Evaluation of surface temperature and pressure derived from MERRA-2 and ERA5 reanalysis datasets and their applications in hourly GNSS precipitable water vapor retrieval over China

Temperature and pressure play key roles in Global Navigation Satellite System(GNSS) precipitable water vapor(PWV) retrieval. The National Aeronautics and Space Administration(NASA) and European Center for Medium-Range Weather Forecasts(ECMWF) have released their latest reanalysis product: the modern-era retrospective analysis for research and applications, version 2(MERRA-2) and the fifthgeneration ECMWF reanalysis(ERA5), respectively. Based on the reanalysis data, we evaluate and analyze the accuracy of the surface temperature and pressure products in China using the the measured temperature and pressure data from 609 ground meteorological stations in 2017 as reference values.Then the accuracy of the two datasets and their performances in estimating GNSS PWV are analyzed. The PWV derived from the pressure and temperature products of ERA5 and MERRA-2 has high accuracy. The annual average biases of pressure and temperature for ERA5 are-0.07 hPa and 0.45 K, with the root mean square error(RMSE) of 0.95 hPa and 2.04 K, respectively. The annual average biases of pressure and temperature for MERRA-2 are-0.01 hPa and 0.38 K, with the RMSE of 1.08 h Pa and 2.66 K, respectively.The accuracy of ERA5 is slightly higher than that of MERRA-2. The two reanalysis data show negative biases in most regions of China, with the highest to lowest accuracy in the following order: the south,north, northwest, and Tibet Plateau. Comparing the GNSS PWV calculated using MERRA-2(GNSS MERRA-2 PWV) and ERA5(GNSS ERA5 PWV) with the radiosonde-derived PWV from 48 co-located GNSS stations and the measured PWV of the co-location radiosonde stations, it is found that the accuracy of GNSS ERA5 PWV is better than that of GNSS MERRA-2 PWV. These results show the different applicability of surface temperature and pressure products from MERRA-2 and ERA5 data, indicating that both have important applications in meteorological research and GNSS water vapor monitoring in China.

Meteorological applications of precipitable water vapor measurements retrieved by the national GNSS network of China

In this study, the Global Navigation Satellite System （GNSS） network of China is discussed, which can be used to monitor atmospheric precipitable water vapor （PWV）. By the end of 2013, the network had 952 GNSS sites, including 260 belonging to the Crustal Movement Observation Network of China （CMONOC） and 692 belonging to the China Meteorological Administration GNSS network （CMAGN）. Additionally, GNSS observation collecting and data processing procedures are presented and PWV data quality control methods are investigated. PWV levels as determined by GNSS and radiosonde are compared. The results show that GNSS estimates are generally in good agreement with measurements of radio- sondes and water vapor radiometers （WVR）. The PWV retrieved by the national GNSS network is used in weather forecasting, assimilation of data into numerical weather prediction models, the validation of PWV estimates by radiosonde, and plum rain monitoring. The network is also used to monitor the total ionospheric electron content.

Spatial variation of precipitable water vapor derived from GNSS CORS in Thailand

This research aims to study a distance variation of Precipitable Water Vapor(PWV) between Continuously Operating Reference Stations(CORS) in Thailand using a Precise Point Positioning(PPP) technique.Nowadays, Global Navigation Satellite System(GNSS) CORS is not only used to obtain precise positioning applications but also plays an important role in meteorological applications. With a recent establishment of GNSS CORS around Thai region, the PWV can be accurately derived from these GNSS CORS data using the scientific Position and Navigation Data Analyst(PANDA) GNSS processing software. One-year period of GNSS CORS data collected between January 1 and December 31, 2016 are used in this study. The GNSS CORS data used in this study are gathered from various agencies, i.e. Chulalongkorn University,Department of Lands and Department of Public Works and Town & Country Planning. However, a coverage distance from each GNSS CORS for PWV estimations is not precisely determined for Thai region.This information can help reduce expenses in an installation and maintenance of meteorology sensors at each GNSS CORS. Therefore, this paper focuses on determining the distance variation of PWV between GNSS CORS and the coverage distance from each CORS for PWV estimations. The result shows that the coverage distance from each CORS at 74 km or less can provide accurate PWV in Thai region.

