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相似文献
 共查询到17条相似文献,搜索用时 140 毫秒
1.
利用地基北斗站反演大气水汽总量的精度检验   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
采用上海市气象局建立的北斗气象站的2014年观测数据和我国自主研发的精密导航数据处理软件PANDA (position and navigation data analysist) 实现了基于北斗数据的大气水汽总量 (precipitable water vapor,PWV) 反演,并将利用北斗卫星信号解算的大气水汽总量 (WBD) 结果与目前较为成熟的GPS卫星反演结果 (WGPS) 和无线电探空反演结果 (WRadio) 进行对比,研究表明:反演的WBD与WGPS的均方根误差均低于3.5 mm,反演的WBD与WRadio的均方根误差为3.6 mm,两种对比方式的相关系数均在0.95以上,反演方法以及地理位置的差异对于反演结果有一定影响;反演的WBD能够很好地反映出大气中水汽的变化特征,对于气象短时临近预报、气候分析有指示作用。  相似文献   

2.
地基GPS反演大气水汽总量的初步试验   总被引:30,自引:6,他引:24       下载免费PDF全文
1998年5~6月的“海峡两岸及邻近地区暴雨试验”(HUAMEX) 期间, 同时进行了小规模的地基GPS长时间连续估测大气水汽总量的外场试验。试验中应用探空和地面降水资料与GPS反演结果进行了比较分析。地基GPS反演的大气水汽总量与探空得到的大气水汽总量, 两者随时间演变的趋势一致, 两者估算的水汽总量平均偏低6.5 mm, 两者偏差的均方差为4.3 mm。GPS反演的大气水汽总量随时间明显的呈周期性变化, 平均周期为7.2天。从GPS反演的大气水汽总量随时间演变图上可以清楚地看出水汽的积累与释放过程, 并与地面降水存在一定的对应关系, 地面降水大多发生在GPS反演的水汽总量处于相对高值且变化率较大的时候。  相似文献   

3.
基于2021年5—7月GPS卫星资料,采用精密单点定位(Precise Point Positioning,PPP)和双差网解两种算法进行了大气可降水量(Precipitable Water Vapor,PWV)反演,利用同址探空水汽资料,对比分析了PPP算法与双差网解法计算的PWV反演精度。结果表明,PPP算法和双差网解法反演出的PWV随时间变化的趋势基本一致。两种算法反演出的PWV结果合理,与探空PWV相比,采用PPP和双差网解两种算法反演的PWV相对偏差均小于2.4 mm、绝对偏差在4 mm以下,均方差约4 mm,与探空PWV相关系数均在0.87以上,均能较好地反映大气中水汽含量的变化情况,两种算法均具备较强的水汽反演能力,双差网解法反演的PWV在相关性、精度上略优于PPP算法。PPP算法可实现单站水汽高时间分辨率反演,对于获取台站高时效、高精度的大气水汽探测产品具备优势。  相似文献   

4.
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   

5.
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   

6.
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   

7.
地基GPS在暴雨预报中的应用进展   总被引:16,自引:5,他引:11  
万蓉  郑国光 《气象科学》2008,28(6):697-702
加密的地基GPS全球定位系统网具备监测中小尺度天气水汽变化的功能.利用对流层延迟与水汽之间的关系,可以建立地基GPS水汽反演方法以获取大气可降水汽总量PWV和斜路径水汽含量SWV,并通过层析算法得到三维水汽分布.PWV的时间变率、PWV水平梯度变率和区域PWV水汽辐合辐散量定量反映了水汽输送以及区域水汽增减,PWV时间序列的初始峰值在暴雨临近预报中有重要的指示意义,地基GPS网的PWV可以作为数值天气预报模式的重要资料.不同指向的SWV可以表征测站周围水汽的非均匀性质,SWV和三维水汽层析可有效用于中小尺度天气的湿度分析和降水的定量预测.结合掩星GPS和其他探测信息,GPS/MET可以在暴雨监测预报中发挥更重要的作用.  相似文献   

