羅林艷 羅宇 段思汝 呂冠儒 文立恒 范嘉智

摘要：利用2017年1月1日-12月31日湖南省郴州地區(qū)（永興、宜章、桂陽、汝城和桂東）地基GPS/MET站網(wǎng)探測數(shù)據(jù)，基于Saastamoinen靜力延遲模型和Bevis經(jīng)驗公式，結(jié)合地面氣壓和溫度反演大氣可降水量，并與根據(jù)高空氣象探測秒數(shù)據(jù)計算所得探空可降水量對比，討論GPS可降水量的探測精度。在此基礎(chǔ)上進一步討論郴州地區(qū)GPS可降水量的時空變化特征及其與其他氣象要素的關(guān)系。結(jié)果表明，郴州地區(qū)GPS反演PWV具有較高精度，較探空實測PWV平均偏低1.717 7 mm，二者均方根誤差為3.258 0 mm，能夠反映郴州地區(qū)大氣水汽的變化；郴州地區(qū)PWV表現(xiàn)為夏季（6月、7月和8月）最高、冬季（12月、1月和2月）最低、春季（3月、4月和5月）和秋季（9月、10月和11月）分別逐步增加和減少的單峰型分布；受地表蒸發(fā)和局地環(huán)流的影響，郴州地區(qū)主汛期（6月）逐時平均PWV表現(xiàn)為雙峰型分布，分別于午后16：00和零點左右達到極大值，且在較強降水發(fā)生前，PWV會出現(xiàn)較明顯增加，其變化特征對于降水的預報有一定指示作用。

關(guān)鍵詞：GPS/MET；大氣可降水量；探測精度；變化特征；郴州地區(qū)

中圖分類號：P406 文獻標識碼：A 文章編號：0439-8114（2018）11-0014-05

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2018.11.003

Abstract： Based on the GPS data sounded from GPS/MET networks inn Chenzhou area（Yongxing，Yizhang，Guiyang，Rucheng and Guidong） from January to December 2017，the hourly precipitable water vapor （PWV） has been retrieved by using Saastamoinen hydrostatic delay model and Bevis empirical formula，combining the surface atmospheric pressure and temperature. The accuracy of PWV retrieved from GPS data，the temporal-spatial variation of PWV and the relationship between PWV with other atmospheric elements as well have been discussed. The results indicate that the reliability of PWV retrieved from GPS data is verified compare with the PWV based on the radiosonde observation sub-second data in Chenzhou area，and the mean bias is 1.717 7 mm，the root mean square error is 3.258 0 mm. The monthly mean PWV presented single peak distribution，which reached the global maximum value in summer（June to August） and dropped down to the global minimum value in winter（November to January）. Due to surface evaporation and local circulation，the daily variation of PWV presented two peaks distribution that the relative maximum values assumed at about 16：00 and 00：00，and the variation characteristics of PWV could be used as instruction on the precipitation forecast somewhat because the PWV usually increases before heavy rainfall.

Key words： GPS/MET； precipitable water vapor； detecting accuracy； variation characteristics； Chenzhou area

水汽是大氣中最活躍的成分，是天氣和氣候變化的主要驅(qū)動力，在天氣演變和氣候變化中扮演重要的角色[1]。高時空分辨率的水汽資料對于大氣水循環(huán)監(jiān)測、中小尺度數(shù)值天氣預報、災害性天氣監(jiān)測和強對流天氣短臨預報等極為重要[2-4]。但水汽時空分布不均勻，變化迅速，因此準確快速獲取水汽資料對于現(xiàn)代氣象業(yè)務具有重要意義。作為常規(guī)探測手段的無線電探空站點水平距離平均在300 km左右，每天只進行兩次觀測，無法獲得高時空分辨率的水汽信息。GPS遙感水汽的出現(xiàn)彌補了常規(guī)大氣水汽探測手段的不足，提供全天候、高分辨率和觀測穩(wěn)定的大氣水汽觀測數(shù)據(jù)[5-7]。相關(guān)研究表明，GPS可降水量（GPSPWV）探測具有較高精度。Duan等[6]改進了大氣可降水量（PWV）及算法方法，得到GPSPWV探測精度為1.0～1.5 mm。蘇立娟等[8]對比呼和浩特和二連浩特兩地2008年1-10月的GPS/MET和降水資料，發(fā)現(xiàn)GPS可降水量與降水存在很好的對應關(guān)系。羅宇等[9]對比了湖南省2016年4月和7月GPS/MET和無線電探空水汽資料，認為二者有較強的相關(guān)性。針對高時空分辨率的大氣可降水量數(shù)據(jù)與強降水的關(guān)系，國內(nèi)外氣象學者開展了大量的研究。楊蓮梅等[10]分析了烏魯木齊地區(qū)夏季10次中雨以上降水過程中GPS可降水量的演變特征，認為PWV的躍變與降水發(fā)生和結(jié)束有較好的對應關(guān)系，可為干旱區(qū)降水短時預報提供明確的水汽演變指標。曹云昌等[11]對安徽和北京GPS遙感大氣可降水量與局地降水進行定量分析，認為PWV的演變特征與降水有較好的對應關(guān)系。劉旭春等[12]分析了哈爾濱6月的GPS可降水量，認為若PWV大于25 mm，且伴隨5 mm以上的跳變，則約有50%可能性發(fā)生降水。吳海英等[13]探討了GPS可降水量的日際和逐時變化與不同時間尺度和強度降水間的關(guān)系，認為PWV在入梅和梅汛期內(nèi)強降水過程中存在明顯的突變現(xiàn)象。Priego等[14]對西班牙巴倫西亞地區(qū)GPS可降水量研究認為，PWV和鋒面降水有較好的相關(guān)性，可結(jié)合PWV上升和地面氣壓下降作為強降水的先兆。