基于GNSS水汽和地面假相当位温观测的短时强降水阈值预报方法研究

基于2019年和2020年6—7月GNSS水汽监测网大气可降水量(PWV)资料和并址气象站的地面雨量、温、压、湿等同步观测数据,利用临界成功指数(CSI)和命中率(POD)两个检验指标,探索建立了基于PWV、6小时水汽增量(PWV*)及假相当位温距平(θ_(se)*)的短时强降水阈值预报方法,并利用2021年6—7月降水样本对该预报方法进行检验,结果显示CSI和POD分别为0.167和0.593,其评分高于目前常规业务方法对短时强降水的客观预报评分,其中约48%的短时强降水发生在预警之后的24小时内,约78%发生于48小时内。研究区域内78.6%的短时强降水样本发生在连续15小时PWV*的累积值(∑PWV*)≥75 mm且连续24小时θ_(se)*累积值(∑θ_(se)*)≥30 K的条件下;PWV高值区叠加∑PWV*和∑θ_(se)*的大值区对梅雨期短时强降水以及暴雨发生区域有较好的指示性。

基于北斗/GNSS-R的厘米级水位测量

水位变化监测是防洪抗旱的重点工作之一,全球导航卫星系统反射测量(Global Navigation Satellite System-Reflectome‐try,GNSS-R)技术已被证明可进行高精度、全天候、全天时的水位变化监测。我国北斗卫星导航系统(Beidou Navigation Satellite System,BDS)拥有丰富的频段数据,在GNSS-R遥感应用领域中具有广阔的应用前景。基于湖南省浏阳河流域建设的GNSS-R实验观测站数据,进一步研究了BDS在水位反演中的性能,分别采用频谱分析法和非线性拟合法对站点水位变化进行测量,并将实验结果与附近水文站的实测数据进行对比分析。结果表明,非线性拟合法相较于频谱分析法,水位测量精度大幅提升,均方根误差(RMSE)平均降低了66%,且多频数据融合后RMSE达到了1.8 cm,整体上BDS的水位反演性能与GPS相当。

基于多系统的GNSS三维水汽层析质量评价方法

本文基于提出的水汽层析廓线评价指标(tomographic profic fit score,TPFS),首次对GPS、北斗卫星导航系统(BeiDou Navigation Satellite System,BDS)、GLONASS和Galileo 4个系统的水汽层析结果进行了精度评估.结果表明:各GNSS水汽层析解算结果差异较小,最大均方根误差(root-mean-square error,RMSE)差距在11%之内,其中BDS水汽层析表现最好,GLONASS水汽层析表现最差.相较于GPS、GLONASS、Galileo,BDS在低层区域(2406 m以下)具有更好的层析解算优势.尤其在底层,BDS与GPS、GLONASS、Galileo的RMSE相比分别改进了3.2%、16.2%、5.2%.此外,在层析水汽廓线TPFS对比中,BDS平均TPFS最小;在暴雨天气下BDS水汽廓线TPFS最低,相较于GPS、GLONASS、Galileo改进了25.2%、31.5%、32.8%.

基于GNSS双天线测姿的水位监测方法

水位监测是雨水情监测预报“第三道防线”中的重要内容,精确、实时的水位监测在洪涝灾害防御中至关重要。水位计是最常见的水位测量工具,其能有效测量特定区域的相对水位信息,但往往存在成本较高、空间分辨率较低等问题。由于全球导航卫星系统反射测量(Global Navigation Satellite System-Reflectometry,GNSS-R)技术具有低成本、高时空分辨率的优势,因此提出了一种基于全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)双天线测姿的实时水位监测新方法。该方法通过双差观测组合,消除了卫星钟差、接收机钟差、电离层延迟、对流层延迟等误差。为了验证该方法的稳定性和可靠性,在北京市东沙河站开展现场试验。2023年6月5日至7月10日的实验结果表明该方法可以实现1 Hz的水位监测,与现场水尺数据相比,均方根误差为2.88 cm。

