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地基GPS遥感大气可降水量及其在气象中的应用研究

作　者: 李国平
导　师: 黄丁发
学　校: 西南交通大学
专　业: 大地测量学与测量工程
关键词: 全球定位系统(GPS) GPS气象学(GPS/MET) 地基遥感可降水量加权平均温度日循环合成分析预报指标
分类号: P412
类　型: 博士论文
年　份: 2007年
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内容摘要

常规大气水汽探测手段的时空分辨率极大地制约了人们对水汽时间变化和空间分布的认识，使我们对局地和全球水汽分布和水份循环缺乏详尽的了解，水汽信息的欠缺影响了灾害性天气预报特别是暴雨短时临近预报的水平，也限制了数值天气预报中降水量预报的精度。因此，水汽是大气中人们了解和认识得不够充分的大气成分之一，如何用新的技术手段精确测量大气水汽含量，是当今气象学所面临的一项重要任务。作为GPS大地测量学的反演问题，GPS技术为探测大气水汽提供了一种全新的手段，它具有实时、连续、不受天气状况影响、精度高、成本低等优点，是传统大气水汽观测手段的有力补充。本论文从GPS遥感水汽的理论及气象学应用的角度，全面分析了GPS反演水汽技术在气象中的应用领域，研讨了地基GPS技术反演大气可降水量的计算方案及主要步骤，讨论了GPS遥感大气水汽的主要误差源。本论文的研究内容主要分为以下四个部分：(1)研究无线电探空气象资料计算大气可降水量的方法、误差及其改进。应用探空气象资料分析并评估地基GPS遥感大气可降水量技术的精度。评估了对流层水汽加权平均温度的计算公式在成都和华北地区的适用性及其改进方案，特别讨论了估算加权平均温度的几种方法及其对高精度反演可降水量的影响。根据成都和华北地区的气象探空资料，采用数值积分法，计算出相应时刻的对流层加权平均温度，分析了成都和华北地区应用Bevis经验公式计算加权平均温度的适用性及其所产生的误差。通过线性回归分析得到成都和华北地区利用地面气温等气象参数计算加权平均温度的拟合公式，初步探索了Bevis公式的局地修正方案。研究表明，反演大气可降水量所用到的加权平均温度及其拟合公式具有明显的地域和时间特征。因此在地基GPS气象研究和业务试验中，应该利用当地长期气象资料建立适宜的加权平均温度的计算模型，这对于提高GPS反演大气水汽可降水量的精度具有重要作用。(2)根据成都和华北地区无线电探空资料，计算出地面水汽压与大气柱中的可降水量，并分析了两者之间的关系，结果表明大气可降水量与地面水汽压存在较好的数值对应关系。由此为在缺乏气象探空资料或GPS遥感水汽缺测的情况下，利用地面水汽压估算大气可降水量提供了一种简便易行的替补方法，拟合出的经验关系式在大气水汽研究与应用工作中具有较大的实用价值。(3)进行成都地区利用地基GPS观测网遥感区域大气可降水量的首次试验。利用首个成都地区地基GPS观测网2004年7～9月的测量数据，通过Bernese GPS Software V4.2解算出天顶总延迟量，结合自动气象站获得的气象资料计算出GPS遥感的大气可降水量。与根据气象探空站资料算出的可降水量进行了统计对比，确定出本次GPS遥感可降水量试验的精度为3.09mm，两种可降水量时间序列呈现高度的一致性。同时验证了计算对流层加权平均温度的Bevis回归公式在成都地区的适用性。试验结果确认了在成都地区应用GPS技术探测大气可降水量的可行性，为多学科综合研究大气水汽的时空变化以及在短时临近天气预报、空中水资源开发、人工影响天气等多方面的应用奠定了基础。(4)研究了不同地形作用下、不同气候区中GPS大气可降水量的时间变化及空间差异，分析了大气可降水量与气压、气温、水汽压和降雨量等地面气象要素以及降雨天气过程的关系。重点研究了GPS遥感的可降水量的日循环特征以及与局地环流、局地降水特点的联系。以日本中部地区作为第一试验区，利用GPS遥感的大气可降水量资料和地面气象资料研究了海洋性季风气候下大气可降水量的日变化特征，并将其变化特征归纳为山区、盆地和平原-海岸三类。研究表明，日本中部大气可降水量具有明显的日循环特征，白天大气可降水量变幅的最大值出现在盆地，最小值出现在平原。测站周围地形产生的局地热力环流对大气可降水量的日变化有显著影响。大气可降水量日变化最明显的特征就是最大值出现在夜间，而降水峰值出现在午后或夜间，夜雨频率很高，这说明实际降水量和大气可降水量的日变化存在很好的关联。以成都平原作为第二试验区，利用首个成都地区地基GPS观测网解算出的大气可降水量数据，对青藏高原大地形下盆地气候区中的成都、郫县夏季可降水量的日循环特征进行了合成分析。结果表明：可降水量同样呈现明显的日循环特征，最小值出现在早上，最大值出现在下午。白天可降水量的变化较大，夜间相对稳定。降水日变化的一个显著特点是降水主要发生在夜间，当可降水量在下午达到最大之后，主降水阶段开始；当可降水量下降到一个稳定状态后，主降水过程随之结束。可降水量的积累和释放与地面降水有较好的对应关系，可降水量的持续性递增和持续性递减分别预示着降水的开始和结束。最后还利用成都和华北地区地基GPS遥感的可降水量和自动气象站测得的实际降水量资料，对几次暴雨天气过程中GPS可降水量的演变特征进行了初步分析，其结果有助于归纳出GPS可降水量用于各种降水天气的预报指标，尤其对暴雨天气的短时临近预报具有重要的参考价值。

