鄂中區(qū)域大霧天氣中地基GPS監(jiān)測(cè)的水汽總量及其演變分析

何盛浩 周志敏 梁濤

（1 荊門市氣象局，荊門 448000；2 中國(guó)氣象局武漢暴雨研究所，武漢 430074）

0 引言

水汽是大氣中時(shí)空變化最活躍的成分之一，是預(yù)測(cè)降水、中小尺度惡劣天氣以及全球氣候變化的一個(gè)重要的物理量，對(duì)天氣和氣候的變化有重要影響，水汽的總量、變化和分布情況對(duì)短時(shí)預(yù)報(bào)也具有重要參考作用[1]。隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，地基GPS技術(shù)日益成熟完善，以及GPS氣象學(xué)研究的迅速發(fā)展，地基GPS探測(cè)技術(shù)已經(jīng)成為一種新型的大氣探測(cè)實(shí)用技術(shù)，可提供高精度、高容量、快速變化的水汽信息。利用GPS遙感大氣水汽不受天氣條件、天氣現(xiàn)象的影響，能自動(dòng)連續(xù)地進(jìn)行水汽測(cè)量，獲取資料的時(shí)間間隔可根據(jù)天氣形式或特殊需要確定，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)探測(cè)技術(shù)在時(shí)間和空間上的不足。國(guó)內(nèi)外大量研究表明：GPS技術(shù)可以作為一項(xiàng)新的水汽探測(cè)有效手段，從時(shí)間和空間上加密現(xiàn)有的探空站，用于區(qū)域或全球水汽含量的遙感[2]。GPS技術(shù)根據(jù)GPS接收機(jī)的位置分為地基和天基兩種，氣象方面相應(yīng)的理論和方法分別稱為地基和天基GPS氣象學(xué)。地基GPS氣象學(xué)（Groundbased GPS/MET）的技術(shù)原理是將GPS接收機(jī)安放在地面上，通過(guò)地面布設(shè)的GPS接收機(jī)網(wǎng)絡(luò)測(cè)量的數(shù)據(jù)，來(lái)估計(jì)某個(gè)地區(qū)的大氣要素。1987年，Askne等[3]提出了GPS遙測(cè)大氣的設(shè)想，并推導(dǎo)出大氣濕延遲和可降水量之間的關(guān)系。1992年，Bevis等[4]利用地基GPS 進(jìn)行了大氣水汽的遙感探測(cè)，指出GPS可以準(zhǔn)確測(cè)定對(duì)流層延遲，大氣靜力學(xué)延遲可以利用地面氣壓和大氣模型精確模擬，從而估計(jì)出大氣的濕延遲部分，利用濕延遲和水汽含量的關(guān)系計(jì)算出大氣可降水量，精度可達(dá)2 mm，與水汽輻射計(jì)以及探空技術(shù)相當(dāng)。且其高精度、高時(shí)間分辨率的特點(diǎn)有助于細(xì)致地了解水汽的演變過(guò)程，從而發(fā)現(xiàn)一些新的規(guī)律。近幾年，GPS技術(shù)已成為大氣遙感水汽的最有效最有希望的方法之一，在氣象學(xué)研究中得到廣泛應(yīng)用[2]。

