基于地基gps水汽资料对成都地区一次暴雨过程的分析

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1、基于地基GPS水汽资料对成都地区一次暴雨过程的分析王越1，2，魏鸣1，王皓3，刘琦4，龙柯吉4（1.南京信息工程大学，南京，210044；2.成都市气象局，成都，610071；3.成都信息工程学院，成都，610041；4.四川省气象局，成都，610071）摘要：本文利用成都地区地基GPS得到的GPS-PWV对2008年一次暴雨过程进行了综合分析，得出了成都地区GPS-PWV的变化同实际降水间存在的相关性。结果表明：GPS-PWV对于空中水汽变化具有很高的敏感性，能及时反映大气中水汽的时空变化；降水强度的极大值滞后于可降水量的峰值，对降水有一定的提前性；强烈的上升运动有利于PWV的

2、积累增长，并且上升运动的强度同GPS-PWV的大小有很强的相关性；GPS-PWV处于高值区时往往大气都处于不稳定的状态。关键词：地基GPS；可降水量；暴雨中图分类号:文献标识码：引言与二氧化碳、甲烷、臭氧等温室气体相比，水汽具有更高的时空变化特征，因此对水汽的测量就显得较为困难[1]，导致了水汽资料在气象学应用上存在着一定的局限性。运用GPS技术估算大气水汽总量是20世纪90年代兴起的一种极有潜力、实用价值很大的一种新方法或监测技术。近年来，随着GPS技术的高速发展，其在水汽监测方面的研究也越来越受到各方的重视，因为该技术具有高精度、高时空分辨率、低成本及全天候的特点，已逐渐成为

3、一种新型的水汽探测技术，并在天气预报、人工影响天气、空中水资源开发等气象业务领域开始得到了广泛应用。-11-近年来，利用地基GPS水汽资料在暴雨等灾害性天气监测方面得到广泛应用：李延兴等[2]利用1998年一次“GPS暴雨观测实验”的结果，分析得出了在暴雨发生前PWV会维持一段较长时间的平稳水平，而在暴雨来临前后PWV分别会呈现出一段递增和递减的过程；丁金才[3]利用多年的GPS-PWV资料统计出了降雨发生时PWV的阈值，通过多年的实际检验，其TS评分能达0.7以上；曹云昌[4]等利用GPS-PWV和卫星云图资料对北京地区中小尺度降水进行监测，发现GPS-PWV在高位的维持与云的

4、发展是强降水产生的必要条件；资助项目：江苏省高校自然科学重大基础研究项目(10KJA170030),灾害天气国家重点实验室开放课题（2013LASW－B16）,公益性行业（气象）科研专项（GYHY201306040）.第一作者:王越，女，在职研究生，从事大气遥感与探测技术应用研究。E-mail:trucks@163.com通讯作者：魏鸣，女，教授，从事大气遥感探测理论与技术方法研究。E-mail:njueducn@126.com-11-叶其欣[5]等对不同强对流天气系统下GPS-PWV的变化特征进行了分析与统计，得出梅雨期降水时GPS-PWV的阈值大于50mm，梅雨期强对流降水时

5、GPS-PWV的阈值大于60mm的结论；李国平[6]等认为，GPS-PWV的高低及变化趋势与其相对应的天气形势的配置和移动速度有很大的关系，当处于地面槽前时，PWV通常处于上升阶段，而当锋面过境处于高空槽后时，PWV会迅速下降。但目前关于GPS-PWV的研究多集中于数据本身的演变特征同降雨量的相关性中[7-8]，但天气过程中涉及的动力热力条件也是不可忽略的关键。为了能将GPS水汽资料充分有效地应用于实际预报中，本文利用成都地区地基GPS观测网反演的可降水量资料并结合其它观测资料，对2008年9月22-27日发生的一次连续性强暴雨过程进行综合分析，配合降水过程中的动力热力条件，以求

6、探讨GPS可降水量演变与实际降水过程的对应关系，为业务预报提供更多的参考依据。1资料与方法本文数据来源与成都市气象局与成都市规划局勘察测绘研究院于2007年8月建成的成都市区域GPS监测网，该监测网由6个GPS监测站组成（图1），分别为成都站（CHDU）、都江堰站（DUJY）、金堂站（JITA）、龙泉站（LONQ）、大邑站（DAYI）与蒲江站（PUJI），数据的时间分辨率为30min，地基GPS观测采用美国天宝（Trimble）GPS接收机，地面气象观测采用中国华云公司6要素自动气象站资料，在综合分析中采用相同时段的NCEP1°´1°再分析资料。图1成都地区GPS监测站地理位置分

7、布当GPS信号穿过大气层时，受到电离层和对流层的折射影响，造成无线电信号的延迟，这种延迟主要由电离层延迟和对流层延迟组成，大气的总延迟由电离层延迟和对流层延迟组成，由于电离层延迟与信号频率平方成反比，可以利用双频接收机两个频率大气延迟方程的线性组合进行消除[9]。对流层延迟包括天顶湿延迟ZWD和天顶静力延迟ZHD，其中天顶静力延迟造成的误差占总延迟的90%，通过建立气压、湿度和温度等要素的函数方程，可以获得-11-mm量级的静力延迟，最后经过公式转换就算可求出大气可降水量PWV值