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以地基35通道微波辐射计测量的大气可降水量(简称PwV)为基础,分析了乌鲁木齐地区四个季节中的日变化特征。冬季日变化差为0．093 cm,春季日变化差为0．153cm,夏季日变化差为0．291 cm,秋季日变化差为0．228 cm。另外,四个季节中水汽最大值／最小值出现频率最高的时段也呈现一定的规律,即最大值一般出现在06：00到06：59和22：00到22：59之间;PWV每小时变化率为正值和负值的概率在冬、春、秋季不是太明显。 相似文献
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对比分析多通道微波辐射计、GNSS/MET(GPS)与常规探空观测资料,利用微波辐射计观测资料分析呼和浩特地区水汽分布特征。结果表明:微波辐射计的温度廓线在3km以下比较准确,相对湿度和水汽密度在2km以下具有参考价值。微波辐射计、GPS与探空测量水汽的绝对误差分别为0.38cm与1.0cm,且均高于探空值。呼和浩特地区水汽具有明显的季节变化与日变化特征,夏季水汽平均值最大,为2.59cm,秋季其次,为1.52cm,春季和冬季分别为0.96cm和0.54cm。四个季节的水汽日较差夏季(0.20cm)>秋季(0.17cm)>冬季(0.14cm)春季(0.09cm),水汽的日变化率冬季(26.63%)>秋季(12.01%)>春季(9.63%)>夏季(8.53%)。水汽最大值、最小值出现频率具有一定特征,不同季节水汽最大值出现在23:00—23:59的概率最大,最小值在00:00—00:59出现的概率最大。 相似文献
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郑飒飒 《高原山地气象研究》2020,40(2):83-88
利用2016年12月1日～2017年11月30日,地基微波辐射计、L波段探空资料和地面常规气象资料,对四川盆地的水汽和云液态水进行了初步分析。结果表明:(1)探空与微波辐射计反演的水汽含量差值为0.558cm,相关系数为0.787,且通过了α=0.01显著性检验,微波辐射计反演的水汽含量是可信的。(2)基于地基微波辐射计分析四川盆地水汽和云液态水含量的变化特征,可以得出,夏季水汽含量最多,秋季云液态水含量最多;最大值出现在夜晚,最小值出现在白天,夜晚值大于白天。水汽含量和云液态水含量最大值和最小值时间间隔秋季最长(均为16小时),冬季最短(分别为9小时、10小时);水汽含量日较差在秋季最大(1.096cm),冬季最小(0.489cm),云液态水含量日较差在夏季最大(0.908mm),冬季最小(0.311mm)。水汽含量与降水、温度的月变化特征为显著性正相关,相关系数分别为0.842和0.915;与温度日变化特征在春、秋季的11:00～次日01:00为显著性正相关,白天相关性大于夜晚,在夏季01:00～13:00为显著性负相关,日出前相关性最高。(3)水汽和云液态水含量在降水过程开始前1～2h有明显的波动上升,降水结束后,水汽和云液态水含量迅速减少,水汽和云液态水的变化特征对降水天气的预报具有指示意义。 相似文献
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云南地基GPS观测大气可降水量变化特征 总被引：4，自引：1，他引：3
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。 相似文献
6.