霧是由懸浮在大氣中的微小液滴構(gòu)成的氣溶膠，而大氣中水汽含量是形成霧的重要條件之一。霧也是對(duì)人類交通活動(dòng)影響最大的天氣之一。大霧造成能見度極差，對(duì)公路、航空和輪船等交通運(yùn)輸帶來(lái)很大危害；大霧還能引起嚴(yán)重的環(huán)境污染，對(duì)人體的健康帶來(lái)不利影響。但影響霧的形成因素較多，霧出現(xiàn)時(shí)其局地性很強(qiáng)，分布也較零亂，常規(guī)氣象觀測(cè)資料難以實(shí)現(xiàn)對(duì)大霧成因的精細(xì)化研究。如何在大霧天氣下，利用地基GPS網(wǎng)絡(luò)觀測(cè)數(shù)據(jù)反演的大氣可降水量（GPS-PWV）和地面自動(dòng)氣象站網(wǎng)觀測(cè)資料，監(jiān)測(cè)水汽總量及其演變，從而為大霧天氣的短時(shí)臨近預(yù)警預(yù)報(bào)提供參考依據(jù)是本文探討的重點(diǎn)。近些年國(guó)內(nèi)外使用GPS-PWV數(shù)據(jù)開展大霧天氣過(guò)程分析的研究相對(duì)較少。郭潔等[5]利用2007年12月成都地基GPS網(wǎng)絡(luò)觀測(cè)數(shù)據(jù)反演的大氣可降水量和地面自動(dòng)氣象站網(wǎng)觀測(cè)資料，對(duì)GPS可降水量與大霧天氣的關(guān)系進(jìn)行了初步分析。謝劭峰等[6]對(duì)基于GPS可降水量反演的武漢市大霧生消開展了研究。以上研究結(jié)果說(shuō)明，GPS可降水量在大霧天氣過(guò)程的研究中具有很好的適用性。目前，全國(guó)各地已建立GPS監(jiān)測(cè)網(wǎng)，湖北省內(nèi)已經(jīng)建成大量地基GPS觀測(cè)站點(diǎn)，覆蓋省內(nèi)大部地區(qū)，可用于各種天氣過(guò)程的分析、探索，本文主要使用GPS-PWV數(shù)據(jù)對(duì)鄂中區(qū)域大霧天氣過(guò)程進(jìn)行分析、總結(jié)，得到變化特征，以嘗試用于鄂中區(qū)域大霧預(yù)報(bào)。

1 地基GPS反演可降水量的流程

計(jì)算GPS-PWV的基本步驟（圖1）為：

1）由GPS解算軟件解算GPS原始觀測(cè)數(shù)據(jù)，計(jì)算出天頂總延遲（ZTD）；

2）根據(jù)天頂靜力延遲模型，利用地面氣壓觀測(cè)值計(jì)算出天頂靜力學(xué)延遲量（ZHD）；

3）用天頂總延遲量減去天頂靜力延遲量可獲得天頂濕延遲量（ZWD）；

圖1 GPS-PWV反演流程圖Fig. 1 GPS-PWV inversion tree

4）根據(jù)加權(quán)平均溫度的局地模式，由地面氣溫資料計(jì)算出加權(quán)平均溫度Tm；

5）根據(jù)Tm和試驗(yàn)系數(shù)k1,k2,k3計(jì)算出水汽轉(zhuǎn)換系數(shù)П；

6）根據(jù)公式PWV= П×ZWD反演出GPS-PWV。

2 大霧天氣的GPS可降水量分析

鄂中區(qū)域主要指湖北省中部地區(qū)的江漢平原及其北部地區(qū)，包括荊州、荊門、孝感等地級(jí)市以及天門、仙桃、潛江等省直管縣級(jí)市。對(duì)于鄂中區(qū)域大霧天氣的分析，由于所用資料時(shí)段期間各地面氣象觀測(cè)站的能見度僅有人工觀測(cè)，且僅鐘祥站為國(guó)家基準(zhǔn)站，有地面逐小時(shí)能見度人工觀測(cè)資料，其他各站均為基本站或一般站，能見度只有1天3～4次的人工觀測(cè)，分別是北京時(shí)間08，14，20和02時(shí)，對(duì)大霧過(guò)程而言，時(shí)間密度不夠，不能體現(xiàn)大霧過(guò)程的具體演變。此外，鐘祥站地處鄂中區(qū)域中部，為平原地形，對(duì)江漢平原具有很好的代表性，故選取鐘祥站為代表對(duì)鄂中區(qū)域單站GPS-PWV與大霧的關(guān)系進(jìn)行點(diǎn)分析，而對(duì)于面上的分析，則使用PWV分析場(chǎng)結(jié)合其他氣象觀測(cè)資料對(duì)大霧過(guò)程中鄂中區(qū)域GPS-PWV的演變進(jìn)行分析。

2.1 資料及處理方法

圖2所示為湖北省地基GPS觀測(cè)網(wǎng)，截至2011年12月湖北省已建成59個(gè)地基GPS監(jiān)測(cè)站，覆蓋全省大部分縣市，具有良好的觀測(cè)資源條件，GPS水汽資料分變率高，可用性好。

