广西地区大气加权平均温度模型

地基GPS反演大气水汽中,加权平均温度(T_m)是一个非常重要的参数。分析了广西地区T_m的时空变化特性及其与地面温度之间的关系,利用2012~2015年的探空数据,建立了适用于广西地区的T_m模型。通过对比广西模型、Bevis模型、李建国模型求得的加权平均温度发现:广西模型的中误差为1.05 K,其精度比Bevis模型提高42%,比李建国模型提高62%;广西模型的大气水汽中误差为2.7 mm,其精度比GAMIT解算结果提高11%。     

青海典型地区地基GPS大气可降水量反演及精度分析

青海地区海拔差异大、区域气候背景不同,具有显著的区域差异性.为在青海地区开展GPS(全球定位系统,Global Position System)气象应用研究,获取不同地区中尺度、高时间分辨率的水汽信息,本文以青海省三江源区(达日)、西宁市为研究区域,利用2010～2017年的探空数据回归得出两地本地化大气加权平均温度(Weighted Average Temperature,T_m)模型,对比分析发现两地本地化回归模型的精度要优于最早建立的Bevis模型和全国范围精度较高的龚绍琦模型;同时,对比分析三江源区(达日)、西宁两地利用GPT2(全球气温和气压经验模型,Global Pressure and Temperature)对流层模型与实测气象数据进行GPS大气可降水量(Precipitation Water Vapor,PWV)反演的差异,发现在研究区可利用GPT2对流层模型作为无实测气象数据PWV反演的补充,且精度相当.最后,利用研究区2016年GPS观测数据,使用本地化T_m模型,并以GPT2对流层模型为补充进行PWV反演,利用探空数据计算得到的PWV作为参考值,发现GPS反演PWV与参考值的相关系数达到0.9以上,且GPS-PWV略大于基于无线电探空观测(Radio Sounding,RS)获得的RS-PWV.本文研究为在青海地区开展GPS水汽遥感工作奠定了基础.     

顾及多因子的香港地区加权平均温度Bevis精化模型

针对Bevis模型在香港地区精度较低的问题，基于香港地区探空站连续20 a(2000—2019年)的实测数据，建立顾及多因子的香港地区加权平均温度(T_m)Bevis精化模型。首先，分析T_m与地面温度T_s、水汽压e_s、气压P之间的线性相关性；其次，采用快速傅里叶变换探测到T_m具有明显的年周期变化；最后在Bevis模型的基础上，综合考虑T_s、e_s、P以及年周期变化，基于非线性最小二乘法建立香港地区加权平均温度Bevis精化模型BTm。以2020年香港地区探空数据数值积分法计算的T_m作为参考值，对BTm模型进行精度检验，并与Bevis模型和GPT2w模型进行比较分析。结果表明：BTm模型具有相对较好的精度，其年均偏差和均方根误差(RMS)分别为-0.11 K和1.64 K,相比Bevis全球模型、GPT2w-1模型和GPT2w-5模型，其精度分别提高46.4%、35.7%和37.2%。     

基于MATLAB的对流层加权平均温度模型的研究

地基GPS气象学遥感水汽的方法是通过天顶湿延迟量确定大气可降水量。两个物理量之间转换时,需要一个转换系数,而转换系数又是大气加权平均温度的函数。为了提高水汽反演精度,利用内蒙古呼和浩特市2007年6月—2008年6月一年的地面和高空资料,编写MATLAB程序拟合适合于当地的加权平均温度(Tm)模型,为其它地区地基GPS水汽反演中加权平均温度模型的研究提供参考。     

南京地区地基GPS水汽反演中加权平均温度模型研究

地基GPS气象学的核心思想是通过垂直方向上GPS信号的湿分量延时确定出可降水量,而这两个物理量之间的转换必须使用加权平均温度。本文利用南京地区高空大气探测资料,采用回归分析方法,建立了适合该地区对流层加权平均温度计算公式。研究结果表明,该公式有效的消除了在南京地区使用常规公式引起的系统误差,较好地满足了地基GPS气象应用中对温度实时性和高精度的要求。     

利用区域GPS观测网探测夏季降雨中大气可降水量

采用南京区域GPS观测网的观测数据,结合地表大气参数,计算出夏季降雨过程中的相对GPS大气可降水量;再加入国内3个IGS参考站的观测数据组成超长基线,计算出同时间段内的绝对GPS大气可降水量,并与探空数据所得的大气可降水量进行对比.结果表明:GPS大气可降水量与探空数据所得的大气可降水量有较强的一致性;在精确性和相关性...     

