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地基GPS在暴雨预报中的应用进展 总被引：16，自引：5，他引：11
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
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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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利用成都市地基GPS综合应用网的观测数据,反演出大气水汽总量,并结合多普勒天气雷达探测的垂直积分液态水含量(VIL),分析了这两种新型大气水汽探测资料在人工影响天气作业中的变化特征,初步得出了GPS大气水汽总量(GPS PWV)与人影作业前后降雨量的关系。研究表明:GPS PWV与人工增雨过程有较好的对应关系,人影作业后1～3h伴随小时雨量的增大GPS PWV有下降,体现了催化剂将空中部分冰面过饱和水汽凝华核化转化为降水过程。GPS反演的水汽资料结合新一代多普勒天气雷达探测的液态水资料在指导人工影响天气作业和短临天气预报方面具有良好的应用前景。 相似文献
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《广东气象》2016,(3)
利用广东省GPS地基网探测得到的大气可降水量数据,结合多种探测资料、NCEP客观分析资料等进行分析,检验地基GPS探测PWV的精度与误差,并对PWV在2014年前汛期一次强对流过程的变化特征进行分析。检验结果表明,GPS探测PWV与探空PWV之间均方根误差在3.05~4.07 mm范围内,相关系数在0.92~0.95范围内,符合业务使用的需求。相比于NCEP客观分析资料,GPS探测PWV时间分辨率更高、准确性更好,因此尝试使用风廓线雷达、无线电探空数据与PWV进行融合,开发单站比湿、水汽通量等水汽产品,探测局地水汽的增长,反映强对流天气过程期间低空水汽输送通道的建立。此外,PWV空间分布的大值区能够揭示水汽辐合区,其变化同时也预示着雷暴单体和多单体雷暴发展和传播方向的变化。 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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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
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bbGPS/PWV资料三维变分同化改进MM5降水预报连续试验的评估 总被引：5，自引：0，他引：5
利用区域地基GPS网反演的高时空密度的大气垂直方向水汽总量，也称为可降水量（PWV），可大大弥补常规探空探测水汽资料的不足。为了全面评估区域GPS网PWV资料同化对业务数值天气预报改进程度的目的，在个例研究分析的基础上，进行了连续38天的GPS/PWV资料三维同化（3D-Var）改进数值业务预报的试验。研究方法是根据长江三角洲地区GPS气象网在2002年梅雨和盛夏季节观测的刖资料，通过三维变分同化建立中尺度数值预报模式MM5的初始场，逐日作出长江三角洲地区24小时的降水量预报。以6小时累积雨量为对象，与未同化GPS／刖资料的MM5的相应预报比较，通过多种评分方法，评估了GPS／PWV资料改进MM5降水预报的效果。结果表明GPS／PWV资料同化后的MM5降水预报能力在大部分时间和大部分地区都有所提高，主要是伪击率有较明显的下降，对小范围降水预报的改进更为明显。预报明显改进的区域恰好位于GPS站填补常规探空站间距较大的地区。 相似文献
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利用GPS的倾斜路径观测暴雨过程中的水汽空间分布 总被引：1，自引：0，他引：1
介绍了地基全球定位系统 (GPS) 沿倾斜路径方向观测水汽总量 (SWV) 的原理和方法; 不同时间和不同地点的GPS SWV与微波辐射计反演的SWV符合较好, 误差在3 mm左右, 表明GPS可以较高的精度探测SWV.计算了区域GPS观测网在一次暴雨过程中不同空间方位上的水汽观测结果, 为消除不同路径对SWV的影响, 把SWV转化为天顶方向的值VSWV; 分析了同一GPS站点对不同卫星方向VSWV的变化情况, 以及不同GPS站点对同一个卫星方向VSWV的关系.结果表明, 区域GPS观测网中倾斜路径观测可较好地探测不同方位上水汽的分布和变化; SWV相对于天顶方向的大气水汽总量PW而言, 能更好地代表真实大气水汽分布; 在探空或卫星观测等传统观测手段无法探测的情况下, GPS SWV数据可提供中小尺度暴雨结构中水汽分布和变化状况等有用信息. 相似文献
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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
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基于地基GPS探测水汽的原理,利用2016年陆态网的站点数据,对北京十三陵、福建武夷山、内蒙古乌拉特后旗、黑龙江绥阳、新疆若羌和云南东川6个站点GPS反演大气可降水量(GPS/PWV)的时间变化以及在典型月(1、4、7、10月)的空间分布变化进行了分析。结果表明:GPS/PWV具有显著的季节分布规律,周期性较强,3—5月为GPS/PWV的快速上升阶段;6—8月达到最大,最大值约80 mm;9—11月为GPS/PWV快速下降阶段;12月—次年1月为全年的最低阶段,基本在30 mm以下。6个站点GPS/PWV的逐小时变化也具有一定的周期性,最大值出现在20时,最小值出现在06—08时。在典型月,水汽含量的空间分布主要集中在华中、华南、华东地区,其余地区变化幅度较小,并且随着纬度的增加而下降,随着经度的增加而上升。 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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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
