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1.
183.31 GHz微波辐射计在探测低含量水汽时具有优势,但也存在通道饱和问题,定量研究该问题对明确该类型仪器探测水汽能力和适用范围具有重要意义。基于天津市人工影响天气办公室增雨飞机运-12搭载的183.31 GHz微波辐射计GVR(G-band water Vapor Radiometer),采用探空资料对该辐射计4个通道进行饱和问题研究,定量计算其饱和阈值及探测灵敏度,分析各通道水汽探测能力及适用范围。结果表明:机载微波辐射计4个通道水汽探测灵敏度及饱和阈值与观测高度有关,当水汽含量较低时,通道1((183±1)GHz)观测高度越高灵敏度越高,通道3((183±7)GHz)和通道4((183±14)GHz)观测高度越高灵敏度越低,通道2((183±3)GHz)灵敏度几乎不受观测高度影响,通道1和通道4观测高度越高积分水汽探测饱和阈值越小,观测高度越低饱和阈值越大,通道2和通道3饱和阈值几乎不受观测高度影响。晴空条件下选择水汽探测能力最强的单通道对积分水汽含量进行反演,当积分水汽含量处于0—1.3、1.3—4.0和4.0—9.8 mm时,分别选择通道1、通道2、通道3作为反演通道,不同观测高度的积分水汽含量反演均适用。云的发射作用使辐射计各通道亮温升高,亮温升高幅度与云液态水含量、云与观测高度的距离及云厚有关,云液态水含量越大,各通道水汽探测灵敏度及饱和阈值越小;云天条件下选择水汽探测能力最强的双通道对积分水汽含量进行反演,以液态水路径区间来选择合适的水汽探测通道,液态水含量越高,积分水汽可探测范围越小。要探测到0.1 mm的积分水汽含量变化,机载微波辐射计(GVR)在晴空条件下的水汽探测适用范围为0—9.8 mm,其探测能力在云天条件下减弱,水汽探测适用范围因云液态水含量不同而不同。   相似文献   
2.
利用常规观测、NCEP FNL、葵花8号卫星、GNSS反演大气可降水量、智能网格实况产品等资料,分析2017年“海棠”台风造成辽宁西部朝阳地区和东南部岫岩县的极端暴雨成因。结果表明:辽宁西部和东南半岛均出现区域性的极端特大暴雨,岫岩县小时雨强更大,最大雨强达到113 mm·h-1,对流性降水特征明显。两个区域暴雨过程均受到热带、副热带、西风带系统共同作用,狭长型“海棠”台风沿着副热带高压西侧逐渐北上,并且与西风带短波槽相互作用,导致辽宁西部出现强降水,随后加强的涡旋系统后侧干冷空气与低空暖湿水汽输送带相互作用,导致岫岩县出现极端暴雨过程。热带台风“奥鹿”对副热带高压南落东退起到阻挡作用。两个区域均具有来自于南海的水汽通道,另外东南半岛也受到了“奥鹿”台风北侧水汽输送的影响。朝阳市和岫岩县大气可降水量值长时间接近65 mm和70 mm,异常指数最高达到3.0和2.5,表明此次暴雨水汽条件的极端性。辽宁西部降水期间动力不稳定更强,辐合层由地面伸展到500 hPa,而东南半岛降水期间上干下湿的水汽分布以及更强的冷暖空气交汇,有利于产生对流性降水。两个区域均受到多个中尺度云团的共同影响,朝阳地区初期降水由中γ尺度辐合线触发,后期台风在北上过程中与高空槽后部的干冷空气相互作用,形成的暖锋云系以及冷锋云系导致朝阳地区出现持续性强降水;加强的涡旋后部干空气侵入到暖湿水汽输送带中,配合岫岩县山区地面辐合线稳定不动,不断有积云触发并且直接影响岫岩县,导致岫岩县产生极端对流性暴雨。  相似文献   
3.
地基GPS气象学的关键技术是在于通过垂直方向上GPS信号的湿分量延迟值来确定大气可降水量-PWV,而这两个物理量间进行转换时需要用到一个关键性的参数——大气加权平均温度。本文首先讨论了估算加权平均温度的几种方法,然后利用成都地区2005年全年的大气探空数据,采用回归分析方法,建立了适合成都地区的大气加权平均温度模型,精度为±2.21K。最后将该公式应用到成都地区PWV的计算中,得到了非常理想的效果。  相似文献   
4.
