基于地基GPS水汽资料对成都地区一次暴雨过程的分析.docx
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基于地基GPS水汽资料对成都地区一次暴雨过程的分析
基于地基GPS水汽资料对成都地区一次暴雨过程的分析
1,21344王越,魏鸣,王皓,刘琦,龙柯吉
(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
[1]的测量就显得较为困难,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。
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[2]等利用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;
[3]丁金才利用多年的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
[4]验,其TS评分能达0.7以上;曹云昌等利用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@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@
1
[5]叶其欣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GPS-PWV的阈值大于60mm的
[6]结论;李国平等认为,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。
[7-8],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
[9]线性组合进行消除。
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
-2-
[6]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。
具体计算过程如[8]下:
ZWD,ZTD,ZHD
(1)
式中ZWD为天顶湿延迟,ZHD为天顶静力延迟,ZTD为对流层天顶总延迟。
PWV,,,ZWD
(2)PWV是由大气气柱的总水汽含量转换为等效液态水柱高度得到的,其中转换因子?
为:
610(3),,,,R(kT,k)wv3m2
52-1’2-1-1-1公式中k=3.739×10K?
hPa和k=22K?
hPa是物理常数,R=461.495J?
kgK为水汽3v
的比气体常数,Tm为大气平均加权温度,表示测站上空水汽压和绝对温度沿天顶方向的积分值,具体表示为:
(/)pTdzv,z(4)T,m2(/)pTdzv,z
[10]其中Pv、T分别为水汽压和温度(K)。
实际计算中,目前通常使用Bevis提出的T近似m计算公式:
T,70.2,0.72T(5)ms
2环流形势概况
2008年9月22日20时(世界时,下同)的高低环流形势图(图2)上,500hPa欧亚大陆高纬度地区以纬向环流为主,中纬度地区为典型的“东高西低”形势,副高较为强盛,伸
-3-
2008年9月22日20时高低层环流形势(500hPa:
a,700hPa:
b,850hPa:
c)
和22日20时-23日20时24小时累积降水量(d)
至四川盆地内,与历史同期相比偏西,脊线偏北,而成都处于副高边缘;700hPa盆地内为偏南气流控制,最大风速值达14m/s,有利于水汽供应;850hPa盆地内为偏东气流,有气旋性辐合,受地形影响,有利于盆地内沿山一带的降水;另外,从T-lnP图上可以看出,温江站为“上干下湿”状态,CAPE值达3843.6J/kg,K指数为42,SI指数为-1.23,层结极不稳定,在这种环流背景下,易发生局地强对流天气,产生暖区降水。
图323日20时高低层环流形势(500hPa:
a,700hPa:
b)
降水过程中,500hPa副高稳定少动(图3),台风“黑格比”于23日20时在广东登陆,受副高南部偏东气流的引导逐渐西移,同时黑格比西移使副高更稳定,而在青藏高原东部有低值系统生成,逐渐东移影响盆地天气,由于副高强盛,阻挡高原低值系统,使其移动缓慢,利于盆地西部降水持续,700hPa在23日20时盆地内南风加强,形成低空急流,最大风速为20m/s,有利于水汽输送,并增强抬升运动,到25日20时盆地内为一切变线,台风减弱为低压,西移至云南东部,其外围的偏南气流有利于水汽从南海输送到盆地内,而850hPa一直维持偏东气流,利于冷空气回流影响盆地天气,另外遇地形抬升,降水强度加强,根据T-lnP图,温江站上空的不稳定能量一直维持较大,更利于暴雨的持续发生。