微波辐射计探测滨海新区大气温湿参数垂直分布

对大气中水汽含量和云中液态水含量及其降水特性的测量研究至关重要。目前,针对液态云水路径和可降水量的直接观测较少。利用MP_3000A微波辐射计探测滨海新区大气重要参数垂直分布情况,可以连续得到从地面到10km高度上高分辨率的温度、相对湿度和水汽廓线以及较低分辨率的液态水廓线。     

利用卫星资料对青藏高原地区空中云水资源的研究

利用青藏高原地区39个站的地面站逐日观测资料,采用泰森多边形法计算了青藏高原地区2007-2011年多年平均月降水量.利用美国环境预报中心逐月再分析资料,计算了2007-2011年各季节的高原季风指数,借助相关分析法分析了影响青藏高原地区降水量的环流因素.利用MOD08大气可降水量和云产品,用奇异值分解法分析了青藏高原地区可降水量与云参数的关系.将地面降水与量资料和MOD08大气可降水量资料结合,计算了青藏高原地区的降水效率.结果表明:西太平洋副热带高压面积指数、亚洲经向环流指数、亚洲纬向环流指数和高原季风指数均与降水量具有显著的相关关系;可降水量与云顶温度、云量、云顶气压和云光学厚度都有很显著的关系,通过奇异值分解,发现每对奇异向量场之间的相关系数,第一模态均达到5%显著性水平,方差贡献均超过989%,每组对应的可降水量的第一模态的异性相关系数在整个青藏高原地区都为正值,且都通过了95%的显著性水平检验,说明可降水量对各云参数的影响在整个研究区域都很大.青藏高原地区上空的云水资源具有较大的开发潜力,年降水效率为32.2%.     

广西地区加权平均温度模型建立及其精度评估

加权平均温度(Tm)是GNSS反演大气水汽中一个非常重要的转换参数.利用广西地区百色、桂林、梧州、南宁4个探空站连续15 a(2003-2017年)的实测数据,以数值积分法计算的Tm作为参考值,分析Tm与地面温度Ts、水气压es、纬度φ以及海拔高H之间的相关性,并基于最小二乘原理建立广西地区加权平均模型GXTm.结果表...     

区域大气可降水量变化的地基GPS探测研究

利用南京市地基全球定位系统(GPS)网的观测资料,分析比较不同的卫星星历、不同数量的国际GPS服务(IGS)参考站、不同的截止高度角,以及不同的映射函数模型对GPS探测大气可降水量(PWV)的影响。结果表明:使用快速预报星历,选择3个IGS参考站,采用10°以下截止高度角和VMF1映射函数模型进行区域大气可降水量解算是最优的解算策略。最后根据此解算策略,对2009年南京地区某次降雪预报的误报进行分析解释,进一步证明了利用区域GPS网监测大气可降水量可较准确地分析区域大气的天气变化,提高中小尺度天气预报精度。     

利用GPS数据探测地球大气可降水量的研究

本文首先论述了国内外利用GPS数据反演大气可降水量的研究现状和进展,然后介绍了GPS反演大气水汽的原理与方法和GAMIT软件的基本的批处理过程,并利用GAMIT软件对选取的五个IGS站包括BJFS(北京房山)2010年9月GPS数据进行解算,反演了BJFS 9月份的大气可降水量,并将所得数据分别与IGS站测得数据和实测降水量数据进行比较分析。结果表明,所得数据其趋势基本一致,论证了利用GPS反演大气可降水量的可行性。     

我国大气可降水量变化特征分析

水汽是水文循环的物质基础和能量来源,也是大气降水的必要条件。深入研究我国大气可降水量的变化特征,对于气象防灾减灾具有重要意义。该文利用我国1998-2010年72个探空站点资料,采用探空法计算得到我国月平均大气可降水量,并以此为基础,计算得到我国各站点的季节、年平均可降水量,最后再对结果进行显著性检验和分析。结果表明,我国大部分地区年平均可降水量呈递减趋势。我国可降水量总体呈由东南沿海向西北内陆递减的趋势,南方地区年平均可降水量最大,约为40mm,西北地区年平均可降水量在10mm左右,北方地区在20mm左右。在季节方面,我国大气可降水量在冬季最少,夏季最多,秋季次之。地理纬度、环流系统、海陆分布、地形因子、季节是影响我国大陆可降水量的主要因素。四川盆地地区有一高湿区,在云贵高原东部递减趋势显著,其地形因素影响显著。     

1970-2012年华北平原大气可降水量时空变化及其影响因素

基于1970-2012年华北平原探空站和地面站气象资料,分析了大气可降水量的时空变化特征及其影响因素.结果表明:(1)1970-2012年,华北平原年均大气可降水量呈不显著下降趋势,速率为-0.10mm/10a.其中,秋季大气可降水量减少速率最高,为-0.18mm/10a.在空间上,华北平原东南部年均大气可降水量降低速率明显大于西北部.(2)近40多年来,华北平原年均降水效率基本稳定,速率为-0.01%/10a.(3)在年和季节尺度上,华北平原大气可降水量变化与降水量仅在冬季相关性不显著.在空间上,仅华北平原南部年均大气可降水量与降水量呈显著正相关性;而降水效率与降水量在各尺度上均呈极显著相关性.(4)北半球极涡面积和亚洲区极涡强度分别对春季和夏季大气可降水量的变化影响较大.而秋、冬季,大气可降水量与西伯利亚高压和亚洲经向环流关系密切.     

