GPS遥感大气可降水量在降水天气过程分析中的应用

应用GPS探测的大气可降水量(PWV)对2010年大连地区降水过程中水汽变化特征进行了分析。结果表明：GPS/PWV资料能反映大气中水汽的时间和空间变化,其变化特征与降水有较好的对应关系;不同性质的降水过程PWV变化特征明显不同,稳定性降水过程中PWV变化较为平缓,呈明显的单峰结构,对流性降水过程水汽变化程度剧烈,呈震荡趋势,而混合型降水具有两种性质降水的共同特征;降水过程中GPS/PWV阈值表明,GPS/PWV资料在降水天气预报方面有一定的应用价值。     

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。     

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。     

利用水汽总量资料诊断入梅时间的方法

梅雨期是江淮流域从春季到夏季一个重要的过渡时期。传统诊断入梅的方法主要根据雨日和温度及副热带高压位置等来确定。由于雨日的不连续, 天气形势的多变, 常会引起诊断入梅日期的分歧。利用长江三角洲地区地基GPS网所反演的连续的大气水汽总量 (GPS/PWV) 资料详细分析了长江三角洲地区2002—2005年入梅情况, 发现GPS/PWV资料可以反映出入梅前后大气中水汽发生显著季节性跳跃的特征, 总结出利用大气中水汽变化特征来诊断入梅时间的方法 (PWV方法)。采用1980—2000年的历史探空资料计算的大气水汽总量 (PWV) 资料, 对该方法进行了检验:21年中有13年的入梅日期与历史上传统方法诊断的入梅日期相吻合; 对两种方法诊断的入梅日期相差较大的3年的入梅情况进行的分析表明, PWV方法诊断出的入梅日比原定入梅日更合理。该方法在2006年入梅诊断的应用也得到验证。     

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。     

遗传算法同化GPS可降水量资料的研究与应用

利用上海气象台提供的GPS可降水量资料,对2006年7月4-5日发生在江淮地区的一次大暴雨过程进行了分析和模拟研究.此次降雨过程与对流层中低层中尺度低涡的发生发展有密切联系.在高低空环流的共同作用下,高空槽后干冷气流与西南暖湿气流在江淮地区频繁交汇,使得中尺度对流系统得以持续发展.由于造成此次降雨的对流系统尺度较小,仅用常规资料难以理想地模拟出降雨过程.因此,采用遗传算法(GA)同化系统研究了GPS可降水量资料在暴雨模拟中的作用,并做了与伴随同化系统的对比试验.数值模拟结果表明:(1)使用GPS可降水量资料调整初始场后能更准确地模拟出降水的落区与强度.(2)为了进一步检验使用遗传算法同化系统后的效果,通过湿度场,风场,高度场的均方差试验,证明加入GPS可降水资料的遗传同化试验对其它要素的改善与伴随同化GPS可降水资料的试验相比,更能模拟出与实况更为接近的低层风场,湿度场结构.     

北京地区一次飑线过程的闪电特征及其与水汽条件的关系

利用北京闪电综合探测网(BLNet)的总闪定位和雷达回波资料,分析了2017年8月8日北京地区飑线过程的闪电活动特征,并利用变分多普勒雷达分析系统(VDRAS)反演结果,分析了闪电分布与水汽通量散度的关系。结果表明：1)此次飑线过程的闪电以云闪为主,地闪以负地闪为主,后期正地闪占地闪的比例升高。2)闪电辐射源主要分布在对流区,沿对流线向后部层云区倾斜分布,层云区亮带附近并无辐射源。3)辐射源主要集中在5—10 km高度,其峰值主要出现在6—7 km高度,并且随着对流系统发展、合并辐射源峰值所在高度有所升高,但在对流系统合并后高度有所下降。闪电频数均在每次对流单体开始合并后的18 min达到峰值。4)闪电主要集中在水汽通量辐合区,且辐合强度值越大,闪电越集中。     

云南地基GPS水汽解算方案及精度检验

在分析GAMIT水汽解算方案特点的基础上,利用云南6站地基GPS水汽探测资料,进行了不同解算方案计算结果的分析,并与GPS探空资料的PWV值进行比较,结果显示:不同解算方案对云南地基GPS水汽反演结果有显著的影响;在进行本地化后,GAMIT软件包对云南GPS水汽反演的精度有显著提高;不同季节的云南地基GPS反演水汽值与高精度探空水汽值的数值和变化趋势极为一致,二者的均方根差小于2 mm,说明该解算方案的地基GPS水汽反演结果可用.     

