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1.
对比分析不同空间插值模型对GPS大气可降水量的插值精度,并对插值误差影响因素进行研究.利用反距离权重法、全局多项式法、局部多项式法、径向基函数法、普通克里金法5种常用空间插值方法对SuomiNet 网GPS PWV数据进行插值,应用交叉验证法对比分析各方法的精度,得出5种插值模型均达到一定的插值精度.其中,普通克里金法和径向基函数法插值精度最高,全局多项式法和反距离权重法精度最低,而局部多项式法插值精度中等.对插值误差影响因素的分析表明,GPS站点密度越高、水汽值越低、水汽值变化程度越小,空间插值精度越高.研究成果可为大气水汽含量空间分布特征和规律研究,以及空间插值方法选取提供借鉴. 相似文献
2.
我国可降水量同地面水汽压关系的经验表达式 总被引：35，自引：5，他引：35
本文根据1992～1993年全国20个台站地面及高空气象要素资料，拟合出各个站所在地区整层大气可降水量和有效水汽含量同地面水汽压之间的经验关系式。计算结果表明，可降水量和相应的地面水汽压之间，存在着良好的数值对应关系。仅利用地面水汽压计算出的整层大气可降水量和有效水汽含量，同实际情况符合得很好，平均相对误差普遍小于15％。因此，这些经验关系式具有良好的实际应用价值。 相似文献
3.
根据1993年我国28个台站地面及高空气象要素资料,拟合出这28个台站所在地区整层大气可降水量同地面湿度参量(地面水汽压、地面露点)关系的经验表达式,并且在此基础上,通过引进地理纬度ψ和海拔高度H两个参量,将经验系数参数化,建立起由地面湿度参量计算整层大气可降水量的经验计算模式.另外还拟合出这些地区整层大气有效水汽含量同可降水量关系的经验表达式,提出一个先由地面湿度参量计算整层大气可降水量,再由此计算出整层大气有效水汽含量的方法. 相似文献
4.
我国可降水量同地面水气压关系的经验表达式 总被引：7，自引：2，他引：7
本文根据１９９２－１９９３年全国２０个台站地面及高空气象要素资料，拟合出各个站所在地区整层大气可降水量和有效水汽含量同地面水汽压之间的经验关系式。计算结果表明，可降水量和相应的地面水汽压之间，存在着良好的数值对应关系。仅利用地现水汽压计算出的整层大气可降水量和有效水汽含量，同实际情况符合得很好，平均相对误差普遍于于１５０％。因此，这些经验关系式具有良好的实际应用价值。 相似文献
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《气象科学进展》2018,(6)
随着全球定位系统(GPS)气象学的迅速发展,GPS技术已在气象领域得到广泛研究和应用。介绍了GPS探测大气水汽的原理及地基GPS反演大气可降水量(PWV)的流程。利用湖北省GPS观测网2008年7月—2010年12月的GPS资料反演出的大气可降水量(GPS-PWV),结合地面观测资料,对2008年7月—2010年12月的冬季大雾天气进行了分析。通过对有雾与无雾情况下GPS-PWV与能见度的合成分析,总结了鄂中区域冬季大雾天气中GPS-PWV的日变化特征和空间分布特征,并对比分析了无雾天气与有雾天气的GPS-PWV日变化等。还使用GPS-PWV数据与其他常规气象资料,通过线性回归建立预报方程,并对2011年大雾预报进行了检验分析,为利用GPS可降水量做大雾天气的短时临近预报提供了有价值的参考信息。 相似文献
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利用贵州省威宁站探空和地面露点观测资料,分别计算了不同季节大气总可降水量（PWV）,对其研究表明：两种资料计算的PWV精度差异较小,均为毫米级,平均差值绝对值小于2.2 mm,其中最大差值出现在夏季2.38 mm,最小值出现在春季1.6 mm。探空资料计算大气可降水量与地面资料计算大气可降水量两者在不同季节,相关性都较高。春、秋两个季相关性最好,相关系数分别为0.903、0.851;夏季和冬季相关系数均为0.754。因此,在大气水汽监测、降水预报应用过程中,利用地面露点温度（td）获取的大气总可降水量(DM/PWV)可以弥补探空资料观测时空分辨率的不足。研究结果也表明降雨天气过程与PWV间有良好的对应关系,降水强度与大气可降水量之间不成比例关系。 相似文献
8.
简要介绍了利用GPS技术计算大气可降水量的原理及方法,以西宁GPS水汽站为例介绍了利用GAMIT软件对大气可降水量的反演流程,利用西宁站观测数据计算了有地面气象数据参与解算和无地面气象数据参与解算的大气可降水量结果,并对两种反演结果进行了对比分析,得出两种计算结果相近、具有很好的相关性,相关系数为0.921,两种反演结果在数值上最大相差5mm、平均相差1.54mm,在总体趋势上两者一致。分析了GPS技术计算大气可降水量的误差,其中地面气象要素对计算结果有重要作用,但影响不大,在不需要精度太高的计算结果及没有条件获得地面气象数据时,可以直接用GAMIT对大气可降水量进行解算,这为探测大气可降水量提供了一种可行的方法。 相似文献
9.
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
10.
简述了GPS的组成及发展概况，以及如何利用地面GPS观测探测大气可降水汽量（PWV），从而可以得到高精度，几乎连续和实时的水汽序列，骤报降水量以及监测恶劣天气，为天气预报和气候分析作出贡献。 相似文献