利用2004—2007年SA34（北京大学）站的GPS观测数据,运用GAMIT软件解算反演了间隔30min的连续变化大气水汽总量（PW）。与北京南郊观测场得到的探空结果作比较,均方根误差（RMSE）在2~3mm之间。通过对大气水汽作月平均,得到每月的大气水汽总量口变化曲线,并初步分析了夏季水汽日变化与地面比湿、降水、地面气温以及地面风矢量的关系。结果表明:北京地区夏季7月大气水汽总量最小值出现在08:00（北京时）左右,8月大气水汽总量最小值出现在08:00到12:00左右（各年表现出一定的差异）,夏季大气水汽总量的最大值出现在01:00到03:00;7月和8月的日变化在夜间变化趋势有所不同;大气水汽总量最大值出现时刻与地面小时降水有一定相关性,且大气水汽总量的日变化明显受风矢量日变化的影响。通过对大气水汽总量的时间序列进行小波分析,得到1年大部分时间里,水汽变化存在大约12d的周期。采用前期的大气水汽总量平均值和短时大气水汽总量增量两个条件进行降水的判断,认为夏季降水的出现时刻与差值的高值区有比较好的对应。 相似文献
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《湖北气象》2017,(4)
利用武汉观象台2010年6—7月及2013年6月的加密探空资料,采用两种不同方法与同期同址的MP-3000A型地基微波辐射计资料进行对比分析,讨论了地基微波辐射计探测精度的变化特征。微波辐射计与探空平均廓线对比结果表明,微波辐射计对温度及水汽密度探测精度较高,降水对微波辐射计探测有一定影响。通过对比不同时次的探空与微波辐射计探测资料发现,无降水时,微波辐射计探测的温度及相对湿度在14:00的系统误差较08:00及20:00明显偏大,14:00大气层结不稳定,气球的漂移会对对比探测产生一定的影响。温度及水汽密度在08:00的均方根误差均为最小。微波辐射计与探空的分层对比结果显示,无降水时,20:00的相对湿度均方根误差在4 km以上明显大于08:00和14:00,温度的系统误差在14:00最大,特别是3 km以上。降水时,总体而言,14:00的探测偏差大于08:00及20:00。通过对比降水条件下微波辐射计天顶与斜天顶观测的廓线发现,斜天顶观测能够有效减小降水对观测的影响,但斜天顶观测在14:00的探测偏差总体上仍大于08:00及20:00。 相似文献
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在分析GAMIT水汽解算方案特点的基础上,利用云南6站地基GPS水汽探测资料,进行了不同解算方案计算结果的分析,并与GPS探空资料的PWV值进行比较,结果显示:不同解算方案对云南地基GPS水汽反演结果有显著的影响;在进行本地化后,GAMIT软件包对云南GPS水汽反演的精度有显著提高;不同季节的云南地基GPS反演水汽值与高精度探空水汽值的数值和变化趋势极为一致,二者的均方根差小于2 mm,说明该解算方案的地基GPS水汽反演结果可用. 相似文献
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大气可降水量在研究大气辐射和吸收,以及全球的热量输送,尤其是暴雨的预报预测等方面都发挥着重要作用。应用2015年章丘站GPS/MET、微波辐射计和L波段探空3种设备反演的大气可降水量数据,比较了三者之间的偏差特征。结果表明：GPS/MET、微波辐射计和L波段探空3种设备反演的大气可降水量变化趋势一致,但也存在明显的系统偏差,量值从大到小分别是GPS/MET、微波辐射计、L波段探空。三者之间的偏差在春夏秋冬四季的差值都较为稳定;GPS/MET比微波辐射计偏大4.5 mm左右,不会因为季节的改变而明显地增大或减小。但标准差最大是夏季,其次是秋季,冬季最小。由于12：00 UTC水汽含量大于00：00 UTC,造成3种探测手段反演的大气可降水量在12：00 UTC的标准差几乎总是大于00：00 UTC,而相对偏差小于等于00：00 UTC。 相似文献
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地基遥感大气水汽总量和云液态水总量的研究 总被引：9，自引：1，他引：9
介绍了地基微波辐射计遥感反演大气柱中的水汽总量和云液态水总量的辐射传输原理和反演方法。给出了实用的有气候代表性的北京地区4个季节的反演公式，并对反演公式进行了数值检验，分析了反演精度：春、夏、秋、冬4季水汽总量反演的相对标准偏差分别为3．1％、1．6％、2．2％和2．4％。用反演公式反演在香河探测的NASA微波辐射计资料发现：微波辐射计反演的水汽总量平均比探空测量值偏大O．21cm，二者的线性相关系数为0．988．均方根误差为0．16cm：云液态水总量除降水云天外．值均在0．1mm以下。 相似文献
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利用地基微波辐射计反演兰州地区液态云水路径和可降水量的初步研究 总被引：7，自引：1，他引：6
液态云水路径 (liquid water path, LWP) 和可降水量 (precipitable water vapor, PWV) 是描述天气和气候的两个重要物理量。目前, 针对液态云水路径和可降水量的直接观测较少, 特别是在我国干旱半干旱黄土高原地区, 至今没有获得系统的观测值。本文利用兰州大学半干旱气候与环境监测站 (SACOL) 近两年的微波辐射仪观测资料, 分析了黄土高原半干旱区液态云水路径和可降水量的变化特征。首先引入Liljegren et al.(2001) 的反演方法并加以改进, 计算得到适合黄土高原地区的反演参数, 利用改进后的反演方法计算近两年的液态云水路径和可降水量。分析结果显示, 与TP/WVP-3000型12通道微波辐射计的直接输出结果相比, 本文反演结果与实际情况更加吻合。在SACOL代表的黄土高原地区, 95%的云水路径值都在150 g/m2以下, 95%的可降水量值都在3 cm以下。由于SACOL的降水受亚洲季风的影响, 液态云水路径日均值冬季最小, 秋季最大, 其日变化规律显示半干旱区液态云水路径大体上呈双峰分布, 峰值主要出现在日出和日落时分。卫星反演资料的年变化趋势与地基反演结果比较吻合。因此, 运用卫星反演的液态云水路径来分析我国西北地区的空中云水资源是一种比较可信的手段。 相似文献