基于小波变换的苏州暴雨前GNSS水汽异常变化分析

为研究暴雨前的大气水汽异常变化,该文基于2022年苏州市全球卫星导航系统(GNSS)数据和邻近气象站的逐小时降水量观测数据,利用小波变换方法分解重构GNSS大气可降水量(PWV)时序,分析暴雨前的GNSS PWV时序变化特征和异常信号。研究结果表明:2022年苏州暴雨发生前PWV普遍有1~3日内的明显上升期,夏季暴雨的PWV最大峰值可达72.4 mm,秋季暴雨PWV的最大峰值可达68.3 mm,春季暴雨的PWV峰值最大可达46.3 mm;突发性极端暴雨与PWV增幅关系密切,增幅越快,降水量越大;PWV经小波分解重构后,第四层高频系数(d4)的峰值或谷值往往早于暴雨发生时刻1~3 d,PWV增幅越快,PWV的d4高频系数振幅越大。本方法可探测出暴雨发生前的PWV时序异常变化,为暴雨短临预报提供一定参考依据。

顾及高程的南极洲GNSS可降水量K值模型

针对南极洲地区水汽资料匮乏且时空分辨率低的问题,提出顾及高程的南极洲GNSS可降水量K值模型:基于全球卫星导航系统(GNSS)获取的大气可降水量(PWV),利用2015—2021年南极洲地区的8个探空站资料,通过数值积分法计算水汽转换系数(K值),用2015—2017年的K值建立Emardson-I模型与顾及高程的Emardson-H模型;并用2018—2021年5个探空站和4个GNSS站检验2种模型的预测精度。结果表明:就K值预报精度而言,Emardson-I模型的平均绝对偏差(MAE)和均方根(RMS)的平均值分别为0.00199和0.00247,Emardson-H模型的平均MAE和平均RMS分别为0.00179和0.00228,Emardson-H模型精度略优于Emardson-I模型;在南极洲的低海拔地区,基于Emardson-I和Emardson-H模型的GNSS-PWV精度一致,顾及高程的Emardson-H模型优势并不明显;与探空资料的PWV相比,Emardson-H模型的PWV反演精度优于Emardson-I模型。顾及高程的Emardson-H模型预测精度较高,更适用于南极洲地区的GNSS-PWV反演。

GNSS水汽反演层析及其对降雨监测的分析

为了进一步研究全球导航卫星系统(GNSS)反演层析的水汽在降雨监测中的应用,以香港地区卫星定位参考站网(SatRef)中18个站点的GNSS观测数据和气象观测数据为基础,采用非差分方式分析网内各站点上空的天顶对流层湿延迟和测站上空的大气可降水量反演:结合水汽层析技术获得三维分布的大气水汽结构,并分别以大气可降水量和无线电探空站的垂直剖面数据为参考对层析结果进行检核,结果表明,内部平均差异约2 mm,外部差异最大1.7 mm,显示出较好的一致性;以红色警告的一次降雨过程为例,对降雨前后水汽的分布及其变化进行分析。实验结果表明,GNSS反演的区域大气可降水量及空间水汽尤其是低高度层的水汽,在降雨前后变化较为明显,能够更加及时有效地反映降雨前后及降雨过程中水汽的变化和空间移动过程。

基于PWV差值方法分析沙尘暴期间GNSSPWV与大气颗粒物相关性

针对2021年3月15日中国北方发生的沙尘暴事件,提出了一种基于大气可降水量差值的方法,旨在探究GNSS站点反演的大气可降水量与大气颗粒物浓度之间的相关性.选取了位于宁夏中卫(NXZW)、北京房山(BJFS)和吉林长春(CHAN)的3个GNSS站点及附近的大气颗粒物浓度数据进行分析.结果显示,在非沙尘暴条件下,GNSS解算的大气可降水量(precipitable water vapor,PWV)精度表现良好,其与ERA5模型的PWV的差值均值和标准差均约在2 mm,证明了解算结果的可靠性.沙尘暴发生前,各站点PWV与大气颗粒物浓度的相关性均低于20%,表现出较弱的相关性.在沙尘暴期间,该相关性显著提高,尤其在BJFS和CHAN站点,PWV与大气颗粒物浓度的相关性超过60%.相位滞后消除后,NXZW站点的相关性更是达到70.25%.进一步分析还发现,沙尘暴发生时,PWV差值与大气颗粒物浓度的相关性也显著提高,其中BJFS和CHAN站点的相关性超过70%.综合分析表明,沙尘暴发生时,PWV差值与大气颗粒物浓度的相关性进一步增高,这表明大气颗粒物对PWV差值的贡献比对PWV本身的贡献显著增加,从而说明了PWV差值方法在大气颗粒物浓度监测方面的潜在应用价值.因此,本研究提供了一种新的研究思路和方法,为大气颗粒物浓度和气象条件之间复杂交互关系的进一步研究奠定了基础.