地基GPS技术在广东区域水汽分布研究中的应用

利用广东省连续运行卫星定位服务系统（GDCORS）观测资料,采用地基GPS／MET技术线路,用Bemese软件平台求解各参考站上的对流层天顶总延迟和湿延迟。通过推导湿延迟与大气可降水汽含量之间的转换关系得到GPS各测站大气水汽含量。试验结果表明,GPS／MET技术可获得覆盖广东省范围的高时空分辨率的大气水汽总含量分布图。     

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。     

一次长三角地区飑线过程的数值预报分析

2019年4月9日,长三角地区发生了一次罕见的长历时强飑线天气过程。在分析其天气形势背景和发展演变基础上,利用新一代华东区域数值模式对此次过程进行了预报分析,初步分析了其演变过程中的中尺度结构特征。结果表明,此次飑线发生在高空槽前、低层强烈辐合抬升天气背景下,强的垂直风切变、冷空气向南侵入与低层暖湿气流叠加建立了强的对流不稳定层结,是飑线发生发展和长时间维持的重要原因。数值模式成功模拟了飑线前部低层暖湿空气上升和后部中层干冷空气下沉这两支入流,以及飑线过境时边界层高度和大气可降水量迅速下降,地面中尺度冷池向东南方向的传播过程,冷池与对流风暴的移动速度基本一致,导致对流前部低层一直有风场的切变辐合抬升,有助于对流维持并发展。     

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。     

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/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。     

基于气象要素内插的GPS水汽反演方法研究与精度分析

准确获取测站气压和温度对GPS水汽反演至关重要。由于我国地域辽阔、经济和社会发展的差异较大,我国GPS气象站网有部分站点未布设气象传感器,无法准确获取测站的气压和温度,其对测站上方水汽造成了较大影响。本文提出一种增加高度订正的反距离加权法,并利用全国113个GNSS气象站(包括25个实验站点,88个插值站点)的连续3个月的气象数据对该方法进行验证。结果表明,内插得到的气压和温度的均方差为1.53 hPa和1.18 K,平均偏差为0.94 hPa和0.82 K。精度随着内插站点与实验站点之间高差的增大,偏差随之增大。最后将内插得到的气压和温度应用于GPS水汽解算,并与GPT-2模型的精度对比。内插气象数据得到的PWV(Precipitale Water Vapor)的均方差和平均偏差为0.59 mm和0.38 mm,精度明显优于GPT-2模型。     

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.     

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。     

基于GNSS的MODIS大气可降水量校正模型

MODIS大气可降水量（PWV）空间分辨率高但易受云雨等环境因素影响,精度不高.GNSS PWV 空间分辨率较低但具有全天候、不受天气影响、精度高的优点.研究表明两者存在显著的线性相关性,结合两者的优点,基于GNSS PWV校正MODIS PWV可获取大面积高精度的PWV.针对传统的线性回归校正模型没有考虑云、气溶胶等的影响使两种数据线性相关性变差的问题,本文在传统的线性校正模型上增加了使用年积日的非线性周期项的方法来构建校正模型.利用2017—2019年香港地区GNSS对流层延迟与MODIS近红外数据,使用频谱分析线性残差项,结果表明残差具有显著的年周期.对比传统模型,本文模型的平均绝对误差、平均相对误差、均方根误差和拟合度都有明显的改善,表明本文模型可行有效且精度较高.