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利用欧洲中心（European Center for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF） ERA-interim再分析资料、常规气象观测资料及GPS （Global Position System）系统探测的大气可降水量（Precipitable Water Vapor,PWV）资料,对2017—2018年辽宁地区三次中雪及以上量级的降雪过程中大气可降水量的演变特征进行分析。结果表明：三次降雪过程中PWV均呈现单峰式结构,其与小时降雪量之间存在较好的时间对应关系,降雪时段对应PWV高值阶段;在降雪出现前6—15 h,PWV迅速增加,且PWV总增长量与降雪强度存在较好的正相关关系。 相似文献
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应用GPS探测的大气可降水量(PWV)对2010年大连地区降水过程中水汽变化特征进行了分析。结果表明：GPS/PWV资料能反映大气中水汽的时间和空间变化,其变化特征与降水有较好的对应关系;不同性质的降水过程PWV变化特征明显不同,稳定性降水过程中PWV变化较为平缓,呈明显的单峰结构,对流性降水过程水汽变化程度剧烈,呈震荡趋势,而混合型降水具有两种性质降水的共同特征;降水过程中GPS/PWV阈值表明,GPS/PWV资料在降水天气预报方面有一定的应用价值。 相似文献
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湖北地基GPS大气可降水量变化特征分析及应用 总被引：2，自引：0，他引：2
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。 相似文献
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利用覆盖北京地区的地基GPS水汽监测网数据反演的地基GPS大气柱水汽含量 (precipitable water vapor, PWV),分析了2009年7月3次暴雨天气过程中大气柱水汽含量的水平分布特征;利用高空、地面常规气象资料以及加密气象自动站观测资料计算地面和高空比湿,结合温度、风等物理量分析3次暴雨天气过程中的大尺度水汽输送和中尺度局地辐合作用;对最大降水强度以及降水量的时间变化的分析表明:3次降水落区分布特征与降水前期大气柱水汽含量高值的水平分布较为一致;大气柱水汽含量曲线变化特征与各尺度天气系统造成的水汽输送和水汽辐合密切相关,大气柱水汽含量的大小与水汽来源密切相关;降水前4小时内大气柱水汽含量出现陡增,线性增速大于1.1 mm/h,最大降水强度出现在大气柱水汽含量峰值出现后的1~2 h。 相似文献
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利用大连市气象局地基GPS/MET观测网大气可降水量（PWV）数据,分析2011年大连瓦房店、庄河和长海地区降水天气过程PWV的变化特征及其与降水量和降水强度的关系,在此基础上通过分析物理量场和天气系统,探讨大尺度水汽输送、辐合与PWV变化的关系及GPS在暴雨天气中的应用。结果表明：PWV的增长方式受当地天气系统的支配和制约,对一次明显的降水过程,从开始至结束PWV的变化与降水量有明显的相关性。当有水汽由南向北输送时,PWV在降水开始前逐渐增长,当地面及高空有大范围的水汽辐合且高空比湿值大于10 g·kg-1时,PWV显著增长（降水开始前4-5 h）,主要降水时段与PWV峰值相对应,同时PWV的增幅大小与降水强度有明显的关系。 相似文献
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该文介绍了利用搭载在FY-3A卫星上的中分辨率光谱成像仪 (MERSI) 的近红外 (NIR) 通道反演大气水汽总量 (PWV) 的方法。根据预先建立的查找表,大气水汽总量可以通过水汽通道与窗区通道的卫星测值相比反演得到。对MERSI近红外水汽通道灵敏度进行估算,结果表明:处于吸收带两翼的905 nm和980 nm通道对不同水汽量的敏感性表现比较接近,对较大水汽含量最为敏感;当水汽较弱时,强吸收的940 nm通道非常敏感。基于这3个通道对水汽含量敏感性的不同表现,采用3个通道水汽总量的加权平均值作为PWV产品的最终反演值。文中设计了水汽总量业务算法反演流程,并基于FY-3A/MERSI最新观测资料进行晴空大气水汽总量的业务处理生成试验,顺利生成MERSI单轨道水汽总量产品及日拼图中国区域产品和全球产品,同时生成多天合成产品,产品反映出MERSI具有较好的近红外水汽探测能力。将卫星反演结果与探空数据进行初步比对检验,显示卫星反演值有20%~30%系统性偏低,需要进一步改进反演查找表。 相似文献