圖2 湖北省地基GPS觀測(cè)網(wǎng)Fig. 2 Ground-based GPS observation network in Hubei

本文使用湖北省各站點(diǎn)2008年7月—2011年12月的GPS原始觀測(cè)數(shù)據(jù)解算出的GPS-PWV整點(diǎn)數(shù)據(jù)，地面、高空等常規(guī)觀測(cè)資料，以及鐘祥基準(zhǔn)站逐小時(shí)氣象要素資料對(duì)大霧天氣過(guò)程進(jìn)行點(diǎn)、面分析。通過(guò)審核處理，去除缺測(cè)時(shí)段。而對(duì)于鄂中區(qū)域大霧天氣的分析統(tǒng)計(jì)，則使用地面天氣圖，以及鐘祥市基準(zhǔn)站逐日逐時(shí)能見度資料，挑選出能見度小于1 km的大霧天氣，并結(jié)合衛(wèi)星遙感云圖、高空天氣圖，對(duì)大霧天氣過(guò)程進(jìn)行分析。

目前，湖北省地基GPS網(wǎng)還處于運(yùn)行初期，由于GPS和氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)缺失導(dǎo)致反演出的PWV還存在一定的缺測(cè)率。通過(guò)分析得出，導(dǎo)致GPS-PWV缺測(cè)或漏測(cè)的原因主要有兩個(gè)：1）由于地面GPS接收機(jī)接收不正?；蚋蓴_嚴(yán)重，導(dǎo)致GPS原始觀測(cè)數(shù)據(jù)（O文件）缺測(cè)使ZTD無(wú)法解算或解算誤差過(guò)大；2）有正常的ZTD解算數(shù)據(jù)，但自動(dòng)氣象站觀測(cè)數(shù)據(jù)由于通信或者檢修等原因缺測(cè)，導(dǎo)致GPS-PWV無(wú)法反演。對(duì)于數(shù)據(jù)缺測(cè)的處理，若缺測(cè)時(shí)段在1 h以內(nèi)（含1 h），采用前后平均值內(nèi)插值加以彌補(bǔ)，盡量保持水汽反演數(shù)據(jù)的連續(xù)性、完整性；若超過(guò)1 h則按缺測(cè)處理。

2.2 大霧天氣特征

鄂中區(qū)域大霧天氣大部分發(fā)生在11月—次年2月期間，能見度最低時(shí)多出現(xiàn)在05—10時(shí)，以輻射霧為主。

表1給出了2008年7月—2010年12月鐘祥11月—次年2月各月PWV平均值、最大值和最小值。表2和表3分別為鄂中區(qū)域和鐘祥出現(xiàn)的大霧情況，其通過(guò)對(duì)地面天氣圖中鄂中區(qū)域的天氣現(xiàn)象，以及2008年7月—2010年12月鐘祥11月—次年2月逐日逐時(shí)能見度資料的統(tǒng)計(jì)得出。鐘祥站出現(xiàn)大霧天數(shù)合計(jì)31 d，其中鄂中區(qū)域大霧（鄂中區(qū)域3站以上出現(xiàn)大霧天氣）24 d，鐘祥單站大霧7 d。通過(guò)對(duì)每次大霧過(guò)程的天氣形勢(shì)進(jìn)行分析得出：區(qū)域大霧過(guò)程中，有17 d屬于輻射霧，2 d屬于鋒面霧，2 d屬于平流霧，2 d屬于鋒面＋輻射霧，1 d屬于平流＋輻射霧；單站大霧過(guò)程中，5 d屬于輻射霧，2 d屬于鋒面霧。

