变化,均具有准3 a年际振荡和准11 a左右的年代际振荡;近40 a来两者均呈现出上升趋势,其中降水的增加趋势明显,其增幅大于可降水量的增幅.进一步通过对拉萨夏季降水转化率分析得知,拉萨夏季平均降水转化率约为26.06%,但存在明显的年际差异,夏季降水转化率最大值约为最小值的3倍;夏季降水转化率正(负)异常年,拉萨地区低层的辐合和高层的辐散均明显增强(减弱),拉萨地区垂直速度将增加(减弱),从而有(不)利于降水形成.     

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。     

湖北地基GPS大气可降水量变化特征分析及应用

利用探空资料、地基GPS/MET水汽监测资料,对恩施、宜昌、武汉三站地基GPS反演大气可降水量(GPS Precipitable Water Vapor,GPS/PWV)与探空进行了对比,表明GPS/PWV与探空RS/PWV具有良好的一致性。湖北省17站3 a GPS/PWV资料分析表明,GPS/PWV具有明显的月变化及日变化特征,分布具有从南往北逐渐递减,从西至东逐渐增加的特点。强降水个例分析表明GPS/PWV峰值略早于降水以及雷达回波峰值出现时间,高时空分辨率的GPS/PWV配合雷达对天气形势的分析以及降水的判断有一定的指导作用。     

青藏高原大气水汽探测误差及其成因

青藏高原大气水汽分布对区域天气气候有很大影响,其探测资料的可靠性备受关注。以地基全球定位系统(GPS)遥感的大气可降水量为对比参照,分析了1999—2008年拉萨和2003年那曲探空观测大气可降水量的误差及其原因。结果表明,近10年拉萨站探空观测的可降水量比GPS遥感的可降水量明显偏小,偏小程度随使用不同的探空仪而异。GZZ-2型机械探空仪和GTS-1型电子探空仪多年平均的大气可降水量相对偏差分别为8.8%和4.4%,随机误差分别为19.8%和13.3%。近10年大气可降水量探测偏差具有减少的趋势,从12.7%减少至2.4%,主要是由探空仪性能改进所致。分析发现青藏高原大气可降水量探测偏差具有明显的日变化,12时(世界时)比00时大。拉萨站GZZ-2型和GTS-1型探空仪在12时多年平均的大气可降水量探测偏差分别为15.8%和8.3%,00时分别为1.6%和0.5%。那曲站GZZ-2型探空仪在12和00时的大气可降水量探测偏差分别为12.4%和0.3%。大气可降水量探测偏差还具有季节变化,夏季大,冬季小。对大气可降水量探测偏差日变化和季节变化的成因分析表明,12时气温比00时气温高以及夏季比冬季气温高是造成大气可降水量探测偏差日变化和季节变化的重要原因。     

2017—2018年辽宁地区三次降雪天气的GPS水汽变化特征

利用欧洲中心（European Center for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF） ERA-interim再分析资料、常规气象观测资料及GPS （Global Position System）系统探测的大气可降水量（Precipitable Water Vapor,PWV）资料,对2017—2018年辽宁地区三次中雪及以上量级的降雪过程中大气可降水量的演变特征进行分析。结果表明：三次降雪过程中PWV均呈现单峰式结构,其与小时降雪量之间存在较好的时间对应关系,降雪时段对应PWV高值阶段;在降雪出现前6—15 h,PWV迅速增加,且PWV总增长量与降雪强度存在较好的正相关关系。     

济南地区大气可降水量三种观测反演资料的对比分析

大气可降水量在研究大气辐射和吸收,以及全球的热量输送,尤其是暴雨的预报预测等方面都发挥着重要作用。应用2015年章丘站GPS/MET、微波辐射计和L波段探空3种设备反演的大气可降水量数据,比较了三者之间的偏差特征。结果表明：GPS/MET、微波辐射计和L波段探空3种设备反演的大气可降水量变化趋势一致,但也存在明显的系统偏差,量值从大到小分别是GPS/MET、微波辐射计、L波段探空。三者之间的偏差在春夏秋冬四季的差值都较为稳定;GPS/MET比微波辐射计偏大4.5 mm左右,不会因为季节的改变而明显地增大或减小。但标准差最大是夏季,其次是秋季,冬季最小。由于12：00 UTC水汽含量大于00：00 UTC,造成3种探测手段反演的大气可降水量在12：00 UTC的标准差几乎总是大于00：00 UTC,而相对偏差小于等于00：00 UTC。     

GPS遥感大气可降水量在大连地区3次降水过程中的应用

利用大连市气象局地基GPS/MET观测网大气可降水量（PWV）数据,分析2011年大连瓦房店、庄河和长海地区降水天气过程PWV的变化特征及其与降水量和降水强度的关系,在此基础上通过分析物理量场和天气系统,探讨大尺度水汽输送、辐合与PWV变化的关系及GPS在暴雨天气中的应用。结果表明：PWV的增长方式受当地天气系统的支配和制约,对一次明显的降水过程,从开始至结束PWV的变化与降水量有明显的相关性。当有水汽由南向北输送时,PWV在降水开始前逐渐增长,当地面及高空有大范围的水汽辐合且高空比湿值大于10 g·kg^-1时,PWV显著增长（降水开始前4-5 h）,主要降水时段与PWV峰值相对应,同时PWV的增幅大小与降水强度有明显的关系。     

六盘山区夏秋季大气水汽和液态水特征初步分析

六盘山区是中国典型的农牧交错带和生态脆弱带,也是黄土高原重要的水源涵养地、生态保护区及国家级扶贫开发区。利用2017年6-11月隆德气象站地基多通道微波辐射计资料,结合同期平凉探空站及隆德地面降水等观测资料,分析了六盘山区夏秋季大气水汽、液态水变化特征。结果表明：六盘山区夏秋季在降水天气背景下,大气水汽含量和液态水含量均较高,分别为无降水天气背景下的1.4倍和7.0倍;降水天气背景下水汽在5000 m以下有明显的增加,且在此高度范围内的水汽密度随高度的递减率比无降水天气背景下明显偏小;各高度层的液态水相比无降水天气背景下均有明显增大,除6月外,主峰值均出现在0℃层高度层以下。六盘山区夏秋季各月中,6-9月。大气水汽含量高值区均出现在正午到傍晚时段,低值区均出现在日出前后;液态水含量在日出前、午后及傍晚分别出现峰值,最明显的峰值出现在午后。对一次对流性降水天气过程分析后发现,降水发生前40 min大气水汽含量和液态水含量出现两次明显的跃增,水汽向上输送不断加强,2500-7500 m高度的相对湿度明显增大。     

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.