8.
选取大气可降水量的地基GPS水汽遥感法,探空反演法以及经验公式计算法,以贵州西部的威宁作为研究个例,对比分析3种方法在乌蒙山区对大气可降水量反演的异同。以探空反演结果作为基准值,得出地基GPS遥感水汽值和经验公式计算值较基准值偏大,3个方法的反演值之间具有很好的相关性,地基GPS遥感水汽值与探空反演值之间的相关性最好,平均绝对误差值最小,为3.5 mm,均方根误差为4.14 mm。在乌蒙山区,对流层加权平均温度(Tm)的本地经验公式与探空计算值之间的平均误差为1.1 K,本地Tm公式对大气可降水量反演的结果影响较小。有降水事件发生及昆明准静止锋常驻的11月至次年4月,GPS水汽反演精度较高,平均绝对误差仅为1 mm。5—10月,经验计算方法的计算精度较高,平均绝对误差为0.74 mm。  相似文献   

9.
张恩红  曹云昌  王晓英  王洪 《气象科技》2015,43(6):1157-1163
基于北京“7〖DK〗·21”暴雨期间北京地基GPS网全天时全天候观测数据,利用水汽反演软件得到大气可降水量(PWV:Precipitable Water Vapor)时空变化序列,通过与探空对比,显示出地基GPS技术探测对流层大气水汽具明显的高时空分辨率优势;与FY2D卫星探测的云图变化序列对比,充分反映了利用GPS观测数据反演的PWV的可靠性与一致性;与实际降雨量对比,两者高度相关性显示了地基GPS技术对暴雨监测和预警的积极意义。数据分析结果表明:在暴雨来临之前的24~36 h的PWV值持续在较高(>40 mm)的位置,已有出现暴雨征兆。在暴雨之前的几个小时PWV持续性爆发性发展(每小时PWV增加10~20 mm),已充分具备了产生暴雨的必要条件。因此,有效地利用GPSMET技术对天气预报的准度和精度将有很大改善。  相似文献   

10.
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   

11.
针对武汉地区GPS气象网资料进行GPS对流层延迟直接推算可降水量的研究。推导了对流层延迟直接推算可降水量的模型,并对模型结果进行检验。从武汉东湖站GPS对流层延迟与无线电探空可降水量的比较中可知,两者具有很好的相关性,相关系数达到0.931;由该站对流层延迟转换的可降水量与无线电探空可降水量的比较可得,均方根为4.45 mm,相关系数为0.905,对流层延迟转换的可降水量与GPS可降水量的均方根为2.23 mm,相关系数为0.988。说明在没有气象数据的地区,对流层延迟直接推算的可降水量可以作为气象短期预报的参考依据。  相似文献   

12.
准确获取测站气压和温度对GPS水汽反演至关重要。由于我国地域辽阔、经济和社会发展的差异较大,我国GPS气象站网有部分站点未布设气象传感器,无法准确获取测站的气压和温度,其对测站上方水汽造成了较大影响。本文提出一种增加高度订正的反距离加权法,并利用全国113个GNSS气象站(包括25个实验站点,88个插值站点)的连续3个月的气象数据对该方法进行验证。结果表明,内插得到的气压和温度的均方差为1.53 hPa和1.18 K,平均偏差为0.94 hPa和0.82 K。精度随着内插站点与实验站点之间高差的增大,偏差随之增大。最后将内插得到的气压和温度应用于GPS水汽解算,并与GPT-2模型的精度对比。内插气象数据得到的PWV(Precipitale Water Vapor)的均方差和平均偏差为0.59 mm和0.38 mm,精度明显优于GPT-2模型。  相似文献   

13.
中国新一代地球静止气象卫星风云四号A星(FY-4A)搭载的干涉式大气垂直探测仪(Geostationary Interferometric Infrared Sounder, GIIRS)以红外高光谱干涉分光方式探测三维大气温湿结构,取得了在静止轨道上探测大气的突破性进展。地基全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)是一种连续监测大气可降水量(Precipitable Water Vapor,PWV)的有效手段,基于2018年6—8月中国地基GNSS站监测的PWV和FY-4A/GIIRS水汽廓线的业务产品以及常规无线电探空资料,开展GNSS/PWV与FY-4A/GIIRS水汽廓线快速融合应用,以提高卫星资料反演大气水汽廓线的精度。结果表明:与常规无线电探空相比,FY-4A/GIIRS水汽廓线产品在大气低层均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)为4.5 g/kg,700 hPa为2.4 g/kg,500 hPa以上因水汽含量较低RSME小于1.5 g/kg。GNSS/PWV与FY-4A/GIIRS水汽廓线融合后,FY-4A/GIIRS水汽廓线误差整层RMSE减小20%,从近地层到600 hPa RMSE平均减小20%—25%,尤其是850—700 hPa改善最明显,极大改善了卫星水汽反演资料的可用性。对一次多系统影响的暴雨天气过程应用分析表明,GNSS/PWV和FY-4A/GIIRS融合产品可获得高时、空密度的大气水汽廓线,对强降水的临近预报有非常重要的支撑作用。   相似文献   

