天山可降水量和降水转化率的研究

水是干旱半干旱地区的命脉,实施人工增水是增加水资源的一个重要途径。笔者根据1971—2000年30a天山山区及其周边44个地面站每日4个时次的水汽压和日降水量,运用整层大气可降水量的经验计算公式,计算了天山山区及其周边地区的大气可降水量和降水转化率。分析得出天山地区可降水量夏季多、冬季少,空间分布表现为自西向东、自山区外围向山区中心地带递减的规律。降水转化率的时空分布说明夏季山区的降水转化率较高,一般为100‰～200‰,最大为355‰;冬季降水转化率低于夏季,相对而言山前的平原地区,如伊犁地区、北疆石河子到阜康一带的降水转化率较高,为80‰～125‰。上述结果表明天山地区具有很大的增水潜力。

用地基GPS资料分析大气可降水汽总量

利用'中国地壳运动监测网络'和三峡监测网的地基GPS资料,通过Bernese软件以及根据Bevis等和Rocken等水汽解算原理编制的水汽解算软件,获得了武汉、巴东、兴山、泸州等长江流域测站大气可降水汽总量分布和时间间隔为2小时的GPS遥感大气可降水汽序列,并与站点雨量及区域面雨量进行对比分析,结果表明:地基GPS遥感水汽量变化与地面降水有很好的相关性,而且GPS遥感水汽变化序列峰值对应于强降水提前了8～22小时,有助于强降水特别是突发性强降水的预测;多个站点的GPS遥感水汽总量联合分析,对于区域水汽总量变化研究有一定意义.

上海GPS综合应用网对可降水汽量的实时监测及其改进数值预报初始场的试验

分析了 2 0 0 2年夏季上海GPS综合应用网 (简称SGCAN)的观测数据 ,实时处理中直接利用IGS(Interna tionalGPSService)超快速产品IGU(theUltrarapidorbitofIGS)轨道 ,在长基线辅助下考虑海潮的影响 ,得到了可靠的可降水汽量 (简称PWV)序列 ,监测结果与加密的Radiosonde观测比较 ,偏差为 2mm左右 .与MM5预报可降水量的比较说明GPS监测结果可以作为检验数值预报质量的工具之一 .2 0 0 2年夏季SGCAN监测的PWV时空变化过程反映了长江三角洲地区从西南到东北的详细入梅雨过程和特点 ,以及整个梅雨季节雨带在江淮地区来回摆动的情况 .一小时雨量与GPS PWV锋值的对应关系统计表明GPS PWV对雷暴雨具有一定的短期预报特性 .利用Cressman分析方法把GPS PWV插值到中尺度数值预报模式初始场的各个格点上 ,改进了数值预报初始湿度场的精度 ,提高了中尺度数值预报的准确性 ,反映了GPS

GPS可降水汽与MODIS可降水汽回归性分析

地基GPS可反演大气可降水汽,为气象预报提供高精度的大气水汽数据。然而GPS观测仅可以提供离散点的水汽值,MODIS却可以提供空间连续变化的水汽值,但MODIS水汽反演误差的存在使其不能满足气象预报的精度要求,因此两种遥感水汽的融合研究尤为必要。基于此,该文利用西安2006年7月-2009年7月7期GPS观测数据、地面气象实测数据和对应的MODIS数据,研究了GPS与MODIS两种遥感水汽间的回归关系,在考虑水汽的季节性变化的基础上建立了两者的回归模型,并由此建立了直接对MODIS反演水汽值的校正模型。根据多个经验模型,确定了西安GPS湿延迟与GPS可降水汽的比值:夏季取6.00、冬季取6.52。

FY-3C微波成像仪海上大气可降水产品质量检验

中国自主研制的第二代极轨气象卫星的首颗业务星风云三号C星(FY-3C)于2013年9月23日发射升空。微波成像仪(MWRI)作为FY-3C上携带的重要微波载荷之一,能够实现对大气、海洋和陆地的全天时监测。其中,MWRI海上大气可降水量(TPW)产品在数值预报模式以及气候变化研究中具有很重要的应用价值,但是应用效果的好坏往往受产品精度的制约。使用长达4年的卫星观测资料,通过MWRI TPW业务产品和无线电探空及专用传感器微波成像仪(SSMIS)TPW业务产品的比较,对MWRI TPW产品(包括轨道产品、日产品和月产品)的质量进行检验。结果表明,轨道产品和地面实际观测的探空数据的平均相对误差在7%左右,均方根误差为2.6 mm;日产品和SSMIS日产品的均方根误差约为3 mm,和探空日产品的均方根误差小于2.1 mm;月产品和SSMIS月产品的均方根误差小于1.3mm。表明FY-3C MWRI TPW业务产品长期以来一直稳定运行且精度较高,具备实际应用潜力。