3GPS-PWV和降雨量的演变特征分析
从2008年9月22-28日3个GPS测站(成都站、蒲江站、龙泉驿站)GPS-PWV的时间序列图(图4)可以发现:
各测站的GPS-PWV所反映的大气可降水量的变化趋势及降雨的发生时间大致相同,说明此次过程大气水汽分布较均匀,3站的可降水量日均值为47.22mm,蒲江站最大(51.87mm),龙泉驿站最小(46.46mm)。
从图中30min的实况降水量的分布情况来看,每个测站均呈现出三次明显的降水过程,但降水的发生时间及强弱有所不同。
从23日00时开始,3站的GPS-PWV从45mm左右缓慢上
-4-
升到50mm以上,整个成都地区出现了第一次的降水过程,降水强度较小,30min降水量基本维持在10mm以下,随着第一阶段降雨过程的结束,GPS-PWV也出现了快速的回落。
从24日01时开始,GPS-PWV又快速上升,并且其上升幅度与上升强度远大于PWV第一阶段的增长。
24日01时至24日19时,GPS-PWV在3站均有一个大幅度的急升,而此次暴雨过程的最大降水期(24日15:
00~24日19:
00)也出现在这个时段内。
其中成都站GPS-PWV在此期间从18.24mm陡升至61.55mm,升幅强度达到2.4mm/hr,并且30min降水量达到了42.21mm,从图中可以发现GPS-PWV快速增长的阶段性高值区与降水尤其是降水峰值有着非常紧密的联系。
第二阶段主降水过程结束之后,GPS-PWV也出现了一定程度的回落,但是回落的强度与幅度弱于第一阶段,随着时间的推移,PWV再一次开始缓慢上升,但上升速度与上升幅度开始趋于缓和,在此期间对应的实况降水量也出现了明显的减少,三站的30min降水量基本都降低到10mm以下,龙泉驿站更是降低到5mm以下。
但此次降水过程与前两次降水过程的区别在于,GPS-PWV在高位持续了较长时间,维持小幅度震荡,相应的降水量持续时间也比前两次有所增加。
随后伴随GPS-PWV的再一次回落,降水过程趋于结束。
-5-
图4成都、蒲江、龙泉驿三站GPS-PWV和降水量时序图
4GPS-PWV与动力、热力条件分析
从上述分析来看,在定性的角度上GPS-PWV与实际降雨间存在较强的相关性,但是GPS-PWV的高低与实际降水量的大小却难以找到简单的线性对应关系。
由于具备饱和的水汽条件只是降雨发生的必要条件之一,若相关的动力、的热力条件不满足,降水也难以发生[11-13]。
为了明确GPS-PWV产生变化的内在原因,提升该水汽资料对于实际天气预报具有的指示意义,本文将对该次过程所涉及的相关动力和热力条件进行进一步的分析与研究,以求获取其同GPS-PWV间存在的内在联系。
-6-
-1图5成都站的垂直速度时空剖面图(单位:
m?
s)
由于此次降水过程各个测站的GPS-PWV和实际降水量的变化趋势大致相同,以成都站为代表,研究分析此次降水过程具有的动力热力条件,进一步解释该次降水过程的发生发展机制。
通过对成都站该次降水过程中垂直速度场(图5)分析后发现,从21日00时开始,该站上空中低层一直维持着上升运动,这为GPS-PWV的积累提供了原动力,从GPS-PWV变化的时序图(图略)也可以发现,从此时开始正是GPS-PWV从低位快速上升的阶段。
到
3日18时,该上升运动从中低层向上扩展到了200hPa,与此同时分别在低层和高层开了2
始形成两个上升中心,上升中心强度最大值达到了0.5Pa/s,该中心的出现时间同GPS-PWV在第一阶段达到最大值的时间相一致,说明了强烈的上升运动有利于水汽的聚集,进一步说明局地垂直运动与降雨的发生有着有较强对应的关系。
而到了25日12时以后,测站上空逐渐转变成下沉运动,阻碍了水汽的输送,与此同时,在850hPa形成了一个上升运动中心,此时对应着实际降水过程的第三阶段,GPS-PWV也出现了明显的下降,降水强度与幅度也大幅降低,这进一步说明垂直上升速度达到的高度与垂直速度中心的强弱也直接影响着降水的强度。
通过对成都站该次降水过程的垂直散度场(图6a)与涡度场(图6b)的变化特征可见,在此次降雨过程中中低层主要是负散度区,气流辐合,而高层为正散度区,气流辐散。
并且与相应的涡度场配合,形成了低层负散度,正涡度,高层正散度,负涡度的配置结构,有利于降水的持续和发展。
低层源源不断地输送水汽,而高空的辐散作用为水汽提供了质量出口,加强并维持着垂直上升运动的发展,有利于降水过程的持续。
-7-
(a)
(b)
-52图6成都站散度(a)和涡度(b)随时间变化的垂直剖面图(散度单位:
10g/cm?
