区域连续性强降水过程中GPS/PWV的特征分析

针对2015年5月9~11日香港地区的一次连续性强降水,利用GAMIT软件反演了降水过程中各站逐时GPS/PWV资料,详细分析了GPS/PWV的变化特征。结果表明：单CORS站GPS/PWV大小与其局域实际降水量大小无直接的关系;3 h GPS/PWV等值线变化图可以从整体上很好地反映实际降水过程中GPS/PWV的演变过程;区域GPS/PWV分布因其特殊的地理环境而呈现一定的规律性;GPS/PWV在达到峰值以后的下降过程中,当RH值激增至高值稳定区时发生强降水的可能性非常大。

基于专家场模型FoEs的安徽省GPS/PWV资料插补初步研究

由于GPS/PWV资料在短时和临近天气预报、人工影响天气和空中水资源研究中具有潜在应用价值。考虑到GPS/PWV资料存在较多缺测,文中基于专家场模型(Fields of Experts,FoEs)进行了GPS/PWV资料插补初步研究。采用交叉验证法检验了常用插值方法(临近点、线性、三次样条和立方插值法)和FoEs插补GPS/PWV的精度,得到的FoEs模型插补精度较高。进一步给出了FoEs插补GPS/PWV连续缺测资料,解决了常用插值法无法对连续缺测资料有效插值的问题,为其它资料插补提供了新的思路。

江西省春季GPS/PWV变化及其在人工增雨作业中的演变特征

利用2011—2012年3—5月江西省53个地基GPS观测站数据反演了大气可降水量,探讨了GPS/PWV的精度,分析了江西省春季大气可降水量的时空分布特征及其在人工增雨作业中的演变等。结果表明:江西省整个春季的水汽主要呈南多北少、西高东低分布,各站的GPS/PWV时间分布变化总体趋势较一致,日变化特征均呈先上升后下降趋势。在实际的人工增雨作业中,火箭催化作业前,GPS/PWV呈明显的上升趋势,作业后GPS/PWV快速减小,降水随之出现。

GPS/PWV资料在梅雨锋暴雨个例中的同化试验

基于WRF(Weather Research and Forecasting Model,天气预报模式)及其三维变分同化系统3DVAR,利用江苏省GPS/PWV(PWV:Precipitable Water Vapor,GPS反演得到可降水量)资料,并将其与探空资料比对订正,针对2011年6月18日梅雨锋暴雨进行3 h循环同化模拟。在降水参数化方案敏感性试验与单点同化试验基础上,设计多组试验对6 h降水量进行TS(Threat Score)评估。结果表明:(1)同化订正GPS/PWV资料对降水预报能力显著提高,特别是大雨、暴雨量级以上的预报能力;(2)降水量的RMSE(Root Mean Squared Error,均方根误差)相比控制试验均减小,CC(Correlation Coefficient,相关系数)均增大,最显著试验RMSE从19.1 mm下降到12.6 mm,CC从0.45上升到0.74;(3)NMC方法统计的背景误差协方差条件下中雨至暴雨量级TS评分均有一定程度提高,默认的背景误差协方差在大雨以上量级TS评分大幅提高。

GPS/PWV时间序列特征提取方法的研究

针对GAMIT/GLOBK软件解算得到的4aGPS/PWV时间序列的特征提取问题,提出基于滤波辅助的部分集成经验模态分解(PEEMD)与Hilbert谱分析相结合的特征提取方法。首先,在PEEMD方法的基础上,结合滤波辅助的PEEMD方法与Hilbert谱分析,建立GPS/PWV时间序列特征提取模型;然后,将所提出的方法应用于TNML测站4a的GPS/PWV长时间序列和7d的GPS/PWV短时间序列分析中,并将滤波辅助的PEEMD结果与传统的小波分解结果进行对比。结果表明,该特征提取方法能准确有效地提取出GPS/PWV时间序列中的周年周期和日周期特征分量,滤波辅助的PEEMD分解结果与小波分解结果一致,且提取的特征分量与原始信号更加吻合。