卫星多通道红外信息反演大气可降水业务方法

利用GMS-5多通道资料和MODTRAN辐射传输模式设计并实现了用卫星红外分裂窗通道反演大气可降水的物理反演算法.采用1998年夏季的资料进行了大气可降水反演试验,并使用探空资料对反演结果进行检验,其均方根误差为3.30mm.为了在业务上实现大气可降水物理反演算法,设计了通过利用GMS-5资料、数值预报资料以及RTTOV7快速辐射传输模式的反演大气可降水的物理算法,并用探空资料对反演结果进行检验,其均方根误差为4.09mm.结果表明:RTTOV7快速辐射传输模式的引入,使反演速度有显著的提高,能够满足业务要求.

地面GPS观测探测大气可降水汽量的方法和前景

介绍了利用地面GPS观测探测大气可降水汽量（PWV）的基本原理和方法及其在气象学和天文定位上的应用．地面GPS测量的PWV估计的主要误差源来自天顶湿延迟的估计．为了提高天顶湿延迟的估计精度，根据大气湿分量随时间变化的特性，天顶湿延迟的估算可采用确定性参数估计和随机模型估计．采用这些方法能有效地提高GPS精密定位中高程测量的精度，且其估算的PWV的精度可达1-2mm，足以满足天气预报和气候研究的需要．简述了大气分布的非球对称性对PWV估计的影响并评述了利用地面GPS测量探测PWV的前景．

基于SDCORS的区域可降水汽含量分析

利用GAMIT/GLOBK软件对SDCORS站的观测数据进行解算,获得了山东地区各测站的时间间隔为1小时的大气可降水汽序列,将其与NCEP模型插值计算得到的可降水汽含量、地面站点的实际降水量进行了比较分析。结果表明:利用SDCORS观测数据所反演的可降水汽含量有一定的使用价值,可以用于气象学上大气可降水汽含量的研究;GPS可降水汽含量能够作为降水短期预报的指标,能够监测天气变化的过程。

基于区域CORS的可降水汽含量反演及其精度分析

为了检验区域CORS反演可降水汽含量的精度,本文使用SDCORS的2012年全年的观测数据,通过多参数法建立误差方程和法方程的方法解算出对流层延迟,进而转化为可降水汽含量。提出了利用定位精度判断可降水汽含量反演精度的方法。文中使用此方法将GPS/PWV与NCEP/PWV对比分析的方法进行精度检验,结果显示利用区域CORS反演可降水汽含量的方法达到了较高的精度。

MODIS近红外大气可降水含量与乌鲁木齐地基GPS水汽数据的对比分析

本研究在建立HDF数据图像显示、数据提取和分析平台的基础上,利用乌鲁木齐地基的GPS水汽数据,对比分析了2004年6月2日—8月2日之间37d的MODIS近红外大气可降水含量的精度。发现MODIS反演的近红外PW系统性地比GPS探测的PW偏小,但在变化趋势上是相似的,说明MODIS反演的近红外大气可降水含量还是能够反映水汽的变化趋势。37d中降水出现的日期对应于PW的大值日期,尤其与GPS的大PW日数非常吻合。MODIS近红外大气柱可降水含量能够提供大面积水汽空间分布数据。每天一次的水汽分布数据能够用于研究水汽的时空分布和气候特征。该研究开发的MODIS水汽数据分析处理平台也可应用于其它MODIS反演产品的分析,如地表面温度、气溶胶光学厚度等。

基于地基GPS与MODIS遥感影像的映射函数与大气可降水汽分析

为了提高短期和中小尺度灾害性天气可降水汽预报的准确性和实时性,利用西安地基GPS数据和MODIS遥感影像,采用NMF、GMF和VMF1映射函数设计了4种获取天顶干延迟初始值的方案,探讨了映射函数对计算天顶总延迟的影响。结果表明:在卫星高度角为10°时,VMF1映射函数反演效果和精度最佳,GMF映射函数次之,NMF映射函数最弱,而在卫星高度角为15°时,上述3种映射函数效果相当。最后,结合综合水汽含量与可降水汽的关系,通过计算地基GPS和MODIS遥感影像综合水汽含量,得到了地基GPS和MODIS遥感影像可降水汽(PPWV-GPS,PPWV-MODIS),并拟合了二者之间的线性关系,结果为PPWV-MODIS=1.421 7PPWV-GPS-2.143,相关系数为0.952 1。