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利用静态PPP（精密单点定位）处理稳定的GNSS地面站可以高精度反演大气中的水汽含量.对于运动的载体,静态PPP无法正确地估计待估参数.利用动态PPP数据处理方法,在解算载体动态位置的同时,可以估计动态载体GNSS的天顶总延迟,并在此基础上计算水汽含量.分别利用PPP动态和静态模型解算3.5 h的稳定可靠GNSS参考站数据,结果表明,动态PPP与静态PPP利用稳定CORS站解算大气可降水量（PWV）时,最大差别为6.6 mm,且水汽的变化趋势基本一致.在快速运动平台下,旋转平台解算的PWV与相同环境下的CORS站解算的水汽结果在量级上一致,但并不能像CORS站结果一样可以反映出水汽的变化趋势.针对地震等GNSS台站失稳问题,分别利用动态、静态PPP进行水汽的提取,结果表明,地震的短期形变对PPP水汽的提取无明显影响.建议使用静态PPP对失稳GNSS台站进行水汽提取. 相似文献
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Precipitable water vapor estimation in India from GPS-derived zenith delays using radiosonde data 总被引：1，自引：0，他引：1
Dinesh Singh Jayanta Kumar Ghosh Deepak Kashyap 《Meteorology and Atmospheric Physics》2014,123(3-4):209-220
One of the most recent applications of global positioning system (GPS) is the estimation of precipitable water vapor (PWV). It requires proper modeling to extract PWV from zenith wet delay (ZWD). The existing global models take no account of latitudinal and seasonal variation of meteorological parameters in the atmosphere. In fact, they ignore the atmospheric conditions at a specific location. Therefore, site-specific PWV models have been developed for five stations spread over the Indian subcontinent, using 3-year (2006–2008) radiosonde data from each of these stations. Furthermore, a similar regional PWV model is also developed for the Indian region. The purpose of the developed site-specific as well as regional model was to convert ZWDs into PWV without using surface meteorological parameters. It has been found that the developed regional and site-specific PWV models show about mm-level accuracy in estimating PWV using derived ZWD from radiosonde as input. The developed site-specific, regional models were also used to extract PWV from GPS-derived ZWD at Bangalore and New Delhi. The accuracy of the developed site-specific and regional model is of the same level. The PWV accuracy obtained with the developed regional model is about 6.28, 6.6 mm in comparison to radiosonde PWV at Bangalore and New Delhi, respectively. 相似文献
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地基GPS遥感西藏改则站大气可降水量变化特征及其与夏季降水的关系 总被引：1，自引：0，他引：1
利用中日JICA项目2010-2011年期间的地基GPS探测逐时大气可降水量（PWV）资料,分析了西藏西部改则站PWV的季节变化和日变化特征及其与夏季降水的关系。结果表明：（1）该站PWV存在明显的季节变化特征,其高（低）值出现在6-9（12-3）月,呈现出明显的单峰型变化特征,同时表现出春季持续上升和秋季快速下降的特点。（2）谐波分析表明,改则站各季PWV日变化均以日循环为主,只是夏季也表现出一定的半日循环特征。（3）改则站PWV存在明显的日变化特征,低值一般出现在当地时间的凌晨至次日上午,各季谷值普遍出现在当地时间10：00前后;高值通常出现在当地的午后至午夜,但各季最大值出现时间不固定;（4）改则站降水通常都发生在PWV高值期,降水发生前后PWV有明显的逐渐积累与迅速下降的变化特征,PWV达到峰值的时间提前于降水。PWV对累积降水频次的影响要比累积降水量更显著。 相似文献