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基于新疆天山山区2012—2015年夏季的GPS/PWV资料、探空资料和逐日降水资料,运用多种统计方法,分析天山山区夏季大气可降水量(PWV)的时空变化特征,并初步探讨其原因。从夏季平均值分布来看,天山山区各站PWV分布存在明显差异,与海拔高度呈显著负相关关系;且低海拔站点PWV比高海拔站点表现出更大的发散性和可变性,有雨日PWV的极值、中位数等整体高于无雨日。天山山区夏季PWV表现出显著的月变化和日变化。大部分站点7月PWV最大,6月次之,8月最少;一日之中在10时左右出现日最大值,个别站点表现出不同的变化特征,且有雨日和无雨日也存在一定差异。天山山区各站夏季降水量与其PWV关联性不明显,降水量和水分循环指数均与海拔高度呈显著正相关关系。这可能是因为夏季山区高海拔站点更易产生局地对流性降水,从而增加水分循环次数所致。 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
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基于地基GPS遥感的大连地区大气水汽总量变化特征 总被引：1，自引：0，他引：1
基于大连地区地基GPS综合观测网遥感反演了大气水汽总量（PWV）,分析了大连地区PWV空间变化、逐月变化和日变化特征以及PWV变化与降水的关系,并利用大连本站2005-2011年的探空资料拟合了大连地区地面温度和大气加权平均温度的关系。结果表明：大连本站的PWV与探空积分的水汽含量相关系数达到0.988,均方根误差为2.5 mm。大连地区PWV南北分布比较均匀;PWV最大的月份为7-8月,最大月平均值约40 mm,PWV最小的月份为1月,最小月平均值小于4 mm;大连地区PWV春季和冬季日变化幅度约0.5 mm,夏季和秋季日变化幅度约1.3 mm。夏季和秋季的PWV日变化呈单峰型,春季和冬季的PWV日变化呈多峰型; 在降水发生前8 h 大气水汽总量有明显增加过程,对降水的发生有指示作用。 相似文献
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蔡仁 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2024,18(4):104-112
利用2012—2019年冬季昌吉州11个国家级台站逐时降水资料,运用常规统计方法,对昌吉州冬季降雪日变化特征进行分析。结果表明：昌吉州冬季降雪量空间分布与海拔高度呈正相关,与纬度呈显著的负相关,降雪强度与纬度关系密切。全州逐时累积降雪量呈双峰型分布,主峰出现在下午17:00,次峰出现在上午08:00;西部呈三峰型特征,主次峰值分别出现在17:00、14:00、08:00;东部呈准单峰单谷型,峰值发生在19:00,谷值出现在中午13:00。昌吉州冬季降水事件以短时降水事件为主,对冬季降水量贡献为64%,12 h以上长持续性降水事件发生概率很小,仅在部分台站偶有发生。西部和东部冬季降水日循环与降水持续性关系较密切,其中持续3～4 h降水事件对西部和东部冬季降水量贡献最大,但随着持续时间增长对降水量的贡献却越来越小。 相似文献
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1用GPS水汽监测资料分析一次强对流性降水过程《气象科学》2013年第5期张振东南京信息工程大学210044摘要：用江苏省地基GPS水汽监测系统得到的大气可降水量（PWV）资料,对江苏地区2009年夏季一次强对流性天气产生的降水过程进行了综合分析,分析了各时段GPS-PWV的变化特征和水汽输送特点,并利用WRF中尺度数值模式对此次过程进行了数值模拟。结果表明：GPS-PWV对于空中水汽变化具有很高的敏感性,能及时地反映大气中水汽的时空变化。通过对数值模式结果进行分析后, 相似文献
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《高原气象》2016,(2)
利用中日JICA项目2010-2013年地基GPS探测的逐时大气可降水量PWV资料以及西藏自治区气象局信息中心提供的2011年自动气象站逐时降水资料,分析了西藏中东部地区4个测站(丁青、那曲、隆子和林芝)夏季PWV日变化特征及有、无降水日的差别,并初步讨论了其与累积降水的关系。结果表明:(1)西藏中东部各站PWV存在明显的日变化特征,通常于02:00(世界时,下同)左右达到最低值,此后迅速上升,高值普遍从08:00持续到19:00。各站PWV日变化幅度普遍随测站的海拔升高而减小;(2)各站PWV日平均值随海拔降低而增加,在有降水日PWV要比无降水日高出10.2%~31.3%,且有、无降水日PWV差值随海拔升高而增大;(3)谐波分析表明,各站PWV日变化主要以日循环为主,同时各站PWV日变化也表现出不同程度的半日循环,这种双峰型变化特征在海拔较高的测站较为明显。与有降水日相比,无降水日PWV半日循环信号普遍有所增强;(4)各站累积降水量和累积降水频次的日变化具有较明显的日循环特征,降水主要出现在当地傍晚以后;(5)各站PWV开始上升的时间普遍超前于降水,并在降水结束后出现明显回落,降水量通常在PWV还处于较高值时达到最大。 相似文献