表1 鐘祥冬季各月PWVTable 1 The PWV in winter months in Zhongxiang

表2 鄂中區(qū)域大霧Table 2 Heavy fogs in Central Hubei

表3 鐘祥單站大霧Table 3 Heavy fogs at the Zhongxiang station

2.3 大霧天氣下GPS-PWV的變化特征

2.3.1 單站GPS-PWV與大霧的關(guān)系

利用鐘祥基準(zhǔn)站逐日逐時(shí)能見度資料及GPS整點(diǎn)數(shù)據(jù)對(duì)大霧天氣過(guò)程進(jìn)行分析。2008年下半年—2010年鄂中區(qū)域出現(xiàn)區(qū)域大霧較多的月份主要有以下幾個(gè)月：2009年1，2，12月和2010年1，12月。圖3為各月鐘祥單站逐時(shí)PWV與能見度變化曲線?？梢钥闯觯?dāng)PWV值大于月平均值且處于峰點(diǎn)附近時(shí)，雖然有時(shí)能見度較低，但基本沒有大霧出現(xiàn)，大霧出現(xiàn)時(shí)PWV值大多處于月平均值以下，但不一定是谷點(diǎn)附近。連日輻射霧出現(xiàn)時(shí)段，PWV多處于平均水平以下，波動(dòng)幅度相對(duì)較小；單日輻射霧出現(xiàn)時(shí)，PWV波動(dòng)幅度較大，在大霧發(fā)生前多數(shù)有下降趨勢(shì)，且從平均值以上某峰點(diǎn)附近急劇下降到平均值以下某谷點(diǎn)附近的情況居多?？傮w來(lái)看，PWV較低時(shí)能見度較好，PWV較高時(shí)能見度較差。這表明當(dāng)水汽總量較低時(shí)，空氣濕度較小，能見度較好，天空少云，早晨輻射降溫易出現(xiàn)大霧；水汽總量較高時(shí)，空氣濕度較大，能見度較差，天空多云，不利于輻射霧出現(xiàn)。大霧以輻射霧居多，由于早晨輻射降溫冷卻凝結(jié)，大氣中可降水量減小，故大霧發(fā)生前PWV多呈下降趨勢(shì)。

圖3 2009年1，2，12月和2010年1，12月鐘祥站逐時(shí)PWV與能見度變化曲線（a）2009年1月，（b）2009年2月，（c）2009年12月，（d）2010年1月，（e）2010年12月Fig. 3 The hourly PWV and hourly visibility from the Zhongxiang station in January, February and December 2009, and January and December 2010(a) January 2009, (b) February 2009, (c) December 2009, (d) January 2010, (e) December 2010

表4為鐘祥站PWV、能見度與各氣象要素相關(guān)分析結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)，能見度與濕度相關(guān)性最好，而能見度與PWV的相關(guān)系數(shù)也通過(guò)了0.01水平（雙側(cè)）的顯著性檢驗(yàn)。

GPS-PWV 的日變化曲線比較復(fù)雜。對(duì)于輻射霧，PWV變化大致可分為4種類型（圖4）。即，1）穩(wěn)定型：20時(shí)—次日20時(shí)，PWV維持在較低水平，略有上下波動(dòng)，變化幅度小；2）先降后增型：20時(shí)，PWV值較高，其后幾小時(shí)逐漸下降，到次日清晨前后達(dá)到谷點(diǎn)，之后逐漸上升；3）緩降型：20時(shí)—次日20時(shí)，PWV總體呈緩慢下降趨勢(shì)，期間略有上下波動(dòng)；4）緩增型：20時(shí)—次日20時(shí)，PWV總體呈緩慢上升趨勢(shì)，期間略有上下波動(dòng)?？傮w上，輻射霧天氣中，雖然PWV變化形式多樣，但PWV值總體偏低，能見度曲線變化多呈“V”形，先減后增，能見度低于1 km的大霧多發(fā)生在早晨，持續(xù)幾個(gè)小時(shí)后能見度轉(zhuǎn)好。

圖5顯示了鋒面霧中PWV與能見度日變化曲線的4個(gè)個(gè)例?？梢钥闯?，鋒面霧發(fā)生時(shí)，PWV值總體較高，基本都超過(guò)月平均值，PWV曲線日變化有緩慢增加或先增后減等類型，且能見度1 d內(nèi)的大部分時(shí)間較低，大霧持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)，可出現(xiàn)在任何時(shí)段，與之對(duì)應(yīng)的天氣現(xiàn)象多有降水發(fā)生，且天空云量多為10，云層較厚。分析其原因，是因?yàn)殇h面霧發(fā)生機(jī)理與輻射霧不同：鋒面霧發(fā)生在氣團(tuán)之間的鋒面附近，冷空氣位于近地面低空，鋒上云層降雨增濕且空氣遇冷達(dá)飽

和而形成霧由于濕層較厚，PWV值偏高，影響能見度時(shí)間較長(zhǎng)，大霧持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)。

表4 PWV、能見度與各氣象要素的Pearson 相關(guān)系數(shù)Table 4 Correlation analysis with PWV, visibility and meteorological elements

