强降雪天气中GPS可降水量与地面空气湿度的综合分析

利用2008-2010年河北省石家庄市地基GPS反演的可降水量资料和常规天气资料,对可降水量在强降雪天气过程中的演变趋势进行了分析。结果表明,回流降雪过程出现前24h,可降水量存在一个极大值,而且这个值越大,对应的过程降水量就越大;在降雪开始前,可降水量经过长时间的酝酿,持续高于月均值;降雪过程结束后,可降水量缓慢下降...     

川西高原地基GPS遥测可降水量特征

利用JICA项目在川西高原建设的地基GPS站观测资料,分析了川西高原可降水量特征。与探空站资料计算的可降水量比较,地基GPS遥测的可降水量平均误差0.17mm,精度可满足气象应用需求。全年可降水量川西高原北部为3289.6mm,川西高原南部为8164.4mm。川西高原夜间可降水量略大于日间;夏季最多,秋季次之,冬季最少,四季干湿分明,冬夏差异显著;月变化明显,昼夜月变化趋势基本相同。     

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。     

一次回流降雪过程边界层东风结构分析

利用常规观测资料和NCEP1°×1°再分析资料,对2010年12月23日凌晨至上午发生在河北的一次回流降雪过程进行了诊断分析,结果表明：地面蒙古冷高压外围的偏北风携带冷空气东移至东北平原后转向西南方向抵达河北中南部地区,边界层偏东气流将渤海水汽带向河北中南部;在降雪前期表现为“湿冷”,在降雪过程中表现为“干冷”;偏东风在太行山东麓地形作用下被迫抬升,其携带的水汽随之抬升,为降雪过程提供了弱的水汽条件;边界层内水汽通量散度主要表现为纬向水汽辐合,在降雪前主要由水汽平流引起,在降雪过程中主要由风场辐合造成。     

浙江GPS/MET反演大气可降水量产品的误差分析

基于2010—2013年浙江省3个探空站和GPS/MET资料反演的大气可降水量分析得出,大气可降水量与地面水汽压之间存在很好的相关性,可以利用回归方程和地面水汽资料来推算大气可降水量,但存在一定的误差。"GPS法"相对"地面法"与"探空法"结果的相关性更高,标准差更小,也更能反映实际情况。浙江省GPS/MET资料反演出的GPS-PWV产品误差接近正常水平,可以应用于降水的监测、预报以及数值模式中。     

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.     

廊坊市回流型强降雪天气及预报指标分析

统计了1990-2009年间降雪资料的基础上,运用历史天气图、micaps资料以及NCEP再分析资料,对回流型强降雪个例进行了详细分析,总结了华北回流型强降雪天气的普遍特征,通过对回流形势和廊坊及上游沿线测站高低空物理量特征的诊断分析,归纳出一些适合廊坊本地的预报指标,并通过初级模型的建立进一步提高当地强降雪预报的准确率。结果表明：回流降雪过程500 hPa高空形势可分为两类：两槽一脊型和多波动型;地面图上亚欧东部基本呈“北高南低”或“东北高西南低”的形势,高压中心的平均强度可达1045.5 hPa。廊坊地面风的上游即渤海西岸为显著的北到东风,当风速达到5 m·s^-1以上时要注意强降雪的发生。     

地基GPS遥测大气可降水量在天气分析诊断中的应用

利用河北省石家庄、张家口、秦皇岛3个GPS站观测资料，通过GAMIT软件处理反演到2005年4—11月的大气可降水量（PWV）资料，初步分析了河北大气可降水量时空分布特征。结果表明，GPS反演的大气可降水量具有较高的使用价值，其时空变化明显，反映了河北降水的季节和地区变化特征。通过与降水之间关系分析发现，降水大多出现在高于大气可降水量基值的时段，不同影响天气系统，大气可降水量变化具有不同的变化特征。     

一次降水过程的GPS可降水量资料同化试验

选取2005年7月23—24日北京、天津、河北地区的一次强降水过程,利用MM5模式进行数值模拟试验和GPS可降水量资料的伴随同化试验。为了检验GPS可降水量资料对模式湿度场的改善程度和伴随同化效果,采用24h降水TS评分、模拟湿度场与真实场的均方差和实况降水等检验方法,通过温度场、高度场和风场的均方差试验,结果证明加入GPS可降水量资料在改善初始湿度场的同时对初始温度场、高度场和风场也有不同程度的改善。     

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.     

地基GPS遥感观测安徽地区水汽特征

对2002年6～7月安徽地区肥西、桐城、寿县、无为、芜湖、滁州6个GPS观测站的数据，结合相应的地面温度、气压等气象数据反演了时间间隔为30min连续变化的水汽总量。这一解算结果由解算方法分析达到1～2mm量级精度，达到了数值天气预报和气候研究的要求。利用这些资料，分析了上述地区水汽变化特征。单站水汽的持续积累和源源不断的水汽输送是强降水系统发生发展的必要条件，为了研究水汽来源及水汽量的大小，结合NCEP资料计算了一次强降雨过程中水汽通量值。     

2002年台风Ramasun影响华东沿海期间可降水量的GPS观测和分析

介绍了2002年建成的长江三角洲地区GPS(全球定位系统)网对台风Ramasun影响华东沿海地区时可降水量的探测,指出GPS探测的可降水量(PWV)与加密探空资料所计算的可降水量具有高度的一致性.通过对多站GPS资料时间序列的分析,揭示了在台风影响过程中PWV 的三个阶段的变化特征: 在台风降水产生前PWV 都有一个急升的过程,PWV的急升时间长短、升幅、量值大小反映了水汽累积情况,它与台风过程降水总量、每小时降水量大小有较好的对应关系;PWV 急升达到峰值后进入高值波动阶段,一般在达到峰值后7～10小时开始出现明显的降水, 在这一阶段中PWV 时间序列的波动和空间分布特征与台风降水的短时变化和螺旋雨带演变有较好的对应关系;PWV 的急降则反映台风降水即将结束.     

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.     

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。     

地基GPS遥感观测北京地区水汽变化特征

利用2004—2007年SA34（北京大学）站的GPS观测数据,运用GAMIT软件解算反演了间隔30min的连续变化大气水汽总量（PW）。与北京南郊观测场得到的探空结果作比较,均方根误差（RMSE）在2~3mm之间。通过对大气水汽作月平均,得到每月的大气水汽总量口变化曲线,并初步分析了夏季水汽日变化与地面比湿、降水、地面气温以及地面风矢量的关系。结果表明:北京地区夏季7月大气水汽总量最小值出现在08:00（北京时）左右,8月大气水汽总量最小值出现在08:00到12:00左右（各年表现出一定的差异）,夏季大气水汽总量的最大值出现在01:00到03:00;7月和8月的日变化在夜间变化趋势有所不同;大气水汽总量最大值出现时刻与地面小时降水有一定相关性,且大气水汽总量的日变化明显受风矢量日变化的影响。通过对大气水汽总量的时间序列进行小波分析,得到1年大部分时间里,水汽变化存在大约12d的周期。采用前期的大气水汽总量平均值和短时大气水汽总量增量两个条件进行降水的判断,认为夏季降水的出现时刻与差值的高值区有比较好的对应。     

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水汽监测中卫星轨道处理分析

轨道误差是GPS水汽监测的重要误差来源,对轨道误差对水汽监测的影响进行分析,并研究Neville算法在预报精密星历轨道插值上的可行性,实现近实时水汽监测的轨道插值处理,为水汽监测奠定基础.     

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.