塔里木盆地及其周边地区大气可降水量分布及其与降水关系的研究

利用2018年7月至2022年6月塔里木盆地及其周边地区17部地基GPS水汽探测仪遥感的大气可降水量(PWV)资料、 14个地面气象站逐时和逐日降水资料,分析了塔里木盆地西部(区域A)和东部(区域B)PWV分布特征及其与降水关系。结果表明:(1)研究区年平均PWV高值区主要集中于盆地北部和盆地西南部平原地区,海拔超过1300 m站点的PWV年平均值与海拔成反比,低于1300 m的低海拔地区PWV年平均值在10~12 mm。夏季测站PWV平均值是春、秋季节的2倍。(2)区域A和区域B PWV月变化呈单峰型分布,分别在8月和7月达到峰值。区域A有、无降水日PWV均在23:00(北京时,下同)达到日峰值。区域B有、无降水日PWV日峰值出现时间相差5 h,分别出现在11:00和17:00。(3)区域A和区域B多数测站ΔPWV(PWV与PWV月平均值差值)峰值分别在降水开始前0~1 h和降水开始时刻前后1 h出现。春季区域B降水前PWV跃变程度较区域A更剧烈,夏季各区域σPWV(PWV与PWV月平均值倍数)提前降水开始时刻1 h、 5~6 h达到1~1.8倍的天气过程较其余时次偏多。秋季和冬季区域BσPWV分别集中在1.4~2.0倍和1.6~2.4倍。(4)海拔高于1400 m测站的5-6月、 7-8月PWV值达到10~20 mm和15~25 mm,对应降水结束时刻。海拔低于1400 m测站5-8月降水结束时刻PWV值逐渐由15~25 mm增至25~35 mm。

新疆地区ERA5和MERRA-2大气可降水量精度分析

大气再分析资料提供的大气可降水量(PWV)产品在天气变化和气候研究中扮演着极为重要的角色。新疆地区存在地形起伏大、气候复杂和实测高分辨率PWV产品缺乏等特点,大气再分析资料提供的PWV产品可作为有力补充。以新疆地区2018年11个GNSS站数据反演得到的PWV(GNSS-PWV)信息作为参考值,评估ERA5和MERRA-2提供PWV产品在新疆地区的精度,并分析两种再分析资料PWV的偏差(Bias)和均方根差(RMSE)的时空变化特性及其日变化。结果表明:以GNSS-PWV为参考值,ERA5和MERRA-2在新疆地区的PWV年均Bias分别为-0.97和-1.20 mm,年均RMSE分别为1.81和2.11 mm,两种再分析资料PWV均具有较高精度,其中ERA5 PWV精度略高于MERRA-2 PWV;两种再分析资料的PWV精度都有明显的季节性变化,总体表现为夏季精度低,冬季精度高;在PWV日变化分布上,两种再分析资料与GNSS-PWV展现出较高的一致性,能较好地反映新疆地区PWV的日变化特性。

基于分钟级大气可降水量的降水可预报性探究

为弥补常规探空信息时空密度不足及新型观测资料准确度低的问题,本文利用地基遥感设备(风廓线雷达和微波辐射计)数据及地面自动站数据构建了本地比湿垂直廓线;旨在探究不同降水类型下大气可降水量的变化趋势相对实况降水的时间提前量和量级相关性,利用比湿廓线计算了大气可降水量(Perceptible Water,PW)。结果表明:超过80%的降水过程在降水发生前存在PW急升的情况;PW、ΔPW对降水开始及峰值具备时间节点的可预报性,PW达到峰值后2 h内出现降水的可能性最大;ΔPW峰值与雨强峰值量级呈正相关性,二者相关系数为0.77。初步研究表明,高分辨率的大气可降水量信息可作为短期临近预报分析的序列资料,可为降水预报时间和量级的判断提供依据。