圖4 輻射霧PWV與能見度日變化曲線（a）穩(wěn)定型，（b）先降后增型，（c）緩降型，（d）緩增型Fig. 4 The hourly PWV and hourly visibility in radiation fogs(a) stable type, (b) first descending and then increasing type, (c) slow down type, (d) slow increase type

圖5 鋒面霧PWV與能見度日變化曲線（a）2009年2月6—7日，（b）2009年2月7—8日，（c）2009年11月8—9日，（d）2010年2月27—28日Fig. 5 The hourly PWV and hourly visibility in frontal fogs(a) February 6-7, 2009, (b) February 7-8, 2009, (c) November 8-9, 2009, (d) February 27-28, 2010

對(duì)于鋒面+輻射霧，有2個(gè)個(gè)例（圖6）。這2個(gè)個(gè)例中，大霧都發(fā)生在清晨，大霧發(fā)生前有冷鋒過(guò)境，導(dǎo)致溫度下降明顯，溫度露點(diǎn)差減小，夜間再輻射降溫，是造成大霧出現(xiàn)的主要原因，由于干冷空氣的入侵，PWV變化呈逐漸下降趨勢(shì)，能見度在大霧發(fā)生前持續(xù)偏低，大霧消散后逐漸回升轉(zhuǎn)好。

圖6 鋒面+輻射霧PWV與能見度日變化曲線（a）2009年2月3—4日，（b）2010年1月3—4日Fig. 6 The hourly PWV and hourly visibility in frontal and radiation fogs(a) February 3-4, 2009, (b) January 3-4, 2010

圖7 平流霧PWV與能見度日變化曲線（a）2009年2月4—5日，（b）2010年1月18—19日Fig. 7 The hourly PWV and hourly visibility in advection fogs(a) February 4-5, 2009, (b) January 18-19, 2010

對(duì)于平流霧，也有2個(gè)個(gè)例（圖7）。這種大霧發(fā)生時(shí)，PWV呈漸增趨勢(shì)，因?yàn)榻孛嫫?，低層有西南暖濕氣流，天空云量?0，隨著暖濕平流的水汽輸送，地面氣溫和露點(diǎn)溫度逐漸升高，但溫度露點(diǎn)差卻在減小，隨著水汽的增加，近地面空氣趨于飽和，能見度下降且長(zhǎng)時(shí)間偏低并出現(xiàn)大霧。

對(duì)于平流+輻射霧，有1個(gè)個(gè)例（圖8）。這次過(guò)程中，20時(shí)—次日20時(shí)，PWV先快速下降，05時(shí)左右達(dá)到最低，后緩慢增加，能見度20時(shí)之后快速下降到2 km左右，之后維持了較長(zhǎng)時(shí)間，在08—09時(shí)前后出現(xiàn)大霧天氣，之后大霧消散，能見度逐漸升高，但全天均低于10 km。分析其原因，是因?yàn)榇箪F發(fā)生前1 d低層有西南暖濕氣流輸送水汽，暖濕氣團(tuán)移到冷的下墊面，致使溫度和露點(diǎn)升高，水汽總量增加且逐漸趨于飽和，而能見度下降，當(dāng)天全天天空總云量為10，云狀為避光高積云，到了夜間開始有弱的輻射降溫，致使?jié)穸却蟮牡孛婵諝庵饾u達(dá)到飽和，出現(xiàn)大霧天氣。

圖8 平流+輻射霧PWV與能見度日變化曲線Fig. 8 The hourly PWV and hourly visibility in an advection and radiation fog

2.3.2 大霧天氣與無(wú)霧天氣GPS-PWV的日變化對(duì)比分析

通過(guò)對(duì)冬季無(wú)霧天氣的PWV資料的整理，挑選出無(wú)大霧天氣的PWV求整點(diǎn)平均值，與有大霧天氣的平均值進(jìn)行對(duì)比分析。圖9為冬季鐘祥站有霧與無(wú)霧PWV的日變化對(duì)比?？梢钥闯?，11月和2月，PWV整點(diǎn)平均值有霧時(shí)比無(wú)霧時(shí)偏高，11月有霧時(shí)PWV平均日變化為逐漸下降趨勢(shì)，期間略有波動(dòng)，無(wú)霧時(shí)PWV基本持平，2月有霧時(shí)PWV亦為波動(dòng)漸降趨勢(shì)，無(wú)霧時(shí)PWV先增后減，期間略有波動(dòng)；12月和1月，PWV整點(diǎn)平均值有霧時(shí)比無(wú)霧時(shí)偏低，有霧時(shí)PWV平均日變化為先減后增，期間略有波動(dòng)，無(wú)霧時(shí)PWV基本持平。