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利用1991-2014年新疆16个国家基准气象站逐时降水资料,分析了新疆夏季不同区域降水日变化基本特征,揭示出新疆夏季降水日变化呈现显著的南、北疆区域差异,有别于我国中东部的一些新事实。结果显示:北疆降水量日变化呈现准单峰型特征,峰值主要发生在傍晚前后（16:00-20:00,地方时,下同）;南疆降水量日变化呈现三峰特征,峰值分别出现在傍晚（17:00-18:00）、午夜后（00:00-01:00）和上午（10:00）。新疆夏季降水事件以6 h以内的短历时性质为主（平均为85%,比例明显高于我国中东部）,而持续12 h以上的较长历时降水事件偶有发生;在天山东麓以外的新疆绝大部分地区,6 h以内短历时降水事件对总降水量的贡献率达54%,高于我国中东部地区。新疆西部和北疆北部降水量日变化主峰的贡献者是2~3 h短持续性降水为主的事件;而天山中-东部降水量日变化峰值则是来自于12 h内各不同持续时间降水事件的大致均等贡献。 相似文献
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利用常规观测、区域自动站、地基GPS观测的大气可降水量和美国国家环境预报中心（NCEP）再分析等资料，采用水汽通量诊断、后向轨迹模型等方法，分析2022年3月18—22日（简称“03?20”过程）阿克苏地区西部极端降水的环流形势、高低空配置、水汽输送、水汽收支及水汽追踪等。结果表明：（1）此次极端降水过程受中纬度较强西风锋区上波动影响，强降水期间，环流配置与夏季南疆西部典型暴雨过程类似，即处在200 hPa西南急流、500偏西气流、850南疆盆地偏东急流、低层切变与辐合的重合区。（2）暴雨期间，水汽自南欧—地中海—里海南部—咸海南部输送至南疆西部，并在阿克苏地区北部辐合，最强水汽辐合集中在700~850 hPa；西边界各层均以水汽输入为主，水汽输入贡献占85%，水汽追踪上低层还有来自偏东路径的水汽输送。（3）降水2 d前阿克苏站和库车站大气可降水量（PWV）呈现出增湿过程，当PWV≥17mm时，产生暴雨的可能性增大。 相似文献
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《青海气象》2013,(3)
利用Microsoft Visual Basic 6.0编制了MICAPS格式探空数据反演大气可降水量程序,通过对20102012年青海省大气可降水量数据的分析,得出青海省大气可降水量变化具有以下特征:大气可降水量月变化特征呈单峰分布,7、8月份位于峰值区域,7月末开始大气可降水量为减小趋势,1、2、12月份大气可降水量处于低值区;青海省大气可降水量季变化特征呈单峰分布,最大大气可降水量值出现在夏季,最小值出现在冬季;青海省大气可降水量呈由西南向东北逐渐增大的空间分布特征;海拔高度与大气可降水量呈反相关关系,相关系数为-0.8399;大气可降水量与降水量总体变化趋势相同,但大气可降水量不是降水形成的决定因素。 相似文献
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《青海气象》2013,(4)
利用Microsoft Visual Basic 6.0编制了MICAPS格式探空数据反演大气可降水量程序,通过对2010—2012年青海省大气可降水量数据的分析,得出青海省大气可降水量变化具有以下特征:大气可降水量月变化特征呈单峰分布,7、8月份位于峰值区域,7月末开始大气可降水量为减小趋势,1、2、12月份大气可降水量处于低值区;青海省大气可降水量季变化特征呈单峰分布,最大大气可降水量值出现在夏季,最小值出现在冬季;青海省大气可降水量呈由西南向东北逐渐增大的空间分布特征;海拔高度与大气可降水量呈反相关关系,相关系数为-0.8399;大气可降水量与降水量总体变化趋势相同,但大气可降水量不是降水形成的决定因素。 相似文献
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该文利用2005—2019年毕节市8个国家站的暴雨天气过程发生前24 h地面露点温度资料,采用露点法对大气可降水量（PWV）进行反算,探究其与暴雨天气中雨强的关系,建立暴雨预报阈值指标,利用2020年23次暴雨天气过程对阈值指标的可行性进行CSI评分检验。结果表明：①大气可降水量变化呈现单峰型特征,其主要降水过程与PWV峰值有很好对应关系,短时强降水出现前后每一次水汽的激增均对应1次降水过程和最大降水强度的出现。②从CSI评分检验的结果来看,毕节各站暴雨阈值指标准确率达90%以上,空报率小于10%,本地化暴雨阈值指标具有一定的可行性。总体上,通过地面露点法建立的阈值指标对毕节市的暴雨预报有较好的指示作用,未来应加强大气可降水量对暴雨预报的研究力度,不断完善本地化暴雨预报指标。 相似文献