Diurnal variation of precipitable water vapor over Central and South America

Annual and seasonal diurnal precipitable water vapor(PWV)variations over Central and South America are analyzed for the period 2007-2013.PWV values were obtained from Global Navigation Satellite Systems(GNSS)observations of sixty-nine GNSS tracking stations.Histograms by climate categories show that PWV values for temperate,polar and cold dry climate have a positive skewed distribution and for tropical climates(except for monsoon subtype)show a negative skewed distribution.The diurnal PWV and surface temperatures(T)anomaly datasets are analyzed by using principal components analysis(PCA).The first two modes represent more than 90%of the PWV variability.The first PCA mode of PWV variability shows a maximum amplitude value in the late afternoon few hours later than the respective values for surface temperature(T),therefore the temperature and the surface conditions(to yield evaporation)could be the main agents producing this variability;PWV variability in inland stations are mainly represented by this mode.The second mode of PWV variability shows a maximum amplitude at midnight,a possible explanation of this behavior is the effect of the sea/valley breeze.The coastal and valley stations are affected by this mode in most cases.Finally,the"undefined"stations,surrounded by several water bodies,are mainly affected by the second mode with negative eigenvectors.In the seasonal analysis,both the undefined and valley stations constitute the main cases that show a sea or valley breeze only during some seasons,while the rest of the year they present a behavior according to their temperature and the surface conditions.As a result,the PCA proves to be a useful numerical tool to represent the main sub-daily PWV variabilities.

海上移动平台GNSS可降水量反演影响因素研究

基于海上移动平台GNSS动态精密单点定位技术(precise point positioning,PPP),对海洋上空可降水量(precipitable water vapor,PWV)探测的影响因素进行了研究,主要分析了采样间隔,卫星截止高度角,PPP解算方式(固定解或浮点解)以及有无北斗卫星系统组合对海洋PWV反演的影响。结果显示,采样间隔为30 s时,PWV反演的精度最高;可用卫星数较少的情况下,截止高度角设为5°~10°时,PWV反演精度更优,随着卫星截止高度角的增大,反演精度逐渐降低;定位解是否固定对PWV反演精度影响较小;在GPS GLONASS系统组合的基础上,加入北斗卫星观测值,将提高观测的冗余度,有利于PWV反演精度的提高。

火灾期间GNSS-PWV的变化及与大气颗粒物相关性分析

本研究以2020年美国加州森林火灾为具体案例,利用火灾影响区域内5个全球卫星导航系统(GNSS)站点约1年时长的数据集,全面分析了火灾不同阶段下可降水汽含量(PWV)的动态变化及其与大气颗粒物(PM)浓度的相关性。首先,研究证实了北、东、垂向3个方向上的坐标解算精度均在毫米级,且GNSS_PWV的解算精度在2 mm左右。其次,大气颗粒物浓度在火灾发生前维持在较低水平,并呈示出稳定的变化模式。火灾发生时期,PM浓度逐渐增加,在约第250天达到峰值,随后逐渐下降。相应地,GNSS_PWV数值也呈现出与PM浓度高度一致的变化模式。最后,通过统计分析,发现火灾前、中、后期,5个GNSS站点处GNSS_PWV与SUM_PM之间的平均相关性分别为26.01%、45.03%和27.61%,并且所有阶段的相关性P值均小于0.05,GNSS_PWV与PM浓度之间存在显著的相关性。

