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。

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。

基于GNSS/MET和微波辐射计资料的合肥地区大气可降水量变化特征分析

文章结合2020—2021年合肥国家基本站的GNSS/MET和微波辐射计2个设备探测资料,演算了大气可降水情况的具体信息,分析2者的变化特征和差异。结果表明:GNSS/MET与微波辐射计反演的值变化趋势一致,具有较好的相关性,可以较好地反映合肥地区上空的水汽变化,但也存在明显偏差,其中均方根误差最大值在夏季,最小值在冬季,而相对方差则相反。对比来看,微波辐射计资料在夏季和秋季更具有代表性。

不同加权平均温度模型对大气可降水量影响分析

加权平均温度(WMT)是地基全球卫星导航系统(GNSS)气象学中解算大气可降水量(PWV)时的一个重要物理量,利用国内四个典型地区2019年的历史气象探空数据计算各剖面的WMT,构建了适合当地的WMT线性统计模型,并对所建模型、工程上常用的几种WMT统计模型及利用其换算得到的PWV进行了对比.根据统计结果可知:对于精度较高的需求,构建适合当地的统计模型是很有必要的,另外,各统计模型中Mao模型和Mendes模型的精度相对较高,在不具备建模条件的情况下可以优先考虑.本统计结果可为其他涉及WMT的工程应用提供参考.

青海地区ERA5大气可降水量分布特征及性能分析

文章利用2010-2020年ERA5再分析资料比湿和地表气压数据计算得到青海地区大气可降水量及其时空分布特征,并将其与西宁站实测气压、露点温度数据计算得到的西宁大气可降水量进行对比分析。结果表明:青海省水汽分布呈现“南湿北干,东湿西干”特征,在垂直分布中水汽主要分布在500 hPa以下,大气可降水量在青海东部河谷地区存在高值区,西南部唐古拉山区和北部高海拔山区存在低值中心。各季节大气可降水量分布中,夏季大气可降水量最高,冬季最小。大气可降水量年变化和日变化中差别不大,月变化中呈现单峰型分布,7月大气可降水量最大,1月和12月最小。ERA5再分析资料对夏季大气可降水量是低估的,而对冬季大气可降水量则是高估的。通过相关性分析发现,ERA5再分析资料和实测资料分别计算得到的西宁大气可降水量相关系数达0.977,相关性较高,具有较好的一致性特征。

基于ERA5数据的山东地区大气可降水量时空变化特征分析

基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)提供的山东地区的大气可降水量(PWV)数据,利用线性拟合、时间序列分析方法和经验正交函数分解等方法,分析了2008—2021年山东地区PWV的时空变化以及变化特征。结果表明:就空间分布而言,山东地区年平均大气可降水量呈现由南到北递减的趋势,南部边界大气可降水量最高;就时间分布而言,2008—2021年,山东地区大气可降水量呈现缓慢增加的趋势;就季节分布而言,夏季大气可降水量为全年最高,其次是春季和秋季,冬季最少;利用经验正交函数分解发现大气可降水量的收敛性较强。

利用地基GPS资料分析成都地区大气可降水量

利用成都地区GPS地震监测网的观测资料,通过Bernese软件求解获得CHDU、JYAN、PIXI、QLAI、RENS、ZHJI测站的天顶总延迟和湿延迟,运用湿延迟与大气可降水量之间的转换关系得到各测站大气可降水量,与站点地面实际降雨量及SONDE大气可降水量进行了比较分析。结果表明:地基GPS监测大气可降水量变化与地面实际降雨量有很强的相关性,与SONDE大气可降水量的平均差值为0.43 mm,均方偏差为2.56 mm。多站点GPS监测大气可降水量联合分析,对于研究区域大气可降水量的变化有一定的意义。

粤港澳大湾区多系统GNSS大气可降水量反演分析

GNSS水汽探测是反映灾害性天气形成、演变的重要技术手段。为拓展以BDS为主的粤港澳大湾区海洋观测业务化应用,本文以大湾区沿海城市为例,选取受台风、风暴潮、强降雨等海洋灾害环境影响较大的8月,利用GPS、BDS、GLONASS、Galileo反演分析多系统GNSS大气可降水量(PWV)的变化特征。结果表明,与无线电探空数据比较,各卫星系统相关系数均大于0.9,表现为强相关性,具有较高的反演精度;结合试验区气象站的实际降水量监测来看,PWV的积累会产生降雨,各卫星系统的8月PWV均值整体达53~60 mm,与实际降水量的空间分布相符。因此,综合考虑GNSS在海洋观测和防灾减灾的优势,为近岸多模GNSS网的布设提供思路。

大理不同云系降水中GPS可降水量的变化特征

通过对比中日合作JICA项目2010~2014年大理地基GPS反演的大气可降水量资料与同期降水数据,选取积状云、层状云和层积混合云产生的降水三类样本,分析了大气可降水量(Precipitable Water Vapor,PWV)在三类典型降水过程中的变化特征。结果表明:PWV在层状云降水前有持续大幅度增长,降水趋于结束阶段,出现持续下降。PWV在积状云降雨时有快速大幅跃升,强降水时段与PWV峰值出现时间基本一致。PWV在层积混合降水中,兼具层状云和积状云时的特征,且持续处于高位运行。PWV在上述三类性质降水中表现出的异常特征可为降水的短时临近预报预警提供参考。

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。