采用北斗PPP-B2b服务的大气可降水量反演及香港地区暴雨过程分析

北斗三号卫星导航系统精密单点定位服务(PPP-B2b服务)通过卫星B2b信号向用户发送改正信息,摆脱了对外部通信的依赖,为实时反演大气可降水量(PWV)提供了新的技术途径。本文利用试验分析了PPP-B2b服务反演PWV的精度。试验结果表明,利用PPP-B2b服务反演结果与采用CODE事后精密星历产品的差值RMS为3.70 mm,STD为3.61 mm,与ERA5再分析数据差值的RMS和STD分别为4.80和4.07 mm,与探空结果差值的RMS和STD分别为3.75和7.16 mm,验证了采用PPP-B2b服务的PWV反演结果具有较好的精度。最后,通过分析香港地区暴雨过程的实际降水量与PWV反演结果之间的相关性,初步验证了BDS PPP-B2b服务用于暴雨灾害短时预警的可行性。

湖南省地基北斗卫星导航系统大气可降水量反演及降水分析

水汽是影响天气变化的重要因子,灾害天气的发生往往伴随着水汽含量、空间分布的急剧变化。针对目前关于地基北斗卫星导航系统(BDS)反演大气可降水量(PWV)研究相对较少现状,进一步验证BDS PWV的反演精度和PWV与实际降水的关系,利用湖南探空站和邻近的连续运行基准站(CORS)数据,构建湖南本地化大气加权平均温度(Tm)模型,基于此模型进行水汽反演,分析BDS水汽探测的精度,与实际降水结合探究PWV与降水之间的响应关系。结果显示:与探空数据相比,CORS测站解算的BDS PWV均具有较强的相关性,均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)均在4 mm以内,符合水汽监测的要求;PWV与实际降水之间存在明显的联系,降水前6~12 h水汽快速聚集为降水发生提供充足的条件,PWV为60 mm可以作为降水预报的阈值。因此,利用BDS对水汽的持续监测在降水、水旱灾害监测预报中可以发挥重要作用。

基于LightGBM算法的大气可降水量预测方法研究

大气可降水量(precipitable water vapor,PWV)为单位横截面积垂直气柱内地面至对流层顶部的液态水汽含量,可反映大气中的水汽浓度.本文首先利用2014—2019年长三角地区7个探空站资料,分析了PWV与对流层天顶总延迟(zenith tropospheric delay,ZTD)、天顶静力学延迟(zenith hydrostatic delay,ZHD)、对流层湿延迟(zenith wet delay,ZWD)、水汽压(E_(s))、大气压(P_(s))、地面温度(T_(s))、加权平均温度(T_(m))之间的相关性,再基于梯度提升机(light gradient boosting machine,LightGBM)构建了一套适用于长三角地区的PWV预测模型,并分析了LightGBM-PWV模型的预测精度.结果表明,PWV与T_(m)、T_(s)、P_(s)、E_(s)、ZHD、ZWD和ZTD之间的相关系数(R)分别为0.74、0.76、–0.59、0.76、–0.43、1.00和0.94;全年、分季度和分月LightGBM-PWV模型的平均偏差分别为0.10 mm、0.11 mm和0.12 mm,均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为0.25 mm、0.26 mm和0.31 mm,模型精度依次递减,异于传统线性拟合PWV模型;全年LightGBM-PWV预测模型精度最高,可用于长三角地区的GNSS-PWV预测、分析和研究.

江西大气整层可降水量特征及其与暴雨的关系

为提高江西暴雨预报准确性,基于1990—2022年欧洲中期天气预报中心第五代大气再分析(ERA5)资料、江西省国家气象观测站日降水资料和2023年逐时降水资料,分析江西省平均与暴雨日大气整层可降水量(Total Column Water Vapour,TCWV)分布特征,并确定了有助于预测江西区域性暴雨的TCWV阈值。结果表明:江西省暴雨日的TCWV呈现出明显的时空差异,月平均TCWV中12月、1月为20.0~36.0 mm,全年最低;7—8月可达64.0 mm以上,全年最高,主要集中在赣北和赣中的平原及丘陵地区。7—8月暴雨站点的月平均TCWV的中位数超过65.0 mm;8月最大值可达77.5 mm。暴雨期间,相关站点的TCWV在强降水前通常已达到或接近月平均值,强降水后下降至月平均值以下。暴雨日月平均TCWV值可作为预测该月江西区域性暴雨的阈值:若TCWV值接近或超过月平均值上限,极端降水发生的可能性增大。最大TCWV中心虽不完全与暴雨中心雨带位置重合,但通常位于其附近的高值区内,因此在强降水天气过程中,最大TCWV中心区域可作为预测暴雨雨带位置的重要参考。