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利用2004年7月9-11日北京房山地基GPS探测网逐30分钟柱积分水汽总量(PW,Precipitable Water Vapor)资料,通过分析和数值模拟研究了北京2004年7月10日暴雨天气过程。观测分析表明:地基GPS测站上空水汽总量值的时间变化趋势对暴雨的发生、发展以及过程降水量的分析和预报有一定指示意义。利用NCEP全球预报系统GSF分析场资料作为背景场,采用12/4km双向两层嵌套WRF模式及其三维变分系统,通过同化7月9日1200 UTC地基GPS水汽总量等观测资料进行了36小时数值对比试验。数值研究表明:地基GPS水汽总量数据资料的初值同化明显增强模式初始场湿度,明显提高模式对该暴雨过程降水时段、落区和强度的预报水平。 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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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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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
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地基GPS斜路径水汽反演技术及资料应用初探 总被引：5，自引：3，他引：2
斜路径水汽总量（Slant path Water Vapor, SWV）包含了一定的水汽非各向同性空间分布信息,是区域地基全球定位系统（Global Positioning System, GPS）网进行三维水汽层析的主要数据源;测站所得到的SWV时间序列,直观地反映接收机测站周边水汽的不均匀分布和动态变化特征。采用天顶可降水汽总量(Precipitable Water Vapor, PWV）反演技术,以及湿映射函数构建、大气水平梯度模型构建、残差处理等技术,建立斜路径水汽总量解算算法。通过同步并址观测的1141个样本比较,在高仰角区间,GPS与微波辐射计对斜路径方向上水汽总量的观测平均偏差5.8 mm,均方差4.4 mm。在结合雷达、微波辐射计等观测对暴雨个例的综合分析中,SWV系列时序产品能较好地表现测站周边水汽堆积和降水发生后的水汽减少等细微特征。SWV作为一种新的观测产品,为天气分析提供了能反映测站周边水汽的分布状况的新信息,为强对流天气预警预报和机理分析提供新的研究角度。 相似文献
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利用湖北咸宁站2008年6月1日—2012年8月1日地基微波辐射计观测数据反演的相对湿度、大气液态水含量、大气水汽总量、大气层结曲线,对比分析了短时暴雨与一般降水过程发生前微波辐射计观测资料反映的特征,研究微波辐射计观测资料在短时暴雨潜势预报中的应用。结果表明:当大气液态水含量从1 mm左右急增至约20 mm、大气水汽总量从60~70 mm急增到90 mm以上之后,如果0~6 km整层相对湿度均接近饱和或达到饱和状态,且在800~950 hPa附近存在逆温层,最大K指数超过35℃,最大TT指数 (Thei-Tornqvist指数) 达到或超过40℃,那么未来3 h或6 h内发生短时暴雨的几率大。 相似文献
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由于桂林地区地基GNSS站并未配置气象传感器，致使大量GNSS观测数据无法在大气水汽（PWV）监测中发挥作用.针对这一情况，本文将欧洲中期天气预报中心（ECMWF）最新发布的ERA5再分析资料中测站处的气压和温度气象数据加入到GNSS水汽反演中，并将反演结果与利用地面气象站反演的GNSS水汽做对比，以此评估ERA5在桂林地区反演GNSS水汽的精度和适用性.结果表明：1）以桂林地区2017年10个地面气象站的实测气压和温度数据为参考值，ERA5地表气压和温度的年均偏差分别为-0.35 hPa和0.86 K，年均均方根误差（RMSE）分别为0.65 hPa和1.66 K，该精度可用于GNSS水汽反演；2）以2017年6—7月GNSS利用地面气象站反演的PWV为参考值，ERA5反演的GNSS PWV的偏差和RMSE分别为0.17 mm和0.35 mm，且两者具较好的相关性和一致性.由此表明，ERA5地表温压产品可应用于桂林地区GNSS水汽反演，这些研究结果可为桂林地区的GNSS水汽反演及数据源的选用提供重要的参考依据. 相似文献
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辽宁省汛期GPS大气可降水量的特征分析 总被引：1，自引：0，他引：1
《干旱气象》2016,(1)
基于2013、2014年7~8月沈阳和丹东地基GPS水汽监测系统探测的大气可降水量(PWV)资料,对辽宁地区汛期大气可降水量特征进行了分析,利用HYSPLIT后向轨迹模式模拟了沈阳和丹东地区气团轨迹,并通过聚类分析方法将气团进行了分型。结果表明:沈阳和丹东GPS探测的PWV和根据探空数据计算的PWV相关系数均达到0.9,均方根误差分别为4.73 mm和5.21 mm;沈阳和丹东汛期非降水日PWV平均值分别为28.58 mm和30.49 mm,低于华北和西南地区观测值;强降水过程前均存在PWV增加现象,PWV最大增量集中在2~8 mm之间,且一般集中出现在强降水发生前1~3 h内;不同类型强降水过程中PWV特征不同,南方气旋和东北冷涡共同影响的降水个例中PWV最大,局地强对流过程PWV最小;沈阳和丹东站点不同气团中PWV有所不同,西南气团PWV均为最大,更有利于强降水天气的发生。 相似文献