去除鋒面霧、平流霧等大霧天氣過(guò)程，只挑選輻射霧天氣過(guò)程進(jìn)行分析（圖10）?？梢园l(fā)現(xiàn)，11月—次年1月，PWV整點(diǎn)平均值有霧時(shí)均比無(wú)霧時(shí)偏低，且有霧時(shí)PWV日變化都有先減后增趨勢(shì)，谷點(diǎn)在01—05時(shí)，無(wú)霧時(shí)PWV日變化小，波動(dòng)小，基本持平；2月，PWV整點(diǎn)平均值有霧時(shí)仍比無(wú)霧時(shí)偏低，但因輻射霧只有兩個(gè)個(gè)例，有霧時(shí)PWV整點(diǎn)平均值波動(dòng)較大，日變化曲線為先減后增再減再增再減，無(wú)霧時(shí)PWV日變化曲線為先增后減。

圖9 冬季鐘祥站有霧與無(wú)霧PWV日變化對(duì)比（a）11月，（b）12月，（c）1月，（d）2月Fig. 9 Comparison of PWV's diurnal variation between foggy weather and clear conditions at the Zhongxiang station in the winter(a) November, (b) December, (c) January, (d) February

圖10 冬季鐘祥站輻射霧過(guò)程中有霧與無(wú)霧PWV日變化對(duì)比（a）11月，（b）12月，（c）1月，（d）2月Fig. 10 Comparison of PWV's diurnal variation between radiation foggy weather and clear conditions of Zhongxiang station in the winter(a) November, (b) December, (c) January, (d) February

通過(guò)以上分析發(fā)現(xiàn)，鐘祥站冬季輻射霧天氣過(guò)程中，PWV整點(diǎn)平均值比無(wú)霧時(shí)偏低，且PWV日變化大部分有先減后增趨勢(shì)，大部分過(guò)程中夜間20時(shí)到大霧天氣現(xiàn)象發(fā)生前或發(fā)生時(shí)，PWV有明顯下降并可能出現(xiàn)拐點(diǎn)，大霧消散后PWV有明顯回升。而無(wú)霧時(shí)，PWV平均值日變化小，波動(dòng)小。

2.3.3 大霧天氣下GPS-PWV空間分布分析

對(duì)連日大霧及典型大霧過(guò)程中的PWV進(jìn)行了分析。圖11為2009年1月8—10日鄂中區(qū)域連日輻射霧天氣中，各日能見度最低時(shí)PWV的空間分布?？梢钥闯觯琍WV值全省均處于低值狀態(tài)，呈西南高東北低分布，鄂中區(qū)域處于PWV均值場(chǎng)中，等值線稀疏，梯度小，從連日變化來(lái)看，08時(shí)前后PWV是逐日下降的，總體下降了4 mm左右。與之對(duì)應(yīng)的是由于PWV值偏低，整層水汽總量小，天空少云，夜間輻射降溫明顯，出現(xiàn)大霧且持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)。

圖11 2009年1月8—10日鄂中區(qū)域連日大霧PWV空間分布Fig. 11 Spatial distribution of PWV in heavy fogs in Central Hubei during January 8-10, 2009

圖12為2010年12月26—28日鄂中區(qū)域連日輻射霧天氣中，各日能見度最低時(shí)PWV的空間分布?？梢钥闯?，PWV值全省仍處于低值狀態(tài)，呈西南高東北低分布，鄂中區(qū)域PWV等值線稀疏，梯度小，基本處于均值場(chǎng)中，各日08時(shí)前后PWV值變化不大。

圖12 2010年12月26—28日鄂中區(qū)域連日大霧PWV空間分布Fig. 12 Spatial distribution of PWV in heavy fogs in Central Hubei during December 26-28, 2010

