利用GPS技术推算大气水汽含量的原理和方法

本文简要介绍了GPS技术推算大气水汽含量的研究成果及应用前景，解释了利用GPS技术推算大气水汽含量的原理和方法，简要介绍了求解干延迟的三种经验公式，对GPS观测数据推算大气水汽总量Wp时存在的几种误差进行了分析。     

大连地区地基GPS水汽自动处理系统设计

简要概述基于GAMIT开发的大连地区地基GPS水汽自动处理系统的总体结构,设计思路,以及具体实现过程;还对系统反演的水汽资料进行精度检验以及误差分析,并介绍了系统反演水汽的质量控制方法,运行中常见故障的处理方法和日常业务中应用情况.初步应用结果表明:系统可用于解算地基GPS观测数据,获取高时空分辨率的水汽资料,用于天气分析和预报.系统具有解算精度高、运行稳定、自动化程度高等特点,具有很好的推广价值和业务使用价值.     

青藏高原大气总水汽量的反演研究

利用2001年青藏高原89个气象站资料、NCEP格点再分析资料以及2001—2003年7月3个地基GPS站的大气总水汽量观测资料,对GPS遥感的大气总水汽量与探空观测结果做了比较,研究了大气总水汽量变化对降雨形成的影响,大气总水汽量与地面水汽压的关系,分析了青藏高原大气总水汽量的时空变化特征及其成因。结果表明:GPS遥感的大气总水汽量与探空观测结果吻合得较好,2001年那曲站两种结果相比均方根误差仅0.15 cm;大气总水汽量与地面水汽压之间有良好的相关关系;不同季节高原上基本都存在3个明显的大气总水汽量高值中心:即东南部、西南部和西北部;高原大气总水汽量分布的季节变化与500 hPa风场及整层大气水汽通量的变化关系密切。     

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。     

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。     

西藏地区GPS水汽资料与降水量之间的对比分析

利用2008年7月份西藏地区地基GPS遥感大气水汽总量的观测资料,研究了大气水汽总量与日平均温度、相对湿度和降水量的关系。研究结果表明：1海拔高度对站点上空水汽总量的影响比较明显,一般情况下海拔越高水汽总量越低;其次高原上某地的降水转化率高低与该地所处的长期天气背景有关2．水汽总量值与实际降水量的大小之间并不是一种简单的正比关系,水汽梯度值和水汽源源不断地输送对降水量的大小有重要影响。3．日平均温度和GPS大气可降水量跟相对湿度之间呈反相关;降水往往出现在高温高湿后面,这种现象可以用湿旋转效应解释;最低温度跟GPS大气可降水量之间有良好的正相关。     

西藏地区GPS水汽资料与降水量之间的对比分析

利用2008年7月份西藏地区地基GPS遥感大气水汽总量的观测资料,研究了大气水汽总量与日平均温度、相对湿度和降水量的关系。研究结果表明:1海拔高度对站点上空水汽总量的影响比较明显,一般情况下海拔越高水汽总量越低;其次高原上某地的降水转化率高低与该地所处的长期天气背景有关2.水汽总量值与实际降水量的大小之间并不是一种简单的正比关系,水汽梯度值和水汽源源不断地输送对降水量的大小有重要影响。3.日平均温度和GPS大气可降水量跟相对湿度之间呈反相关;降水往往出现在高温高湿后面,这种现象可以用湿旋转效应解释;最低温度跟GPS大气可降水量之间有良好的正相关。      

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。     

GPS应用与大气三维结构监测技术研究

本项目主要就如何利用全球卫星定位系统（GPS）精确监测大气层水汽总量、如何将不同方法结合监测高原水汽总量、大气水汽资料的应用和稳定同位素分析技术在水汽源诊断等方面开展了研究，取得以下主要研究成果：     

区域GPS网对流层延迟直接推算可降水量研究

针对武汉地区GPS气象网资料进行GPS对流层延迟直接推算可降水量的研究。推导了对流层延迟直接推算可降水量的模型,并对模型结果进行检验。从武汉东湖站GPS对流层延迟与无线电探空可降水量的比较中可知,两者具有很好的相关性,相关系数达到0.931;由该站对流层延迟转换的可降水量与无线电探空可降水量的比较可得,均方根为4.45 mm,相关系数为0.905,对流层延迟转换的可降水量与GPS可降水量的均方根为2.23 mm,相关系数为0.988。说明在没有气象数据的地区,对流层延迟直接推算的可降水量可以作为气象短期预报的参考依据。     

GPS可降水量与掩星折射率资料同化对暴雨模拟的影响

利用WRF-3DVAR系统同化GPS地基可降水量资料和空基掩星探测资料,对2011年6月14日我国夏季江淮流域暴雨天气过程进行数值模拟试验,对比分析可降水量和掩星折射率资料在暴雨天气数值模拟中的影响。结果表明:可降水量和掩星探测对底层水汽都有明显改善,可降水量对水汽的改善更为显著,比掩星同化平均高一个量级,改进了暴雨的强度和暴雨的影响范围;掩星折射率资料的同化通过改善强对流区域的风场和温度场,从而改进暴雨的降水落区;GPS可降水量和折射率资料的同时同化,一定程度上弥补了可降水量探测站点分布的不足和掩星折射率资料稀疏,对暴雨的强度、范围和落区预报都有很好的提高,两者可以很好地相互补充。      