2009年湖南省氣象局與湖南省國土資源廳合作，初步建立連續(xù)運行的GPS/MET系統(tǒng)，可為數(shù)值天氣預報、臨近短時預報和氣候變化監(jiān)測提供時空分辨率更高的水汽初始場[15]，但相關(guān)研究工作開展較少。本研究基于湖南省GPS探測網(wǎng)提供的實時大氣可降水量資料及相關(guān)氣象資料，檢驗郴州地區(qū)GPS可降水量精度，研究大氣中水汽變化特征及其與相關(guān)氣象要素之間的關(guān)系，為其應用到降水預報、防災減災等相關(guān)氣象業(yè)務中提供參考。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 資料選取

湖南省地基GPS/MET站網(wǎng)設計平均站間距為47.7 km，可對湖南省大氣水汽狀況進行實時監(jiān)測[15]。選用2017年1月1日至12月31日郴州地區(qū)永興、宜章、桂陽、汝城和桂東5個地基GPS/MET接收站逐小時數(shù)據(jù)、地面氣象站逐小時資料和郴州高空氣象探測站探空秒級資料，測站基本信息如表1所示。

1.2 GPS反演PWV方法

選用郴州地區(qū)永興、宜章、桂陽、汝城和桂東5個地基GPS/MET接收站逐小時數(shù)據(jù)，利用普適天頂靜力模型Saastamoinen模型[16]計算天頂靜力延遲（ZHD），結(jié)合解算所得天頂總延遲（ZTD）求得天頂濕延遲（ZWD），根據(jù)Bevis經(jīng)驗公式[17]反演得到大氣可降水量。反演過程中大氣折射率公式中的物理常數(shù)采用Rüeger[18]給出的取值。由于各種原因，5個地基GPS/MET站大氣可降水量逐小時數(shù)據(jù)均存在一定缺失?？紤]到大氣中約65%的水汽集中在距地面1.5 km的大氣邊界層，因此利用地面觀測所得水汽壓（VAP）對GPS可降水量進行線性擬合[19]，并基于擬合所得公式對GPS可降水量進行補缺。

1.3 探空資料處理

為檢驗GPS大氣可降水量反演精度，選取郴州高空氣象探測站探空秒級資料計算可降水量（RPWV），與直線距離最近的桂陽GPS反演可降水量進行對比分析。RPWV的計算公式如下[5]：

其中q為比濕，p為氣壓，ps為測站地面氣壓，ρw為液態(tài)水密度?？紤]到國內(nèi)L波段探空系統(tǒng)濕度觀測資料存在整體偏干及中低空偶發(fā)極度偏干現(xiàn)象[20，21]，對探空濕度數(shù)據(jù)進行質(zhì)控和訂正。300 hPa高度以下，探空相對濕度數(shù)據(jù)小于5%連續(xù)出現(xiàn)厚度達到200 hPa以上，則認為該探空相對濕度數(shù)據(jù)異常[21]，不納入對比分析數(shù)據(jù)集。在此基礎(chǔ)上對大于60%的相對濕度數(shù)據(jù)進行訂正，訂正分段函數(shù)如下[20]：