圖13為2009年2月7—9日鄂中區(qū)域連日大霧中，各日能見度最低時(shí)PWV的空間分布。此次過(guò)程，7—8日為鋒面霧，9日為輻射霧，可以看出，7—8日有暖鋒過(guò)境，伴有降水出現(xiàn)，PWV分布情況為西南高東北低，且逐漸增大。7日08時(shí)鐘祥最低能見度600 m，云狀為層云，鄂中區(qū)域PWV相對(duì)四周略偏高，出現(xiàn)20 mm以上高值中心；8日14時(shí)鐘祥能見度最低800 m，鄂中區(qū)域PWV出現(xiàn)24 mm以上高值中心；8日夜間天空狀況轉(zhuǎn)好，出現(xiàn)輻射降溫，9日08時(shí)，PWV分布全省呈西南高東北低態(tài)勢(shì)，鄂中區(qū)域PWV在6～12 mm，南北梯度較大，鐘祥最低能見度不足100 m，大霧出現(xiàn)在04:41到12:20，且能見度不足100 m的情況持續(xù)了5 h左右，造成嚴(yán)重影響。

圖13 2009年2月7—9日鄂中區(qū)域連日大霧PWV空間分布Fig. 13 Spatial distribution of PWV in heavy fogs in Central Hubei during February 7-9, 2009

對(duì)鄂中區(qū)域2009年12月17日早晨輻射霧進(jìn)行時(shí)空分析（圖14），可以發(fā)現(xiàn)，此次大霧過(guò)程中全省PWV由南高北低分布逐漸轉(zhuǎn)為西高東低分布，16日20時(shí)鄂中區(qū)域PWV呈現(xiàn)較大梯度，16日20時(shí)—17日08時(shí)，鄂中區(qū)域PWV有明顯下降，17日08—20時(shí)PWV略有上升，期間梯度減小，08時(shí)前后出現(xiàn)了區(qū)域大霧，鐘祥最低能見度100 m，此時(shí)PWV呈西南高東北低分布，等值線較稀疏。

3 GPS-PWV用于大霧預(yù)報(bào)

通過(guò)對(duì)鐘祥站能見度與各氣象要素做相關(guān)性分析（表4），發(fā)現(xiàn)能見度與濕度的相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值最大，有較強(qiáng)的負(fù)相關(guān)，其次是PWV，能見度與其他各氣象要素的相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值均低于前兩者。

嘗試使用濕度、PWV兩個(gè)氣象要素做大霧的短時(shí)臨近預(yù)報(bào)，因變量（Y）為08時(shí)能見度，自變量選擇05時(shí)濕度（X1）、PWV（X2）以及前一日20時(shí)—次日05時(shí)的濕度變量（X3：RH20-RH05）和PWV變量（X4：PWV20-PWV05）。

通過(guò)線性回歸建立預(yù)報(bào)方程，結(jié)果如下：

通過(guò)回代發(fā)現(xiàn)，大霧發(fā)生時(shí)，預(yù)報(bào)的能見度普遍偏大，均超過(guò)1 km。經(jīng)試驗(yàn)分析，可設(shè)定一個(gè)判別值J，當(dāng)Y小于判別值時(shí)，大霧發(fā)生可能性大，預(yù)報(bào)有霧；當(dāng)Y值大于判別值時(shí)，大霧發(fā)生可能性小，預(yù)報(bào)無(wú)霧。

經(jīng)過(guò)分析統(tǒng)計(jì)，提取建議各月的判別值為：11月，J＝3.5 km；12月，J＝5.0 km；1月，J＝4.0 km；2月，J＝6.4 km。

通過(guò)應(yīng)用以上方程及判別值，對(duì)2011年大霧進(jìn)行預(yù)報(bào)檢驗(yàn)（表5），發(fā)現(xiàn)除11月GPS數(shù)據(jù)缺測(cè)外，1月和12月臨界成功指數(shù)（CSI）在90%以上，2月為77.8%。偽警率均較低，1月和12月均低于10%，整體預(yù)報(bào)效果較好，可參考使用；2月稍差，可適當(dāng)下調(diào)判別值以提高準(zhǔn)確率。

圖14 2009年12月16—17日鄂中區(qū)域輻射霧PWV空間分布Fig. 14 Spatial distribution of PWV in a radiation fog in Central Hubei during December 16-17, 2009