hPa?
s,涡度单位
-5210g/cm?
hPa?
s)
大气的热力状况也是影响本次过程的其中一个关键因素,本文通过对成都站比湿q、假相当位温θ以及风矢量随时间变化的垂直分布情况研究本次强降水过程发生前后大气的热se
力变化特征。
从图7可见θ的垂直分布可以反映大气的对流性稳定程度,当假相当位温随se
,se高度减小()时,表明整层空气抬升,大气层表现出整层位势不稳定的特征;反之,,0,z
,se若θ随高度增加()时,则表示整层大气层能量趋于稳定,呈现出稳定的大气状态。
se0,z,
-8-
-1-1图7成都站比湿(彩色阴影;单位:
g?
kg)、假相当位温θ(等值线;单位:
K)及风场(风向标;单位:
m?
s)se
随时间分布的铅直剖面合成图
26日00时之前,成都地区的大气层均呈现出不稳定的特点,并且在650hPa以下表现
,se尤为突出,是明显的对流不稳定的区域(等θ密集,),从风矢量的分布情况来看se,0,z
也是水汽输送最强区域。
该不稳定阶段存在的时间同GPS-PWV的变化与实际降雨量的大小间存在着较好的对应关系。
到26日00时以后,从低层到高层的水汽含量相比于之前时刻都有明显的减小,并且此时假相当位温随高度开始增加,大气呈现出稳定的状态,预示着该次强降水过程有减弱的趋势。
从风矢量的分布情况来看,26日00时以后,成都地区低层的下沉运动逐渐加强,这也从另一方面抑制了对流运动的发展。
5结论与讨论
通过对此次暴雨过程中可降水量与降水实况对比分析后可见:
(1)可降水量的变化趋势与实际降水量的变化趋势有着较强的对应关系。
降水过程开始前和结束后,可降水量分别有一个显著的递增和递减的过程。
可降水量在高位维持的时间与实际降雨的持续时间有一定的相关性。
可降水量高位维持时间越长,越利于水汽的不断积累,相应的降水持续时间得以维持更久。
(2)可降水量通常在降水发生前5,10小时内出现快速上升,降水发生时可降水量的值达到最大,降水发生后,可降水量会出现快速回落,当可降水量的值下降到一定程度后,预示降雨过程即将结束。
降水强度的极大值滞后于可降水量的峰值,这说明可降水量对降水有一定的提前性。
(3)通过联系GPS-PWV变化与相应的动力热力条件可以发现,强烈的上升运动有利于PWV的增长,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
-9-
时往往大气都处于不稳定的状态。
综上所述,利用高时空分辨率的GPS-PWV资料可以准确实时地反映站点上空的水汽变
化状况,通过结合过程中的动力、热力条件,可以增强GPS水汽产品的实际应用价值,进
一步提升该资料对水汽演变的监测预测能力。
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AnAnalysisonaRainstormProcessinChengdu
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WangYue,WeiMing,WangHao,LiuQi,LongKeji
(1NanjingInformationEngineeringUniversity,Nanjing210044;2MeteorologicalBureauofChengdu,Chengdu,610071;3ChengduUniversityofInformationTechnology,Chengdu,610041;4MeteorologicalBureauofSichuanProvince,Chengdu,610071;)
Abstract:
Thispapercomprehensivelyanalyzedarainstormprocessin2008usingGPS-PWVobtainedfromtheground-basedGPSinChengduanddrewtheconclusionthat
-10-
therewasthecertaincorrelationbetweenthechangeofGPS-PWVandactualprecipitation.ResultsshowedthatGPS-PWVwashighlysensitivetothechangeofwatervaporintheair,whichcouldreflectitstime-spacechangetimely.Themaximumofprecipitationintensitylaggedbehindthepeakofprecipitablewatervaporandwasabitaheadoftheprecipitation.ThestrongascendingmovementcontributedtothecumulativeincreaseofPWVanditsintensitywassignificantlycorrelatedtothemagnitudeofGPS-PWV.WhenGPS-PWVwasinthehighvaluearea,theatmospherewasalwaysattheunstablestatus.
Keywords:
ground-basedGPS;perceptiblewater;rainstorm
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