ΔRH=0，RHob≤603.0×（RHob-RHthr）/（70-RHthr），60

式中，RHob為探空相對濕度觀測值，RHthr為相對濕度訂正閾值，取60%。

2 結(jié)果與分析

2.1 GPSPWV與VAP回歸分析

根據(jù)郴州地區(qū)永興、宜章、桂陽、汝城和桂東5站的GPSPWV和VAP數(shù)據(jù)，采用線性回歸方程對二者進行擬合，擬合結(jié)果如表2所示。通過回歸分析可知，郴州地區(qū)5個探測站的GPS可降水量和地面水汽壓相關(guān)系數(shù)（r）均大于0.935 0，且通過信度為0.01的顯著性檢測，二者存在極顯著相關(guān)性，擬合所得均方根誤差（RMSE）平均為5.324 1 mm。因此，可利用郴州地區(qū)5個測站的地面水汽壓估算GPS可降水量，對GPS可降水量逐小時數(shù)據(jù)進行補缺，形成完整的可降水量時間序列。

2.2 GPSPWV與RPWV對比分析

為檢驗GPSPWV反演精度，選取郴州高空氣象探測站探空秒級資料計算可降水量（RPWV）與桂陽GPSPWV進行對比分析。郴州高空氣象探測站一次放球所需時間約為80 min，考慮到大氣水汽主要集中在300 hPa高度以下，而探空氣球上升至300 hPa高度所需時間約為30 min[22]，因此選取探空氣球釋放后最近1 h的GPSPWV與RPWV進行對比。采用最小二乘法對GPSPWV和RPWV進行擬合，計算相關(guān)系數(shù)、均方根誤差、平均偏差（Bias）并進行相關(guān)性檢驗，如圖1所示。

通過對比可知，GPS反演可降水量與探空實測可降水量存在極顯著的相關(guān)性（P<0.01），相關(guān)系數(shù)為0.973 6，均方根誤差為3.258 0 mm，GPSPWV較RPWV平均偏低1.717 7 mm，說明在郴州地區(qū)利用GPS反演大氣可降水量較為可靠。

2.3 GPS可降水量月變化特征

利用Saastamoinen模型和Bevis經(jīng)驗公式計算得到永興、宜章、桂陽、汝城和桂東5站GPSPWV，并按月平均得到GPS可降水量月變化特征（圖2）。由圖2可知，5個探測站的可降水量逐月變化趨勢基本一致，呈明顯的單峰型分布，且可降水量值大小與探測站海拔表現(xiàn)出較明顯的負相關(guān)，即海拔越高的探測站可降水量月值越小?？傮w而言，郴州地區(qū)夏季（6月、7月和8月）大氣可降水量最為豐富，其中6月出現(xiàn)大氣可降水量全年最大值，且各月均值相差不大；冬季（12月、1月和2月）大氣可降水量最低，其中12月出現(xiàn)大氣可降水量全年最低值；春季（3月、4月和5月）和秋季（9月、10月和11月）分別對應大氣可降水量的逐步增加和減少，其中5月和10月分別是增加和減少最快的月份。郴州地區(qū)大氣可降水量的月變化特征很好地對應了湘南地區(qū)夏季受西太平洋副高北跳、低緯海洋暖濕氣團影響，降水增多，冬季受歐亞大陸干冷氣團控制，北方寒流頻頻南下，溫度低、水汽較少的氣候特征[23]。

2.4 GPS可降水量日循環(huán)特征

郴州位于南嶺-諸廣山脈，地形以山地丘陵為主。對2017年郴州地區(qū)主汛期（6-8月）降水資料統(tǒng)計可知，永興、宜章、桂陽、汝城和桂東5個探測站的累積降水量分別為499.8、429.1、586.6、761.1、706.8 mm，其中6月累積降水量風別為355.2、229.9、351.3、385.5和260.9 mm，占主汛期總降水量的71.07%、53.58%、59.89%、50.65%和36.91%。對應的日均可降水量也為全年的最高值，分別為61.8、61.1、58.7、53.5、49.9 mm，強降水總體上對應大氣可降水量高值區(qū)間。將郴州地區(qū)6月GPS可降水量和除降水量外的地面氣象要素處理為逐小時的30日平均值，分析GPS可降水量日循環(huán)及其與地面氣象要素的關(guān)系（圖3）。