GPT/2模型用于GPS大气可降水汽反演的精度分析

气象参数(温度T、气压P)是GPS大气可降水汽(PWV)反演中必不可少的数据,也是PWV反演的重要误差源之一。文中主要对GPT/2(GPT、GPT2)模型用于PWV反演的精度进行验证和分析。基于非差精密单点定位(PPP)技术,选取SuomiNet网9个测站的观测数据,借助研制的PPP软件,分别采用GPT模型、改进的GPT2模型以及测站实测气象数据进行大气可降水汽(PWV)反演。以实测气象数据处理结果为参考,对两种模型解算的PWV进行了对比和精度分析。结果表明:改进的GPT2模型优于GPT模型,尤其是当测站的高程较大时,GPT2模型的稳定性更优、适用性更广;采用GPT2模型解算的PWV偏差均值小于±1.0mm,精度(RMS)优于±1.5mm。在缺少实测气象数据的情况下,利用GPT2模型数据仍然能够取得较为理想的PWV反演结果。

TERRA/MODIS热红外通道陆地晴空大气可降水分裂窗反演

大气水汽在遥感反演地表温度中起到关键作用,精确的大气水含量对于提升反演精度有着重要意义,而热红外方法是夜晚获得区域大气水汽含量的唯一方法。本研究采用热红外方法中的改良分裂窗算法,首先,使用TIGR大气廓线与MODIS波谱响应函数通过MODTRAN辐射传输模式进行模拟,将大气廓线的水汽含量与大气透过率进行回归;然后,根据MODIS数据产品特点,使用2015年夏季MODIS数据观测角小于20°的范围进行反演;最后,将白天反演水汽分别与全球GPS地基大气水汽观测网络和MODIS近红外水汽产品进行比较,均方根误差分别为5.5 g/cm2和6.4 g/cm2,显示了高度的区域一致性。由于MODIS观测角度较大,本研究未对其他角度进行反演,若对其余角度的MODIS数据进行反演,可根据余弦角度变化,针对不同角度范围进行模拟与回归。

1998年淮河试验加密观测期间大气可降水的估算及其特征分析(英)

利用GMS-5卫星红外分裂窗通道和水汽通道资料反演晴空大气的可降水分布,同时利用探空站资料和地面站资料估算云天大气的可降水分布。将这两种方法进行融合,得到淮河流域能量与水分循环试验期间全天候的大气可降水分布。结果表明,这种新的融合技术可应用于确定大尺度或全球尺度的大气可降水分布图像。揭示了江淮流域1998年梅雨盛行期大气中的水汽主要来源于西南方向。充足的大气可降水是产生地面降水的必要条件,在某些动力条件的影响下,空中的大气可降水将部分地被转化为地面降水。给出了几种主要的降水类型,分析了相应的大气可降水条件及其特征,并剖析了产生降水的大气动力条件。结果显示,地面降水中心通常并非出现在大气可降水的高值中心区域而是产生在其下风方向的某一区域。

FY-2H大气可降水产品在“一带一路”区域的检验与应用

风云二号H星(FY-2H)于2018年6月5日成功发射且运行稳定,其上搭载的扫描辐射计(stretched visible and infrared spin scan radiometer,VISSR-2)能够提供高时空分辨率的大气可降水(total precipitable water,TPW)产品。FY-2H VISSR TPW产品在分裂窗算法的基础上,增加了6.9μm通道的方法进行反演。利用2019年无线电探空仪数据集,从产品精度和稳定性两个方面评价了FY-2H TPW产品质量。与2019年1、4、7、10月每月前7天的全球探空数据对比,FY-2H TPW均方根误差为4.92 mm,相关系数达到0.96;相对误差在20%以内,并且白天与夜晚时段数据精度均较高。计算2019年全年FY-2H TPW产品相对探空数据的月均方根误差的标准差是0.68 mm,说明FY-2H TPW产品在检验期内较为稳定。分析合成月平均大气可降水产品,FY-2H TPW能正确反映“一带一路”区域大气可降水的分布情况。综合上述结果FY-2H VISSR TPW产品精度较高且质量稳定,具备投入“一带一路”区域的应用能力。