14.
利用水汽总量资料诊断入梅时间的方法   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
梅雨期是江淮流域从春季到夏季一个重要的过渡时期。传统诊断入梅的方法主要根据雨日和温度及副热带高压位置等来确定。由于雨日的不连续, 天气形势的多变, 常会引起诊断入梅日期的分歧。利用长江三角洲地区地基GPS网所反演的连续的大气水汽总量 (GPS/PWV) 资料详细分析了长江三角洲地区2002—2005年入梅情况, 发现GPS/PWV资料可以反映出入梅前后大气中水汽发生显著季节性跳跃的特征, 总结出利用大气中水汽变化特征来诊断入梅时间的方法 (PWV方法)。采用1980—2000年的历史探空资料计算的大气水汽总量 (PWV) 资料, 对该方法进行了检验:21年中有13年的入梅日期与历史上传统方法诊断的入梅日期相吻合; 对两种方法诊断的入梅日期相差较大的3年的入梅情况进行的分析表明, PWV方法诊断出的入梅日比原定入梅日更合理。该方法在2006年入梅诊断的应用也得到验证。  相似文献   

15.
GPS/PWV资料同化在强降水过程中的定量作用评估   总被引:6,自引:6,他引:0       下载免费PDF全文
基于WRF模式及其三维变分同化系统,分别采用江苏GPS观测网的大气可降水量资料及区域内探空和地面气象站资料,对2011年8月25日江苏苏南地区的一次区域性暴雨和2008年苏皖地区的一次局地特大暴雨过程进行了同化试验,用以比较分析GPS/PWV、探空和地面观测资料同化对强降水预报的定量作用。结果表明:探空和地面资料的同化通过对模式动力和热力场的影响,在强降水中心附近形成了强烈的辐合上升运动和热力不稳定条件,直接改进了强降水中心分布结构和强度特征,对数值模拟的成功与否起着决定性作用。而GPS/PWV在探空和地面资料同化的基础上,将使水汽条件得到增强且更有组织性,无论对降水中心强度还是位置都具有较为显著的改进作用。  相似文献   

16.
The Visible and Infrared Spin-Scan Radiometer(VISSR) onboard the Fengyun-2(FY-2) satellite can provide valuable thermal infrared observations to help create a precipitable water vapor(PWV) product with high spatial and temporal resolutions. The current FY-2/VISSR PWV product in operation is produced by using a traditional two-band physical split-window(PSW) method, which produces low quality results under dry atmospheric conditions. Based on the sensitivity characteristics of FY-2 F/VISSR water vapor channel and two split-window channels to atmospheric water vapor, this study developed a new, robust operational PWV retrieval algorithm for FY-2 F to improve the operational precision of the current PWV product. The algorithm uses a modified three-band PSW method, which adds a scale for the water vapor channel in the improved three-band PSW method. Integrated PWV products from the radiosonde data in 2016 are used here to validate the precision of the PWV retrieved by the modified three-band and traditional two-band PSW methods. The mean bias, root mean square error(RMSE), and correlation coefficient of the PWV retrieved by the modified three-band PSW method are 0.28 mm, 4.53 mm, and 0.969, respectively. The accuracy is much better than the PWV retrieved by the two-band method, whose mean bias, RMSE, and correlation coefficient are 12.67 mm, 29.35 mm, and 0.23. Especially, in mid-or high-latitude regions, the RMSE of the PWV is improved from 10 to 2 mm by changing the inversion in the two-band method to the modified three-band PSW method. Furthermore, the modified three-band PSW results show a better consistency with the radiosonde PWV at any zonal belt and season than the two-band PSW results. This new algorithm could significantly improve the quality of the current FY-2 F/VISSR PWV product, especially at sites where the actual PWV are lower than 15 mm.  相似文献   

17.
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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