利用石家庄、秦皇岛和张家口2005—2006年4~10月地基GPS反演的可降水量资料和常规天气资料,对可降水量与实际降水的关系进行统计,按降水性质,选取单纯积状云产生的对流降水、单纯层状云产生的稳定性降水及层积混合云产生的暴雨三类样本,对可降水量在三类典型降水过程中的演变趋势进行了分析。结果表明:大气中存在高值可降水量是降水产生的必要条件;可降水量呈阶段性、波状变化特点,其变化幅度、极值水平和持续时间与天气影响系统、降水性质等密切相关;降水强度和可降水量极大值出现时间不一定吻合,但强降水通常出现在可降水量的高值阶段,可降水量的高值阶段往往对应着较高的降水概率。另外,可降水量在以上三类性质降水中表现出不同特征,可为降水的短时临近预报提供参考。  相似文献   
5.
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   
6.
For the site of the astronomical observatory operated by The University of Tromsø in Skibotn, Northern Norway, the distribution of very small amounts of atmospheric water vapour is estimated from aerological data. For 5 winter months through a period of 11 years, during at least 6 per cent of the time, the precipitable water is likely not to exceed 3.0 mm, i.e. observations at wavelengths as long as 25 and a little short of 1 mm are possible. For a mountain site at 1250 m altitude, the corresponding amount is estimated to be 1.8 mm. The small amounts considered, were observed in the subsidence of tropospheric ridges. The Skibotn site is compared with other sites for infrared measurements in the Subtropics and in the Arctic.  相似文献   
7.
地面GPS探测大气的最新进展   总被引:5,自引:0,他引:5  
综述了利用地面GPS站探测大气的技术,包括基本原理,方法,应用,最新进展和结果的介绍以及存在于该技术的误差源的讨论。从地面GPS站的观测和表面气象参数可得出天顶湿延迟的估计,再由它和可降水汽量之间的转换关系就可得出PWV估计。这种方法求得的PWV时间序列不仅能提高天气预报的准确度而且有助于气候变化的研究和数值天气预报模型的改进,这就是新兴学科GPS气象学形成的基础。  相似文献   
8.
青藏高原东部牧区雪灾的环流型及水汽场分析   总被引:10,自引:8,他引:10  
冬、春季雪灾是青藏高原东部牧区重要的灾害性天气。本文利用历史天气图和国家气象中心T106L19全球模式的分析值格点资料,分析了青藏高原东部牧区近20年来冬,冬季降雨的天气形势和水汽场。结果表明,北脊南槽型、乌山脊型、阶梯槽型和国境槽型是造成高原东部牧区降雪的四类主要环流型;在高原东部牧区强降雪天气过程时气柱可降水量有明显增加,记要降雪区与水汽通量辐合区吻合,主要水汽来自孟加拉湾地区。  相似文献   
9.
北京一次大暴雨的水汽收支和微物理过程数值分析   总被引:1,自引:1,他引:0  
利用NCEP1°×1°再分析资料和常规气象观测资料,使用WRF模式对2012年7月21日发生在北京地区的一次特大暴雨天气过程进行数值模拟。在模拟结果的基础上,分析了此次暴雨过程的形势演变和水汽条件,并分别计算了暴雨发生过程中北京全市范围内的水汽输送、水汽收支、大气可降水量和空中各相态水物质的量值大小、空间分布情况及其相互转化关系。结果发现:这次降水主要受高空槽、低涡和地面切变线的影响。有东南、西南两条水汽输送通道,计算区域上空水汽收支变化与地面雨强的演变对应很好。中低层持续而强烈的水汽净输入,为暴雨的发生发展提供了很好的水汽条件。北京各站点大气可降水量普遍超过历史极值,反映了降水的极端性。降水发展不同阶段,云内微物理过程存在差异,降水量初期以暖雨为主,降雨量不大,之后冷雨过程增强,降水量迅速增大。  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   
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