FY-3C VIRR大气可降水产品在新疆地区的精度评价

探讨FY-3C VIRR大气可降水产品在新疆地区的可靠性,基于探空数据,采用多评价指标,对FY-3C VIRR大气可降水量的旬产品和月产品进行全面评估。结果表明:FY-3C VIRR旬和月大气可降水产品与探空数据变化一致,但存在系统性高估;在一年时间中,旬产品和月产品均具有单峰变化特征,旬产品与探空数据的误差在4月上旬最小,9月下旬最大,而月产品在3月最小,9月最大;整体上,旬产品的均方根误差比月产品略大,但平均偏差、相关系数和相对误差均小于月产品;对单一站点,旬产品和月产品在伊宁的精度最高,阿勒泰、乌鲁木齐和库车的精度较高,东疆的哈密和南疆的喀什、若羌和和田的精度较差,民丰的精度最差。

FY-3C VIRR大气可降水产品生成和检验

风云三号C星(FY-3C)可见光红外扫描辐射计(VIRR)两个红外分裂窗通道数据生成的晴空大气可降水(TPW)产品已投入业务使用。本文介绍了该产品的生成方法,并从产品精度和稳定性两个方面评价产品质量。与MODIS Terra TPW的月平均数据对比,FY-3C VIRR TPW能正确反应大气可降水的全球分布。与2015年3月—4月的全球探空数据对比,FY-3C VIRR TPW均方根误差为5.36 mm,相对误差在水汽值大于30 mm时在20%以内,并且夜间产品精度优于白天。相比于MODIS红外TPW产品与探空数据的误差,FY-3C TPW精度略好。计算2015年1月至2016年7月FY-3C VIRR TPW产品相对探空数据的月均方根误差,19个月均方根误差的标准差是0.54 mm,小于同期MODIS Terra TPW均方根误差的标准差,说明FY-3C VIRR TPW产品在检验时期内更稳定。FY-3C VIRR TPW产品精度较高且质量稳定,具备广泛应用能力。

可降水份的误差分析

分析了由无线电探空数据计算可降水份中逼近误差和观测误差的影响 ,利用香港的无线电探空资料计算出逼近误差和观测误差的影响分别为 0 .5mm和 1 .2mm ,两者的综合影响为 1 .3mm。

基于北斗/GNSS的中国-中南半岛地区大气水汽气候特征及同降水的相关分析

本文采用统一的处理模型和处理策略对中国-中南半岛地区地基北斗/GNSS测站2006—2016年历史观测数据进行高精度重处理和水汽反演,获得近10年的大气可降水含量(PWV)产品。基于北斗/GNSS PWV产品,研究了该地区大气水汽平均含量、年周期振幅和半年周期振幅等气候特征,发现这些特征主要受到了测站纬度、高程以及季风的影响。通过分析PWV同并址气象站降水观测的关联特性,揭示了该地区大气水汽含量同降水相关性随测站纬度减小而降低的特点(在云南相关系数可达0.8,在靠近赤道的泰国南部相关系数约为0.2)。此外,PWV和降水的距平值相关分析表明,相比于历史同期,大气水汽含量较高的月份在一定程度上对应着降水异常偏高,两者相关系数为0.2~0.4。

青海湟水流域基于改进的MLP大气加权平均温度模型研究

为尽可能地提高大气加权平均温度的估计精度,利用神经网络所建立的大气加权平均温度模型,却未顾及大气加权平均温度的长期变化趋势。因此,本文利用全球气候第五代再分析数据集和大气逐层数据,考虑大气加权平均温度的年际变化,基于多层感知器建立了湟水流域大气加权平均温度模型,并使用探空数据与已有的六种模型进行了比较验证分析。结果表明:本模型的年均偏差和均方根误差分别为–0.01 K、2.71 K;均方根误差相比于Bevis式、双因子、多因子、全球气压温度3(global pressure and temperature 3,GPT3)、改进的GPT3模型、谢劭峰等(2022)方法分别减小了32%、23%、15%、14%、7%、5%。验证了引入年际变化因子可进一步提高神经网络模型的精度,建立了目前湟水流域精度相对最优的大气加权平均温度模型。