全球定位系统的可降水量资料在北京地区快速更新循环系统中的同化试验

针对发生于2006年8月和2007年6-8月的28次降水过程,在3 h快速更新循环同化预报系统平台上分别进行了有无同化局地GPS可降水量资料的试验.结果表明,局地GPS可降水量的同化可以使模式对大阈值降水的时段、强度和落区的预报性能均获得全面的提高,此现象在模式积分最初的0-6小时表现得更为明显.由于同化所用的GPS可降水量观测资料主要集中在极为局地的京津冀地区,而且GPS-PWV资料的同化仅能对模式中的水汽含量发生影响,因此该资料的同化与否并不能为模式总体预报性能带来明显差异.但从以54511测站为代表的北京地区局地常规要素预报效果来看,快速更新循环的同化方式能使高时空分辨率的GPS可降水量在北京局地的同化效果得以累积,并为气象要素在局地的预报效果带来显著的正面影响.通过对一次强对流个例进行分析可以发现,以快速更新循环的方式可以同化较高时间频率的GPS可降水量观测,从而对模式大气的初始湿度条件起到持续累积的影响.在一定的动力和热力条件下,由GPS可降水量同化带来的累积的模式大气增湿也有望在模式中形成利于局地对流形成和发展的环境,提高模式对局地对流的预报水平.     

MODIS水汽反演用于InSAR大气校正的理论研究

大气效应尤其是大气水汽的影响是InSAR干涉测量中主要的误差源和限制因素之一,因此高精度的InSAR应用迫切需要及时掌握大气水汽含量及其时空变化。本文深入分析了利用MODIS的水汽反演结果进行InSAR干涉测量大气校正的可行性,对MODIS近红外水汽反演结果与地基GPS水汽探测结果进行了比较和分析。同时根据GPS解算结果,利用实例讨论了基于地面气象参数的水汽延迟模拟的效果。     

滑动时间窗技术在地基GPS数据实时解算中的应用

滑动时间窗技术使用移动的时间窗定义参与解算的GPS(全球卫星定位系统)数据的起止时间,使得最新的观测数据得以加入实时的数据解算,获得最接近实况的观测结果。使用固定宽度的时间窗,可在保证模糊度解算精度的同时,占用最少的计算机资源。以2008年中国境内6个IGS(国际全球卫星定位服务局)测站全年数据为例,采用滑动时间窗技术,用不同的时间窗宽度计算各测站的逐时对流层参数,以CODE网站上公布的上述测站的逐日天顶总延迟(Zenith Total Delay,ZTD)作为标准值,分别统计其标准差,分析不同宽度的时间窗对ZTD解算精度的影响。结果表明,业务化的"地基GPS实时水汽反演系统"应用滑动时间窗技术,将时间窗宽度设定在8h左右,可以在获得高精度对流层参数的同时,满足业务的实时性需要。     

利用北京GPS监测网分析夏季暴雨的水汽特征

利用覆盖北京地区的地基GPS水汽监测网数据反演的地基GPS大气柱水汽含量 (precipitable water vapor, PWV),分析了2009年7月3次暴雨天气过程中大气柱水汽含量的水平分布特征;利用高空、地面常规气象资料以及加密气象自动站观测资料计算地面和高空比湿,结合温度、风等物理量分析3次暴雨天气过程中的大尺度水汽输送和中尺度局地辐合作用;对最大降水强度以及降水量的时间变化的分析表明:3次降水落区分布特征与降水前期大气柱水汽含量高值的水平分布较为一致;大气柱水汽含量曲线变化特征与各尺度天气系统造成的水汽输送和水汽辐合密切相关,大气柱水汽含量的大小与水汽来源密切相关;降水前4小时内大气柱水汽含量出现陡增,线性增速大于1.1 mm/h,最大降水强度出现在大气柱水汽含量峰值出现后的1~2 h。     

两种垂直分层方法对GPS水汽层析结果的影响

利用北京房山地区9个全球定位系统测站组成的实验站网,研究GPS水汽层析网格的划分方法,采取垂直均匀和垂直非均匀两种分层方法,分析GPS层析网格垂直分层对水汽层析结果的影响。结果表明：均匀和非均匀垂直分层方法得到的GPS水汽层析结果是可靠的,均可以与探空水汽结果进行比较。但垂直非均匀分层更符合大气水汽的实际分布特征,层析解算精度更高,尤其对测站高度差较小的GPS站网,尽量选择垂直非均匀分层方法。垂直均匀和垂直非均匀分层方法均可以为北京地区GPS层析网格垂直划分提供参考。     

GPS遥感大气可降水量在暴雨天气过程分析中的应用

利用北京市气象局地基GPS监测试验网遥感大气可降水量（PWV）数据，分析2004年汛期暴雨天气过程PWV的变化特征及其与降雨量、降雨强度的关系；通过分析地面、高空的位势高度场、风场，以及比湿外水汽通量Q及水汽通量散度AQ等物理量诊断场分布，研究天气系统与大尺度水汽输送、辐合的关系，大尺度水汽输送、辐合与PWV变化的关系；探讨GPS遥感大气水汽资料在预报强降雨天气过程中的应用。得出：PWV的增长方式受当地天气系统的支配和制约，对于明显降雨过程，当地面、高空天气系统有利于暖湿空气的输送时，在北京附近形成等湿度线密集区，PWV逐渐增长（降雨开始前的13-24h）的趋势；当地面、高空有辐合系统东移或生成，或有中小尺度天气系统影响时，PWV显著增长（降雨开始前的3～4h）；当PWV大于某阈值后出现较强降雨，PWV值及增量的大小与降雨量的大小没有明显的关系。     

获取GPS斜路径方向水汽含量算法

获取高精度的GPS信号斜路径方向的水汽含量（SWV）数据,是获得测站周围水汽三维空间分布信息（水汽层析）的基础。目前计算SWV的方法有多种,但都不同程度地存在解算实时性差、解算精度不高、转换方程复杂不利于系统维护等缺点。本文计算SWV方法综合Bernese 5.0软件的双差处理流程和非差处理流程,分别获得相关站点的湿延迟梯度值和非差残差值,能近实时、高精度地反演SWV。使用该方法重新处理2007年微波辐射计和GPS对比观测试验数据,均方根误差小于4 mm。证明应用该方法,地基GPS可较精确地反演三维水汽信息。