表5 2011年大霧預(yù)報(bào)檢驗(yàn)Table 5 The forecast verification of heavy fogs in 2011

4 結(jié)論

利用地基GPS 網(wǎng)絡(luò)和地面自動(dòng)氣象站網(wǎng)的觀測(cè)資料，通過(guò)反演的PWV，對(duì)鄂中區(qū)域冬季大霧天氣進(jìn)行了時(shí)空分析和典型個(gè)例分析，得到以下結(jié)論：

1）當(dāng)PWV值大于月平均值，且處于峰點(diǎn)附近時(shí)，基本沒有大霧出現(xiàn)；大霧出現(xiàn)時(shí)，PWV值大多處于月平均值以下，但不一定是谷點(diǎn)附近。連日輻射霧出現(xiàn)時(shí)段，PWV多處于平均水平以下，波動(dòng)幅度相對(duì)較??；單日輻射霧出現(xiàn)時(shí)，PWV波動(dòng)幅度較大；PWV在大霧發(fā)生前多數(shù)有下降趨勢(shì)，且從平均值以上某峰點(diǎn)附近急劇下降到平均值以下某谷點(diǎn)附近的情況居多?？傮w來(lái)看，PWV較低時(shí)能見度較好，PWV較高時(shí)能見度較差。

2）大霧天氣中PWV日變化較復(fù)雜，輻射霧大致可分為穩(wěn)定型、先降后增型、緩降型、緩增型4種類型；鋒面霧大多為緩慢增加或先增后減類型；平流霧多為緩增型。

3）通過(guò)有霧與無(wú)霧天氣的PWV對(duì)比分析發(fā)現(xiàn)，鐘祥站冬季輻射霧天氣過(guò)程中，PWV整點(diǎn)平均值比無(wú)霧時(shí)偏低，且PWV日變化大部分有先減后增趨勢(shì)，大部分過(guò)程中夜間20時(shí)到大霧天氣現(xiàn)象發(fā)生前或發(fā)生時(shí)，PWV有明顯下降并可能出現(xiàn)拐點(diǎn)，大霧消散后PWV有明顯回升。而無(wú)霧時(shí)，PWV平均日變化小，波動(dòng)小。

4）對(duì)鄂中區(qū)域大霧天氣過(guò)程進(jìn)行時(shí)空分析發(fā)現(xiàn)：湖北省PWV整體分布呈西南高東北低分布，輻射霧過(guò)程中，鄂中區(qū)域PWV等值線稀疏，梯度小，PWV值較低，日變化?。讳h面霧過(guò)程中，鄂中區(qū)域PWV梯度相對(duì)較大，PWV值較高，且易出現(xiàn)高值中心，日變化較大。

5）使用GPS-PWV用于大霧預(yù)報(bào)結(jié)果表明：使用能見度、PWV和濕度資料，通過(guò)線性回歸建立預(yù)報(bào)方程，可用于大霧的短時(shí)臨近預(yù)報(bào)，效果較好。

綜上所述，地基GPS 網(wǎng)絡(luò)遙感的大氣可降水量可用于鄂中區(qū)域大霧天氣的監(jiān)測(cè)、分析和預(yù)報(bào)。在引進(jìn)地基GPS設(shè)備后，其為大霧的監(jiān)測(cè)提供了高時(shí)空分辨率的水汽數(shù)據(jù)，解決了傳統(tǒng)人工觀測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)間密度不夠的問題，該數(shù)據(jù)用于大霧預(yù)報(bào)時(shí)，可有效改善預(yù)報(bào)初始場(chǎng)，提高大霧預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率。但由于霧具有局地性，對(duì)于不同季節(jié)、不同成因、不同地形下大霧過(guò)程中的GPS-PWV的演變特征，以及如何因地制宜地應(yīng)用到大霧預(yù)報(bào)中，仍有待進(jìn)一步研究。相信在不久的將來(lái)，使用GPS網(wǎng)絡(luò)和自動(dòng)觀測(cè)能見度等氣象探測(cè)資料，結(jié)合細(xì)網(wǎng)格數(shù)值模式，開展多源數(shù)據(jù)的大霧天氣的綜合分析和預(yù)報(bào)，將極大提高大霧天氣預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率。