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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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针对强降水业务预报工作的实际需求,利用常规观测站和区域自动站逐小时降水资料及欧洲中心(ECMWF)细网格数值预报产品,采用水平螺旋度、水汽通量及水汽通量散度对2017年7月26—27日发生在青海省的强降水天气过程进行预报应用分析。结果表明:水平螺旋度、水汽通量及水汽通量散度与降水的发生发展和强降水中心有较好的对应关系;500 h Pa正水平螺旋度强度对降水强度的变化有一定的指示性,负水平螺旋度强度偏强时可以很好地指示强降水中心位置;水汽通量大值区内水汽辐合强度越强,降水强度也越强。 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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选取2009年6月30日发生在云南南部和湖南北部的强降水过程,利用WRF模式和建立在青藏高原东缘地区18个地基GPS站点观测的可降水量资料（GPS/PWV）进行同化试验.试验表明：选取全部18个站和云南省8个站GPS/PWV资料进行同化,发现下游地区的强降水区湖南北部降水强度发生较大变化.选取100.E附近的6个站GPS/PWV资料进行同化,发现下游地区的强降水区湖南北部降水强度变化不大.利用全部站点GPS/PWV资料,模式初始场大部分地区湿度增加,对应下游降水中心强度增加,少部分地区湿度减少,对应降水区域南移.GPS/PWV资料同化对模式初始场湿度场和高度场影响较大,而对温度和风场影响较小. 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
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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
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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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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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LAPS同化GPS/PWV资料在暴雨预报中的应用研究 总被引：2，自引：1，他引：1
利用LAPS(Local Analysis and Prediction System)系统同化GPS(Global Positioning System)/PWV(Precipitable Water Vapor)资料,分析GPS/PWV资料对LAPS输出场的影响,并结合WRF模式,将LAPS输出场作为其初始场进行降水预报,进一步考察GPS/PWV资料对降水预报的作用。选取2009年6月28日湖北地区的一次强降水过程,设计三种方案进行试验。结果表明:同化GPS/PWV资料后对LAPS湿度场有显著的改善,而对高度场及风场的作用则不明显;GPS/PWV资料对区域平均可降水量的影响比雷达资料大一个量级;与此同时,利用多种评分方法对6 h累计降水做了检验,分析结果表明同化GPS/PWV资料能够有效地改进WRF模式的初始场,增加丰富的中小尺度信息,并对随后的确定性预报产生正影响。 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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应用GPS探测的可降水水汽资料Pwv对上海地区2002～2005年强对流的水汽变化特征进行了分析。分析表明：每30分钟一次的GPS/Pwv资料能直观地、及时地反映大气中水汽的时间变化和空间变化;GPS/Pwv资料随时间的演变特征与降水有较好的对应关系,不同的季节及不同的降水类型有着不同的分布特征;GPS/Pwv的散度资料可以反映大气中水汽的辐合、辐散分布情况。文章还给出了不同季节产生强对流天气的GPS/Pwv阈值,表明GPS/Pwv资料在强对流天气预报方面有一定的应用价值。 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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利用GPS可降水量、多普勒天气雷达和地面加密自动站等高时空分辨率资料,对2011年6月23-24日发生在京津冀的强降水天气过程的不同阶段进行了对比分析.结果表明:(1)第一阶段降水为时间短、强度大的积状云对流降水;GPS可降水量的峰值与强降水对应,在降水之前6h左右会有GPS可降水量峰值出现;在空间分布上,高值中心的演变表现为东移南压趋势.(2)第二阶段降水表现为持续时间较长的系统性降水;雷达回波以大面积层状云降水回波为主;此阶段的GPS可降水量长时间维持在高值阶段,空间分布上GPS可降水量等值线“南高北低”并逐渐南压,西部GPS可降水量明显偏高.(3)在液态水与气态水对比上,雷达VIL随时间的变化不连续,而GPS可降水量表现为连续性演变,二者的峰值或高值对应较好,二者均可反映降水出现时间和降水性质,其中雷达VIL大值与降水出现时段吻合得好,而GPS可降水量的大小和演变趋势可以提前预示降水的出现时间和降水性质,对降水天气预报有指示意义. 相似文献