基于Gauss烟团模型的大气扩散数据同化方法

发生核事故后,可以通过模型迅速预测泄漏的放射性物质的大气扩散情况,但释放源项、气象等参数的不确定性导致大气扩散模型计算的准确性受到影响。通常可以采用数据同化来改善模型预测结果。该文提出一种基于Gauss烟团模型的大气扩散数据同化方法,可以结合观测数据改善模型的预测结果。该方法在迭代搜索中对烟团参数进行线性变换以简化Gauss烟团模型,利用粒子群优化算法对泄漏速率、释放高度、风向、平均风速这4个模型参数进行校正。该方法适用于平坦地形和均匀稳定气象条件下的中尺度扩散。采用稳态条件下双生子实验进行验证,观测点位的模拟值与真实观测值的相关系数达到0.99。在非稳态条件下对源项估计结果进行了测试,结果略优于集合Kalman滤波方法,相关系数达到0.68。该同化方法计算速度快,能有效提升模型的预测,可用于大气扩散数据同化。     

近50ａ来南疆气候变化对可利用降水量的影响

选择1951~2006年逐月降水和温度资料,计算出南疆年平均蒸发量及可利用降水量.在详细分析了50 a来南疆地区降水、气温、蒸发及可利用降水量变化特征的基础上,采用逐步回归周期分析法对降水、气温和可利用降水量进行了模拟,并对未来5 a上述要素进行了预测.结果表明,20世纪70年代以后南疆地区的温度、降水和蒸发变化基本呈上升态势,可利用降水量却呈现出偏多和偏少交替的波状变化特征.这说明气候变暖,可利用降水量不一定增多,未来5 a南疆地区可利用降水量将可能减少.     

一种新的基于伪最近邻算法的降水预报方法

分析北京地区日降雨量资料,相较于其他降雨事件,大雨或暴雨事件发生的次数较少,因此该地区的降水量预报属于样本不均衡问题。在样本不平衡的情况下,K最近邻(PNN)算法的分类误差率将会大大提高,这也就使传统的基于K最近邻算法的降水量预报方法的应用受到了限制。针对北京地区降水量预报这一样本不均衡问题,应用伪最近邻算法构建了北京市的降水量预报模型。该方法利用北京地区日降雨量资料和美国国家环境预报中心全球格点资料,将降雨量作为类,将美国国家环境预报中心全球格点资料的各种因子场作为天气样本特征,通过决策规则实现最优分类。利用提出的降水预报模型对北京地区2010年6~8月进行了24 h降水预报,实验结果表明,提出的预报方法对于降水等级预报的预报准确率以及晴雨预报的TS评分、正样本概括率和漏报率均优于传统的K最近邻预报方法,该方法具有较好的预报效果。     

确定环抚仙湖西线带状区域大气折光系数的实验研究

大气折光系数K值是一个很重要的测量参数,但它受地形、温度、气压等外界条件的影响很大.因此,确定一个适合本地区特征的K值十分必要.以大量的实地测量数据为基础,对环抚仙湖西线带状区域的大气折光系数K值进行计算分析,确定了适合当地特征的K值.这样做不仅便于测绘生产和该地区测量工程的实践应用,更有利于测量参数的标准化.     

中国地区工业硫酸盐气溶胶对辐射和温度的影响

 将大气化学模式和区域气候模式连接,以中国地区1994年1,4,7,10月为研究对象,模拟了气候变化,并分析了由于大气化学过程形成的硫酸盐气溶胶的对地气系统辐射收支、温度、降水量等气候因子的影响.通过分析发现:硫酸盐气溶胶在晴空大气顶和云天大气顶处产生负的辐射强迫,将使地表温度下降,使降水量减少.     

应用GMF模型的大气可降水量研究

针对用GPS观测数据计算大气可降水量存在时间延迟的问题,文章采用GMF投影函数与快速预报星历结合的方法,来计算大气可降水量并分析其精度.本文分别使用GMF与VMF1两种的投影函数,IGSU与IGSF两种的精密星历来计算大气可降水量.将GPS计算出的大气可降水量与美国国家环境预报中心发布的数据进行对比,来验证两者的相对精度情况.研究表明,GMF投影函数结合快速预报星历计算大气可降水量具有计算简洁,时效性强等特点,精度可达1mm.同美国国家环境预报中心发布的大气可降水量相比,具有更好的时间和空间分辨率.     

基于地基GPS的暴雨水汽输送分析研究

利用地基GPS大气可降水量资料、常规气象资料和美国国家环境预报中心(National Cholesterol Education Program.NCEP)资料分析了2005年8月22-24日云南一次暴雨期间的水汽输送过程,分析了云南地基GPS立体布局的重要性.结果表明,GPS遥感的大气可降水量与探空观测结果有高度的一致性;地基GPS探测可以获得大气可降水量高频变化的信息;暴雨期间水汽输送主要集中在850～600 hPa之间的各层;立体布局的地基GPS网是监测西南水汽通道的有力手段.