宣城市GPS/PWV变化分析及其在降水预报中的应用

利用宣城市GPS站点2016—2018年的逐日小时水汽资料进行相关数理统计,对宣城降水过程中的PWV时间变化规律进行分析。结果表明:PWV存在一定的季节变化规律,夏季最大、春秋次之、冬季最小,月内变化幅度9月为全年中最大。结合降水过程进行分析发现:降水发生前,PWV常有明显的大幅急升,降水过程频繁的时段也对应PWV的高值短期。这表明大气中含有足够的水汽是降水的必要条件,当PWV从一个谷点持续上升并超过一定值时将有降水发生,因而PWV对降水预报具有指示作用。

GPS/PWV与第五代大气再分析数据的短时强降水分析

针对全球升温、极端天气增加、我国西北短时暴雨增多等现象,该文结合ERA5降水数据和气象站采集的实际降水量,利用我国西北干旱地区GPS观测数据反演的GPS/PWV对一次短时强降水过程进行分析。结果表明:①GPS/PWV的积累和变化与实际降水发生时刻及降水量具有密切联系,特别是GPS/PWV在陡升陡降及高位震荡与降水实际发生具有较强的对应关系,对GPS/PWV应用于我国西北干旱地区短时强降水预报及防灾减灾等具有一定的参考意义;②ERA5数据记录的降水事件与气象站记录的实际降水的发生存在较好的对应关系,但降水发生时刻及降水量与实际降水相比准确性较差。该研究对于增强数值同化和机器学习在短时暴雨及极端天气等预报具有重要意义。

ERA-Interim应用于中国地区地基GPS/PWV计算的精度评估

由于中国绝大多数地基GPS网观测时未作气象观测,致使已积累的大量GPS观测数据无法在气象领域发挥作用。针对这一情况,研究和分析了利用ERA-Interim再分析产品获取中国地区气象资料和计算GPS/PWV的方法。以全国分布的24个气象观测站2006、2007年的气压、温度和相对湿度的实测资料为标准,评估了中国地区ERA-Interim再分析资料提取这三个参数和计算GPS/PWV所能达到的精度,并进行了精度评估。

湖北地基GPS大气可降水量变化特征分析及应用

利用探空资料、地基GPS/MET水汽监测资料,对恩施、宜昌、武汉三站地基GPS反演大气可降水量(GPS Precipitable Water Vapor,GPS/PWV)与探空进行了对比,表明GPS/PWV与探空RS/PWV具有良好的一致性。湖北省17站3 a GPS/PWV资料分析表明,GPS/PWV具有明显的月变化及日变化特征,分布具有从南往北逐渐递减,从西至东逐渐增加的特点。强降水个例分析表明GPS/PWV峰值略早于降水以及雷达回波峰值出现时间,高时空分辨率的GPS/PWV配合雷达对天气形势的分析以及降水的判断有一定的指导作用。

安徽省地基GPS大气可降水量时空演化特征分析及应用研究

安徽地处梅雨区域,研究此区域的大气可降水量(PWV)时空分布和演化特征对理解水汽相关过程如降雨、蒸发和对流活动等起到重要的作用。笔者分析了安徽地区两个时间段(2012年6月—2012年9月和2014年6月—2014年9月)逐时GPS/PWV资料,揭示了GPS/PWV平均值和地形高度变化存在正相关。相应的GDAS资料积分得到的GDAS/PWV揭示了本区域上层大气中的PWV变化主要集中在地表到700 hPa区间。基于快速傅里叶变换(FFT)得到安徽地区6—9月份PWV具有季节性周期,13.0035天~准2周振荡等多尺度特征。进一步根据季节变化特征得出7月底是GPS/PWV值的关键转折点。最后给出了GPS/PWV和GDAS/PWV在天气预报分析中的应用研究,PWV资料对降水预报能力提高、人工影响天气、空中水资源等分析研究奠定了基础。