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该文利用2002年“973”项目安徽GPS外场试验和2000年北京GPS/VAPOR试验积累的资料对GPS遥感的大气可降水量与局地降水之间关系进行了定量分析。结果表明:在降水前后, GPS遥感的大气可降水量有很大的变化; 在2002年入梅前后, 其变化甚至大于30mm; 在海拔高的山区台站, 2hGPS遥感的大气可降水量增量和本站是否发生降水关系密切; 多数情况下, 降水出现在GPS遥感的大气可降水量迅速增加的3~4h内; 每小时降水量峰值和GPS遥感的大气可降水量增量的大小有关。 相似文献
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利用WRF模式、地基GPS资料以及常规气象观测资料,结合模式输出资料的高空间分辨率(10km)和GPS大气可降水量(GPS-PWV)资料的高时间分辨率(30min)的优点,对2008年7月20—22日四川盆地一次暴雨过程的水汽变化特征及各物理量与大气可降水量的关系进行综合分析。结果表明:此次降雨过程是由高原涡和西南涡共同作用引起,WRF模式能够较好地模拟出降雨落区和强度。GPS-PWV反映的大气可降水量增减趋势与WRF模拟的较为一致。水汽密度垂直分布反映了大气可降水量分布,水汽密度随高度增加而递减,降雨初期,水汽密度随高度减小迅速,降雨强盛时期,水汽密度随高度减小的速度减慢。水汽辐合使得水汽密度和大气可降水量增大,风的散度项与水汽通量散度的变化一致,而水汽平流项对水汽辐合贡献较小,水汽的辐合主要由风场辐合造成。 相似文献
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基于GPS/Pwv资料的上海地区2004年一次夏末暴雨的水汽输送分析 总被引：5，自引：10，他引：5
本文应用GPS探测的可降水水汽资料Pwv对上海地区2004年一次夏末暴雨的水汽输送特征进行了分析。结果表明:此次暴雨过程的水汽输送路径有两条,一条是西南水汽输送路径,一条是东南水汽输送路径。指出边界层的偏东急流是此次暴雨过程的主要增雨机制。分析还表明:每30 min一次的GPS/Pwv资料能直观地、及时地反映大气中水汽的时间变化和空间变化;GPS/Pwv资料随时间的演变特征与降水有较好的对应关系;GPS/Pwv的散度资料可以反映大气中水汽的辐合、辐散分布情况。 相似文献
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Using the hourly precipitation records of meteorological stations in Shanghai, covering a period of almost a century(1916–2014), the long-term variation of extreme heavy precipitation in Shanghai on multiple spatial and temporal scales is analyzed, and the effects of urbanization on hourly rainstorms studied. Results show that:(1) Over the last century, extreme hourly precipitation events enhanced significantly. During the recent urbanization period from 1981 to 2014, the frequency of heavy precipitation increased significantly, with a distinct localized and abrupt characteristic.(2) The spatial distribution of long-term trends for the occurrence frequency and total precipitation intensity of hourly heavy precipitation in Shanghai shows a distinct urban rain-island feature; namely, heavy precipitation was increasingly focused in urban and suburban areas.Attribution analysis shows that urbanization in Shanghai contributed greatly to the increase in both frequency and intensity of heavy rainfall events in the city, thus leading to an increasing total precipitation amount of heavy rainfall events. In addition,the diurnal variation of rainfall intensity also shows distinctive urban–rural differences, especially during late afternoon and early nighttime in the city area.(3) Regional warming, with subsequent enhancement of water vapor content, convergence of moisture flux and atmospheric instability, provided favorable physical backgrounds for the formation of extreme precipitation.This accounts for the consistent increase in hourly heavy precipitation over the whole Shanghai area during recent times. 相似文献