铜陵大气可降水量初步研究

分析铜陵站2020—2022年大气可降水量的基本特征得出,铜陵大气可降水量有明显的年际变化特征,随季节变化较明显,夏季值较高,冬季值较低,月变化趋势呈正态分布。选取铜陵站8次暴雨过程,分析大气可降水量的变化情况。结果表明,大气可降水量在暴雨发生前都有明显的增幅,暴雨时处于高值区。若大气可降水量有明显回落,降水过程趋于结束;若回落缓慢或较少,降水减弱直至结束;若基本处于高值,降水将持续。暴雨过程开始前大气可降水量增幅越大,小时雨强越强;回落越慢,降水时长越长。

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。

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。

GPS遥感的大气可降水量与局地降水关系的初步分析

该文利用 2 0 0 2年“973”项目安徽GPS外场试验和 2 0 0 0年北京GPS/VAPOR试验积累的资料对GPS遥感的大气可降水量与局地降水之间关系进行了定量分析。结果表明 :在降水前后 ,GPS遥感的大气可降水量有很大的变化 ;在 2 0 0 2年入梅前后 ,其变化甚至大于 30mm ;在海拔高的山区台站 ,2hGPS遥感的大气可降水量增量和本站是否发生降水关系密切 ;多数情况下 ,降水出现在GPS遥感的大气可降水量迅速增加的 3～ 4h内 ;每小时降水量峰值和GPS遥感的大气可降水量增量的大小有关。

近30年西藏地区大气可降水量的时空变化特征

利用1980—2009年NCEP/NCAR再分析资料以及同期西藏地区34个气象站的月降水量资料,分析了该地区大气可降水量和降水转化率的时空变化特征。结果表明:(1)该地区大气可降水量具有从东南向西北逐渐递减的空间分布特征;近30年大气可降水量呈逐渐减少趋势且年际变率相对较小,还表现出显著的季节差异,即夏季大气可降水量最大、冬季最小;多、少雨年大气可降水量的空间差异不显著,说明西藏地区的空中水汽含量相对稳定,有利于空中水资源的合理开发和利用。(2)降水转化率在那曲中东部和西藏东南部最高、西藏西北部最低;近30年西藏地区降水转化率呈逐渐增加趋势且年际变率较大,其季节变化与大气可降水量的变化规律一致;降水转化率的高低在一定程度上决定了某年为多(少)雨年。(3)西藏地区大气可降水量和实际降水量的空间分布规律接近,但其时间变化趋势与同期降水量增加的趋势正好相反;大气可降水量转化率与实际降水量的变化趋势基本一致,降水转化率的升高(降低)对应着降水量的增多(减少)。

大连地区GPS反演大气可降水量的变化特征

利用GPS反演的大气可降水量(PWV)分析了2010-2012年大连地区水汽的时空变化特征,结果表明,GPS/PWV资料能够反映大气中水汽的变化。大连地区PWV空间分布比较均匀;PWV最大的月份为7-8月,月平均值为43 mm左右;PWV最小的月份为1月,月平均值在4 mm以下。大连地区春、冬季PWV日平均变化幅度在0.5 mm以下,夏、秋季PWV日平均变化幅度在1 mm以上;夏、秋季PWV日平均变化呈单峰型,春、冬季PWV日平均变化呈多峰型。主汛期(7-8月),日平均PWV与气温有较好的负相关,与相对湿度有较好的正相关;06:00(北京时,下同)-15:00,气温逐渐升高,水汽输送造成PWV的下降大于蒸发所造成PWV的上升,大气水汽总量减小,相对湿度减小;15:00-次日06:00,气温逐渐下降,水汽输送造成PWV的下降小于蒸发造成PWV的上升,大气水汽总量增加,相对湿度增加。

云南地基GPS观测大气可降水量变化特征

利用2007年云南地基GPS站点观测资料,分析GPS反演的大气可降水量(PWV)变化特征,并用探空、实际降水量资料和GPS反演结果进行比较。结果表明:GPS/PWV能反映云南降水的季节变化特征,海拔较低的测站普遍比同期海拔较高的测站测得的GPS/PWV值高;GPS/PWV值与探空得到的大气水汽总量随时间演变趋势基本一致,其相关系数均达0.89;GPS/PWV变化周期和实际降水发生的周期基本相同,降水大多为GPS/PWV值连续增加达到峰值(或从峰值开始下降)后开始;GPS/PWV上升幅度较大或位于高位可作为连续性强降水过程出现的预报指标,但使用GPS/PWV峰值作预报指标时,还应考虑季节因素。