GNSS数据在河源降水短临预报中的应用

利用全球导航卫星系统观测数据,通过反演大气可降水量,融合国家级自动站的降雨观测数据,对所有观测数据进行处理,提取可用、有效的部分,逐月对河源降水过程进行分析,结果表明:在春、夏季,水汽含量充沛时,当出现PWV持续发展6~8 h,并伴随大气压迅速下降时,在未来2~3 h内,大概率出现降水;若没有伴随大气压迅速下降,则不会出现降水;在秋冬季节,当PWV最大值小于30 mm时,即使PWV有持续发展且有气压迅速下降的条件下,降水概率也很小。

基于GNSS极化掩星信号的降水观测数据周跳处理算法分析

利用全球卫星导航系统(GNSS)极化掩星信号提取降水信息是国际上新兴起的研究领域.针对在前期理论研究、仿真分析和地基试验的基础上,重点解决地基试验数据中的周跳处理问题.结合地基试验双极化载波相位数据的特点,系统对比分析了高次差法、多普勒观测值法等6种常用周跳处理算法的可行性和适用范围,进而研究对高次差法进行改进以解决人为确定求差次数问题,最后通过仿真分析及实测数据验证了该方法的可靠性和有效性.结果表明:该方法能够准确探测出无雨和有雨时水平极化载波相位和垂直极化载波相位的各类大小周跳,可有效应用于GNSS极化掩星信号的降水观测数据处理.

中国区域ERA5-ZTD/PWV精度评估与台风事件响应研究

再分析数据能够提供多种历史气象数据同化产品,为了评估欧洲中期天气预报中心的最新一代ERA5再分析数据集估计的天顶对流层延迟(Zenith Tropospheric Delay,ZTD)和大气可降水量(Precipitable Water Vapor,PWV)产品在中国区域的精度,利用2017—2019年中国区域内14个全球导航卫星系统地面监测站和89个探空站反演的ZTD和PWV数据分别对ERA5-ZTD和ERA5-PWV精度进行了评估。结果表明,除青藏地区的站点外,ERA5-ZTD的精度分布较为均匀,平均Bias、RMSE和STD分别为-6.3 mm、19.3 mm和17.5 mm;ERA5-PWV的精度分布呈现西部内陆高和东南沿海低的趋势,平均Bias、RMSE和STD分别为0.3 mm,2.9 mm和2.7 mm。此外,在研究2019年“利奇马”台风期间ZTD和PWV的时空分布中,提出了使用水汽到达时间差的方法定量估计台风的水汽移动速度。得到台风期间ZTD和PWV具有相同的空间分布规律,且移动方向与台风的移动路径方向是一致的,估计的水汽平均移动速度为12.4 km/h,与台风的平均移动速度16.1 km/h非常接近。因此,ERA5-ZTD/PWV在中国区域内具有较高的精度,ZTD和PWV可作为重要气象因子为台风的预警预报研究提供重要参考。

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。

GNSS遥感技术在智慧水利建设中的应用展望

智慧水利建设作为新阶段水利现代化与高质量发展的重要实施路径之一,已成为快速提升水资源效能及水旱灾害防御能力、改善水环境及水生态现状的强力抓手和必然选择,而其扎实推进则需要综合利用各类先进的空间信息技术。随着我国北斗系统的全面建成以及新一代GNSS系统的飞速发展,GNSS技术与其他学科不断融合,应用领域也得以不断扩展。多频多模多卫星系统的GNSS遥感技术作为一种融合了GNSS卫星导航与遥感技术的新型遥测手段,主要包括GNSS折射遥感及GNSS反射遥感两部分,对该技术的有效利用能够为水利领域各项应用及智慧水利建设提供有力支撑。首先介绍了智慧水利建设的发展沿革,并从政策指引、实践需求以及现实意义等层面充分揭示了推动智慧水利建设的重要性、必要性及迫切性,系统总结了GNSS折射遥感与反射遥感技术在水旱灾害防护、水工建设监管、水循环过程监测及水文参数反演等水利领域各项应用中的研究进展。最后,面向GNSS遥感技术在新时期智慧水利建设中的应用提出了一些建议和想法,以期借此综述,使领域内专家学者对GNSS遥感的技术优势、在水利领域应用中的研究现状以及在智慧水利建设中的应用展望形成一个较为系统的了解。

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。