由圖3可知，2017年6月桂陽氣溫在5：30之后隨日出逐步上升，并于15：00達到最大值28.4 ℃。由于溫度上升引起地表水分蒸發(fā)，使得比濕在 6：00～11：00時左右出現(xiàn)顯著上升，隨后由于湍流混合層的發(fā)展造成水汽垂直混合，比濕快速上升的趨勢明顯放緩。桂陽逐時平均PWV最小值均出現(xiàn)在清晨（8：30左右），隨后由于地面水分蒸發(fā)及上坡氣流共同作用快速增加，從清晨到下午上升了3 mm左右，并于16：00左右達到極大值。16：00后大氣溫度逐漸降低，蒸發(fā)減弱，PWV上升趨勢減弱進而下降。進入夜晚，由于大氣變冷開始向地面輻合下降，局地環(huán)流減弱，蒸發(fā)造成PWV上升占主導作用，同時配合山風環(huán)流對水汽的平流造成混合層以上水汽的增加，PWV有所增加，并于零點左右達到日循環(huán)的第二個極大值。因此，桂陽GPS可降水量日循環(huán)受地表蒸發(fā)和局地環(huán)流影響，表現(xiàn)出清晰的雙峰分布。逐時平均PWV和降水量關(guān)系較為復雜，對應關(guān)系并不明顯，但仍可發(fā)現(xiàn)在較強降水發(fā)生前，逐時平均PWV會出現(xiàn)較明顯增加。郴州地區(qū)其他觀測站GPS可降水量和地面氣象要素逐時變化與桂陽站類似。

2.5 GPS可降水量與降水的關(guān)系

結(jié)合地面氣象觀測資料分析郴州地區(qū)2017年主汛期GPS可降水量及其對應降水的關(guān)系，由表3可知，郴州地區(qū)主汛期大氣可降水量月均值大于52 mm，對應有降水時段PWV明顯高于PWV月均值（平均偏高3.01 mm），無降水時段PWV略低于PWV月均值（平均偏低0.51 mm）。降水時PWV大于月均值的時次占總降水時次的比例分別為76.58%、84.87%和73.31%，可將PWV超過月均值視作產(chǎn)生降水的有利條件。但地面實測降水量與GPS可降水量并未顯現(xiàn)出正比關(guān)系，6月PWV與7月、8月大致相當?shù)那闆r下，降水量卻是后兩個月的2倍以上，PWV與地面降水量并不存在正比關(guān)系，這也反映出水汽條件只是形成降水的必要條件之一。因此，GPS可降水量對降水的發(fā)生具有一定指示意義，但還應綜合考慮天氣系統(tǒng)、降水性質(zhì)及局地環(huán)流等因素，才能更好地預報降水天氣過程。

3 結(jié)論

1）利用線性回歸對郴州地區(qū)GPS可降水量和地面水汽壓關(guān)系進行建模，二者存在極顯著相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)大于0.935 0，擬合所得均方根誤差（RMSE）平均為5.324 1 mm。因此，可利用地面水汽壓估算GPS可降水量，作為GPS可降水量缺測時段的補充。

2）利用高空氣象探測站探空秒級資料計算可降水量與GPS可降水量進行對比分析表明，GPSPWV與RPWV較為接近，相關(guān)系數(shù)為0.973 6，均方根誤差為3.258 0 mm，GPSPWV較RPWV平均偏低1.717 7 mm，說明GPS可降水量能夠反映郴州地區(qū)大氣水汽的變化特征。

3）郴州地區(qū)大氣可降水量逐月變化呈明顯的單峰型分布，且可降水量值大小與觀測站海拔表現(xiàn)出較明顯的負相關(guān)，即海拔越高的觀測站可降水量月值越小。郴州地區(qū)夏季（6月、7月和8月）大氣可降水量最為豐富，其中6月出現(xiàn)大氣可降水量全年最大值，且各月均值相差不大，對應湖南省主汛期的開始時間；冬季（12月、1月和2月）大氣可降水量最低，其中12月出現(xiàn)大氣可降水量全年最低值；春季（3月、4月和5月）和秋季（9月、10月和11月）分別對應大氣可降水量的逐步增加和減少，其中5月和10月分別是增加和減少最快的月份。

4）郴州地區(qū)6月逐時平均PWV最小值均出現(xiàn)在清晨，隨后由于地面水分蒸發(fā)及上坡氣流共同作用快速增加，并于16：00左右達到極大。16：00后大氣溫度逐漸降低，蒸發(fā)減弱，PWV上升趨勢減弱進而下降。進入夜晚，大氣變冷開始向地面輻合下降，局地環(huán)流減弱，同時配合山風對水汽的平流造成混合層以上水汽的增加，PWV有所增加，并于零點左右達到日循環(huán)的第二個極大值，表現(xiàn)出清晰的雙峰分布。逐時平均PWV和降水量關(guān)系較為復雜，對應關(guān)系并不明顯，但在較強降水發(fā)生前，逐時平均PWV會出現(xiàn)較明顯增加。

5）充足的水汽是形成降水的必要條件[11]，GPS可降水量的變化特征對于降水的預報有一定指示作用，但其與降水量并不存在正比關(guān)系[7]，還應綜合考慮天氣系統(tǒng)、降水性質(zhì)及局地環(huán)流等因素，才能更好地預報降水天氣過程[13-15]。

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