大气降水量对成矿流体热场的影响——以锡矿山锑矿床成矿流体为例

成矿流体热场直接影响矿床的成矿作用.依据湘中盆地的水文地质特征,以锡矿山锑矿床成矿流体为例,利用热-重力驱动型流体运移模型,选择具有代表性的龙山岳坪峰-锡矿山(AB)剖面,研究大气年降水量的大小对成矿流体热场的影响.首先选取一个对比降水量1200mm/a,计算出区域的温度场分布,然后分别取年平均大气降水量为600、1800和2400mm/a与对比降水量的温度场进行对比,得出2种温度场的差值图.模拟结果表明:大气降水的水量大小对区域流场影响较大,而对区域温度场的影响不大,在不同降水量条件下,其对温度的影响在5%～20%之间.研究结论认为,大气降水量对成矿流体的热场影响不大.

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。

广州CORS BDS-3的大气可降水量反演

为了评估北斗三号全球卫星导航系统(BDS-3)在广州应用于气象的可行性,利用广州市连续运行卫星定位综合服务系统(GZCORS)14个测站2023年6月1—15日的BDS3的观测数据进行大气可降水量(PWV)反演研究:给出地基GNSS反演PWV原理;然后构建区域大气加权平均温度。实验结果表明:BDS-3解算的天顶对流层延迟(ZTD)时间序列变化趋势与全球定位系统(GPS)解算的ZTD基本趋于一致,BDS3-ZTD与GPS-ZTD的相关系数均大于0.97;BDS3-PWV、GPS-PWV与基于欧洲中期天气预报中心第五代大气再分析数据集(ERA5)计算的PWV间相关系数均大于0.87,BDS3-PWV可以很好地反映大气水汽变化情况;以ERA5-PWV为参考值,14个GZCORS站点BDS3-PWV的均方根误差(RMS)平均值为2.98 mm,偏差(Bias)最大值为1.71 mm,最小值为−2.34 mm;GZCORS的BDS-3反演的PWV可以用于气象研究。

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。

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。

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。

柴达木盆地东部大气可降水量时空分布特征及其对牧草生长的影响

本文基于柴达木盆地东部6个气象观测站1981~2022年水汽压月值数据,通过线性回归、滑动平均、插值法等方法对柴达木盆地东部大气可降水量时空分布进行了分析研究,探讨了大气可降水量对牧草生长的影响。结果表明:柴达木盆地东部年大气可降水量在0.56~0.79cm之间,其气候倾向率为0.02cm/10a,呈缓慢增加的趋势,从空间分布上呈自东北向西南先增加后递减的分布特征;德令哈大气可降水量气候倾向率为0.01cm/10a,天峻、都兰和乌兰均为0.02cm/10a,最大大气可降水量均出现在2018年,最小大气可降水量均出现在1984年;从5a滑动平均来看,柴达木盆地东部4县(市)均呈2个波峰变化趋势;大气可降水量月值变化随时间呈单峰曲线分布;大气可降水量各季节气候倾向率夏季最大,秋季次之;柴达木盆地东部大气可降水量春、夏、秋季呈自东北向西南先增加后递减的趋势,冬季呈自东向西逐渐增加的趋势。天峻2005~2022年牧草产量以每年6.0g/m2的速率增加。大气可降水量与牧草返青期、开花期呈负相关关系,与枯黄期和牧草产量呈显著正相关关系。

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。

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)。

海上动态GPS大气可降水量信息反演

基于精密单点定位(PPP)技术,对海洋上空大气可降水量(PWV)信息反演方法进行研究。采用随机游走过程估计方法,动态模拟船载GPS接收机天顶对流层湿延迟(ZWD)在时间和空间尺度上的随机变化。利用渤海湾船载动态GPS测量数据和同步气象观测数据,结合海洋动态环境,以渤海湾MM5模式积分水汽为参考值,详细分析不同随机过程噪声约束和卫星截至高度角等因素对PWV提取精度的影响。结果表明,选取槡2～5mm/h的随机过程噪声约束以及7°～10°的卫星截至高度角,海上船载动态PWV反演结果与MM5模式积分水汽基本一致,其偏差的绝对值均小于3 mm,均方根误差优于1.2 mm。

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。

1960-2015年中国西北地区大气可降水量变化特征

采用中国西北地区1960-2015年113个地面气象站及24个探空站气象资料,建立西北地区大气可降水量与地面水汽压的经验关系式,计算西北地区各气象站点的大气可降水量,结合反距离加权插值、Mann-Kendall检验、小波分析等方法,对西北地区近56年大气可降水量的时空分布特征及其与气象要素的关系进行分析。结果表明:近56年中国西北地区大气可降水量总体呈增加趋势,平均每10年增加0.11 mm,大气可降水量的月变化呈明显单峰型;空间分布上,大气可降水量的高值区主要分布在西北东部地区,低值区主要分布在西北中部地区;空间变化上,西北大部分地区大气可降水量呈增加趋势,以陕西南部、甘肃东南部、青海西北部、新疆等地增加趋势明显;西北地区年平均大气可降水量存在明显的突变特征和周期性变化特征,在1983年左右发生突变,主振荡周期为4 a左右;西北地区大气可降水量与平均气温、相对湿度呈正相关性,与平均风速呈负相关性。

长江三角洲地区GPS大气可降水量统计特征分析

利用近7年来(2002—2008年)长江三角洲地区地基GPS网观测的大气可降水量资料,分析了长江三角洲地区大气可降水量的气候特征,重点对梅雨期的大气可降水量特征及其与强降水的关系进行了分析。结果表明:长江三角洲地区PWV分布总体呈南高北低、西高东低的分布特征,夏半年平均PWV高于冬半年20 mm左右,且长江三角洲地区南北向水汽梯度大于东西向,说明偏南气流对该地区的水汽输送作用较明显;PWV存在显著的季节变化特征,大气可降水量最大值均出现夏季的8月份,最小值出现冬季的1月份,且春、秋季节内各月间的PWV变化幅度较大,而夏、冬季内各月间的PWV变化较稳定;其次,长江三角洲地区PWV没有显著周期性年际变化和日变化特征。此外,PWV与梅雨期强降水量之间有明显关联,当梅雨期PWV值迅速由低值上升到60 mm以上时,或在强降水之后,PWV值并没有明显回落,仍然维持在高值时,极容易产生强降水,这为长江三角洲地区强降水量预报提供了一种新的信号。

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。

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。

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。