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《气象科学》2016,(3)
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
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GPS反演的大气可降水量变化特征及其与降水的关系研究 总被引：5，自引：4，他引：1
利用GPS技术反演得到2009年盐城5站的大气可降水量(PWV)序列,分析了PWV随时间的变化特征及其与实际降水的关系.结果表明:PWV夏季占全年总量43.15％,春、秋季分别为19.21％和26.43％,冬季为11.21％;日变化过程中,最小值出现在07-08时,16-18时达到最大,夏季日变化幅近12 mm,春、秋季为7 mm左右,冬季不足5 mm;应用Morlet小波分析,得到全年PWV呈现15 d、30 d、60 d、准半年等多尺度周期变化,且时域分布不均;夏季降水大多发生在PWV峰值出现后1～2h内,春、秋季降水主要发生在峰值出现后的2～3h内,冬季则为峰值出现3h之后;当春到冬各季的PWV的2h增量分别达到5、6、5、4 mm时,出现降水的概率为60％～70％. 相似文献
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采用近60年西北地区364站逐日降水观测数据,从降水量和降水日的角度对比研究了西北地区夏季降水趋势时空变化特征。结果表明：平均而言,西北地区夏季降水量占全年总降水量的50-70%。整体上西北地区降水量呈现显著增多的线性趋势,但并非全区一致性增多。降水量增多（减少）的站数约占区域内总站数的57%（43%）,降水日数呈现增多（减少）的站数约占总站数的43%（57%）。两者同时增加的站点主要位于南疆盆地、北疆西部及青海中部和北部等地,两者同时减少的站点主要位于甘肃东南部、宁夏、陕西中部偏东等地,而两者反相变化的站点主要位于新疆北疆地区、青海省西南部边缘地区和陕西南部。近60年西北地区极端降水量和降水日数也呈现出线性增加的趋势。西北地区各个区域降水量和降水日数除年际变化外,还存在年代际变化特征,但不同区域变化位相存在一定差异。 相似文献
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用GPS水汽监测资料分析一次强对流性降水过程 总被引：1，自引：1，他引：0
用江苏省地基GPS水汽监测系统得到的大气可降水量(PWV)资料,对江苏地区2009年夏季一次强对流性天气产生的降水过程进行了综合分析,分析了各时段GPS-PWV的变化特征和水汽的输送特点,并利用WRF中尺度数值模式对此次过程进行了数值模拟。结果表明:GPS-PWV对于空中水汽变化具有很高的敏感性,能及时地反映大气中水汽的时空变化。通过对数值模式结果进行分析后,发现强盛的水汽输入及辐合上升、中高层弱冷空气的侵入活动、低层西南气流加强、对流不稳定层加剧等多种因素的共同作用是造成此次中小尺度对流性降水的主要原因。GPS-PWV提供的精确水汽变化结合数值模式所模拟出的动力、热力条件对于强对流性暴雨预报和降水区域判定具有较好的参照意义。 相似文献
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1．东昆仑山区降水主要集中在夏季，夏季降水约占全年总量70％－80％，海拔4000m以下年降水量大体＜100mm，随高度上升降水增大，4300m以上可达300mm或更多，东昆仑山区存在一个最大降水带，大体在4500m上下。2．东昆仑山区全年降水总量约330亿吨。3．东昆仑山区全年≥10℃的天数约一个月，其积温值约400℃。4．东昆仑山区高原增温效应明显，夏季达4～7℃。冬季北坡低层大气等温层结较深厚约3km。 相似文献
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采用1961—2020年我国西北地区364站逐日降水观测数据,从降水量和降水日的角度对比分析我国西北地区夏季降水趋势时空变化特征。结果表明：西北地区夏季降水量占全年总降水量的50%以上。从整体上来看,西北地区降水量呈现显著增多的线性趋势,但并非全区一致性增多。降水量增多（减少）的站数约占区域内总站数的57%(43%),降水日数呈现增多（减少）的站数约占总站数的43%(57%);降水量、降水日数同时增加的站点主要位于南疆盆地、北疆西部及青海中部和北部等地,两者同时减少的站点主要位于甘肃东南部、宁夏、陕西中部偏东等地,而两者反相变化的站点主要位于新疆北疆地区、青海省西南部边缘地区和陕西南部。近60年来,西北地区极端降水量和降水日数呈线性增加趋势。西北地区各个区域降水量和降水日数除年际变化外,还存在年代际变化特征,不同区域变化位相存在一定差异。 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