全文目录

摘要  6-9
Abstract  9-18
第1章绪论  18-40
  1.1 研究背景和研究意义  18-23
    1.1.1 大气水汽的重要性  18-19
    1.1.2 大气水汽常规探测手段及特点  19-21
    1.1.3 地基GPS技术探测大气的特点及优势  21-23
  1.2 国内外GPS遥感水汽的研究综述  23-37
    1.2.1 国内外GPS遥感水汽的研究及应用进展  23-36
    1.2.2 存在的主要问题  36-37
  1.3 研究内容和研究目标  37-38
    1.3.1 研究内容  37-38
    1.3.2 研究目标  38
  1.4 本章小结  38-40
第2章地基GPS遥感大气水汽的理论与方法  40-81
  2.1 引言  40-42
  2.2 GPS信号传播中的误差  42-49
    2.2.1 电离层延迟及误差改正措施  44
    2.2.2 对流层延迟及误差改正模型  44-49
  2.3 对流层天顶延迟  49-67
    2.3.1 天顶总延迟及其解算  50-54
    2.3.2 映射函数  54-56
    2.3.3 GPS数据处理软件  56-60
    2.3.4 GPS数据处理中影响ZTD解算精度的因子  60
    2.3.5 天顶静力延迟计算模型及其误差分析  60-66
    2.3.6 天顶湿延迟及其计算方法  66-67
  2.4 大气可降水量的反演  67-74
    2.4.1 加权平均温度  67-69
    2.4.2 水汽转换系数  69-71
    2.4.3 天顶湿延迟反演可降水量的误差分析  71-74
  2.5 GPS反演可降水量的流程  74-80
    2.5.1 计算GPS可降水量的基本步骤  74-75
    2.5.2 加入IGS数据反演可降水量的解算过程  75-80
  2.6 本章小结  80-81
第3章加权平均温度局地计算模型与可降水量常规算法  81-130
  3.1 对流层加权平均温度的局地计算模型  81-105
    3.1.1 加权平均温度的计算方案  81-84
    3.1.2 加权平均温度计算方案的比较  84-86
    3.1.3 加权平均温度的时空变化特征  86-91
    3.1.4 Bevis公式计算加权平均温度的误差分析  91-95
    3.1.5 加权平均温度局地计算模型的建立  95-96
    3.1.6 成都加权平均温度的计算模型  96-100
    3.1.7 华北地区加权平均温度的计算模型及其检验  100-105
  3.2 基于无线电探空资料的可降水量计算方法  105-108
  3.3 探空可降水量的时空变化分析  108-110
  3.4 利用地面水汽压估算大气可降水量的方法  110-128
    3.4.1 利用地面水汽压估算可降水量的方案  112-113
    3.4.2 可降水量与地面气象要素的关系  113-116
    3.4.3 成都可降水量与地面水汽压的回归方程  116-122
    3.4.4 华北地区可降水量与地面水汽压的回归方程  122-128
  3.5 本章小结  128-130
第4章海洋季风气候区GPS可降水量的特征分析  130-149
  4.1 日本关东平原GPS可降水量研究的意义  130-132
  4.2 资料和分析方法  132-135
  4.3 可降水量日循环的分析与讨论  135-147
    4.3.1 山区可降水量日循环的特征  139-140
    4.3.2 盆地可降水量日循坏的特征  140-144
    4.3.3 平原和海岸可降水量日循环的特征  144-147
  4.4 本章小结  147-149
第5章亚热带及温带季风气候区GPS遥感水汽的试验及初步应用  149-181
  5.1 成都地基GPS观测网遥感大气水汽的试验  149-157
    5.1.1 GPS资料和气象资料  150-151
    5.1.2 GPS遥感可降水量的方案  151-153
    5.1.3 气象探空资料计算可降水量的方案  153-154
    5.1.4 GPS可降水量的测量精度  154-156
    5.1.5 Bevis公式的适用性  156-157
  5.2 成都夏季地面大气水汽的日变化  157-167
    5.2.1 比湿的计算  158-159
    5.2.2 地面水汽的时间变化  159-166
    5.2.3 地面气象要素的综合讨论  166-167
  5.3 成都夏季GPS可降水量的日循环合成分析  167-172
    5.3.1 合成方法  167
    5.3.2 可降水量的合成分析及讨论  167-172
  5.4 GPS可降水量在暴雨分析中的初步应用  172-179
    5.4.1 基于GPS PWV资料的成都暴雨个例分析  173-174
    5.4.2 基于GPS PWV资料的华北暴雨个例分析  174-179
  5.5 本章小结  179-181
第6章结论与展望  181-192
  6.1 研究结论  181-184
  6.2 研究展望  184-192
致谢  192-194
参考文献  194-210
攻读博士学位期间发表的论文及科研成果  210-212

地基GPS遥感大气可降水量及其在气象中的应用研究

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