中国区域大气加权平均温度的时空变化及模型

大气加权平均温度T_m是地基GPS水汽遥感的关键参数,决定了水汽反演的精度。利用2008—2011年全国123个探空站点资料,分析了T_m与其影响要素纬度、海拔、地面气温、水汽压及大气压之间的关系,结果表明:T_m与纬度和海拔随季节变化呈周期性负相关,与地面温度和水汽压的自然对数呈正相关,与大气压呈负相关;T_m的空间变化具有纬度地带性和明显的气候分布特征,其变异程度在空间分布上有显著差别,不同地理位置的T_m受季节性影响程度不一,T_m也具有明显的年际周期性变化,年内T_m的每日变化符合二次函数分布规律。按照全国、气候分区和季节分区方法,分别建立了T_m单因子和多因子回归模型,并利用2012年1—5月数据对所建模型进行验证,T_m的估算误差能满足GPS水汽遥感2%的精度,模型普遍适用于我国地基GPS水汽遥感中T_m的估算。     

用GPS可降水量资料对一次大-暴雨过程的分析

利用2002年9月10～20日GPS的可降水量资料与实况降水场做了分析比较,结果表明,每30分钟的可降水量连续观测资料对实际降水预报有着一定的指导意义.首先,可降水量第一次达到及最后一次出现50mm的时间与实际降水的开始、结束时间有着较好的对应关系,而可降水量≥50mm的持续时间越长,实际降水量也就越大,反之则相反;其次,可降水量的3小时及24小时变化对预报未来降水区域和雨量分布有着一定的指示作用;最后,可降水量在降水过程中不同阶段的趋势变化反映了500hPa流场、700hPa水汽通量场的变化,这为实际降水预报中水汽的来源及输送提供了更有利的依据.     

华西秋雨天气过程中GPS遥感水汽总量演变特征

利用成都地区地基GPS观测网2007年9-11月的观测数据, 结合自动气象站资料计算出30 min间隔GPS遥感的大气水汽总量(GPS-PWV)。将成都地区秋季降雨分为阵性降雨和连续性降雨(秋绵雨), 结合其他气象要素资料, 分析了GPS-PWV变化与成都秋雨之间的关系。结果表明:高值的水汽总量是产生降水的必要条件; 不同的降水过程, GPS-PWV的变化幅度、极值水平和持续时间存在明显差异。水汽的增长、上升运动的增强和温度的减少是造成阵性降水的主要原因; 而秋绵雨过程中, 水汽的增长和地面露点温度差与降水过程有较好的对应关系。     

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。     

A PRELIMINARY STUDY ON THE QUALITY CONTROL METHOD FOR GUANGDONG GPS/PWV DATA AND ITS EFFECTS ON PRECIPITATION FORECASTS IN ITS ANNUALLY FIRST RAINING SEASON

We first analyzed GPS precipitable water vapor (GPS/PWV) available from a ground-based GPS observation network in Guangdong from 1 August 2009 to 27 August 2012 and then developed a method of quality control before GPS/PWV data is assimilated into the GRAPES 3DVAR system. This method can reject the outliers effectively. After establishing the criterion for quality control, we did three numerical experiments to investigate the impact on the precipitation forecast with and without the quality-controlled GPS/PWV data before they are assimilated into the system. In the numerical experiments, two precipitation cases (on 6 to 7 May, 2010 and 27 to 28 April, 2012 respectively) that occurred in the annually first raining season of Guangdong were selected. The results indicated that after quality control, only the GPS/PWV data that deviates little from the NCEP/PWV data can be assimilated into the system, has reasonable adjustment of the initial water vapor above Guangdong, and eventually improves the intensity and location of 24-h precipitation forecast significantly.     

北京可降水量变化特征的地基GPS观测与分析

利用GAMIT软件对2004年7月至2005年7月北京GPS观测数据进行解算,结合地面温度及气压观测数据,反演了1a时间内分辨率为2h的水汽总量序列,并与探空和微波辐射计的反演结果做了对比,均方根差分别为3.05mm和3.29mm,得到了北京地区水汽总量的季节变化特点及水汽与降水的相互关系,这对气象研究和天气预报有很好的作用.     

地基GPS遥测大气可降水量应用精度和范围

利用2005年6～8河北省石家庄、张家口两个地基GPS站反演得到的大气可降水量资料,对探空资料计算的大气可降水量和GPS反演的大气可降水量进行比较,并通过2007年7月17～19日河北中南部一次强降水过程的个例分析,发现GPS资料反演的大气可降水量略高于探空站资料的计算结果,但两种资料的可降水量计算结果变化趋势一致,GPS反演的大气可降水量具有较高的使用价值,但单站GPS反演的大气可降水量有效半径距离具有一定限度.     

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。