青岛CORS站与探空站获取的大气可降水量对比分析

利用青岛市4个CORS站2014年观测资料,借助GPS高精度数据处理软件Bernese,反演大气可降水量(CORS/PWV),并与对应时段的由青岛探空站资料计算得到的大气可降水量(Radio/PWV)进行比较,CORS/PWV与Radio/PWV的精度相当,二者差异的差值(MEAN)均为毫米级,绝对值最大为3.42mm;CORS/PWV与Radio/PWV具有较高的相关性,其相关系数均在0.81以上;通过分析实际降水与PWV的变化,发现PWV的短时急剧变化与降水发生具有较好的对应关系。研究表明,CORS具有全天候、高时空分辨率及连续监测大气中水汽含量变化等优势,可有效弥补高空探测的不足,对水汽监测、气象预测研究等具有重要的参考价值。

GMS-5红外资料反演大气可降水量

建立了用ＧＭＳ－５红外亮温资料反演大气可降水量的分裂窗统计法。初步试验结果表明，分裂窗统计法反演的ＲＭＳ误差为０．３７ｇｃｍ－２。优于用ＧＯＥＳ的分裂窗资料反演可降水量的精度，达到或超过用ＡＶＨＲＲ分裂窗资料反演可降水量的精度。对月平均水汽分布的比较显示，反演可降水量分布与实际探空资料获得的分布是一致的。

海南岛大气可降水量的时空分布特征研究

利用1981－2010年ERA－I再分析资料和探空资料，分析了海南岛夏半季、冬半季平均大气可降水量（PW）的年际变化趋势、时空分布特征及影响因素。结果表明：海口和三亚月平均PW年变化均存在一个单峰结构，最高值（8月）与最低值（1月）的比值均大于1．8。冬夏半季PW差异值为18．1～20．0mm，夏半季和冬半季平均PW与海拔高度存在负相关，季节和五指山地形因素对PW空间分布有重要影响；夏半季和冬半季平均PW距平曲线正负极值所在年份分别与EI Nino和La Nina事件年有比较明显的对应关系；EOF分析显示，夏半季和冬半季平均PW的第1模态空间分布均呈现全区域一致性负值分布，其时间系数正负值转变均发生于2003年，即大气可降水量呈现先减少后增加的趋势。

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。

用地面湿度参量计算我国整层大气可降水量及有效水汽含量方法的研究

根据 １９９３年我国 ２８个台站地面及高空气象要素资料，拟合出这 ２８个台站所在 地区整层大气可降水量同地面湿度参量（地面水汽压、地面露点）关系的经验表达式，并且 在此基础上，通过引进地理纬度 和海拔高度Ｈ两个参量，将经验系数参数化，建立起由 地面湿度参量计算整层大气可降水量的经验计算模式。另外还拟合出这些地区整层大气有效 水汽含量同可降水量关系的经验表达式，提出一个先由地面湿度参量计算整层大气可降水 量，再由此计算出整层大气有效水汽含量的方法。

新疆大气可降水量的气候特征及其变化

利用1961—2000年NCEP/NCAR再分析逐日资料,分析了新疆地区不同季节大气可降水量(APW)的气候分布特征和变化趋势。结果表明:新疆夏季APW小于季风区界限25mm,从该角度表明新疆为非季风区。APW空间分布呈塔里木盆地和准格尔盆地为高值区,海拔高的阿勒泰山、天山和昆仑山为低值区。APW夏季最大,但小于同纬度东部季风区,春、秋次之,冬季最少,春、秋和冬季APW与同纬度东部季风接近。APW的地理分布与实际降水量分布相反,其最大(最小)区域却为降水量最小(最大)区,受西风带影响,新疆APW模态主要表现全疆一致变化,分布稳定,与降水模态分布差异性大有显著不同,且近40a来无显著变化趋势,表明决定新疆降水差异的根本原因不在于水汽的多少,而是由降水产生的动力条件、水汽辐合和其他因素差异决定的。