1、文章编号：1674 2184(2023)01 0090 05大理不同云系降水中 GPS 可降水量的变化特征李育1,2,3,徐安伦1,2,3*,董保举1,2,3（1.大理国家气候观象台,大理671003；2.中国气象局大理山地气象野外科学试验基地,大理671003；3.云南省大理市气象局,大理671003）摘要：通过对比中日合作 JICA 项目 20102014 年大理地基 GPS 反演的大气可降水量资料与同期降水数据，选取积状云、层状云和层积混合云产生的降水三类样本，分析了大气可降水量（Precipitable Water Vapor，PWV）在三类典型降水过程中的变化特征。结果表明：PWV
2、在层状云降水前有持续大幅度增长，降水趋于结束阶段，出现持续下降。PWV 在积状云降雨时有快速大幅跃升，强降水时段与 PWV 峰值出现时间基本一致。PWV 在层积混合降水中，兼具层状云和积状云时的特征，且持续处于高位运行。PWV 在上述三类性质降水中表现出的异常特征可为降水的短时临近预报预警提供参考。关键词：大气可降水量；不同云系；变化特征；大理中图分类号：P426.6文献标识码：Adoi：10.3969/j.issn.1674-2184.2023.01.011 引言引言水汽及其变化是天气和气候的主要驱动力，是大气运动中最不均匀、最富于变化的成分，水汽也是较难描述的气象参数之一1 3，地基 GP
3、S 水汽观测可以获得高时间分辨率和达到 mm 精度的水汽资料，以补充探空资料在时空分辨率上的不足，提供水汽快速变化的信息。目前，GPS 气象学迅速发展成为一个前沿性、多学科交叉的研究领域，利用 GPS 技术遥测大气可降水量（Precipitable Water Vapor，PWV）的研究取得很大进展4 6，在天气气候分析7 9、预报10 13、数值模式14 15等方面获得了广泛深入的应用。李国平等16、郭洁等17、李国翠等18、杨晓春等19、杨璐瑛等20先后对成都、河北、西安、山东地区不同云系、不同季节或不同天气系统产生降水时 PWV 的变化特征进行了分析，研究成果均表明，PWV 对降水的短时
4、临近预报具有很好的指示意义，但不同区域的 PWV 变化特征表现出一定的局地性。大理地处孟加拉湾西南季风的迎风区，东亚水汽通道上游，是南支槽东移和孟湾风暴北进东移入境的主要通道，但由于大理无探空站，高空水汽探测资料缺乏，严重阻碍了对该区域 PWV 时空演变特征的深入研究。本文利用中日合作 JICA 项目2120102014年大理地基 GPS 反演的大气可降水量资料，选取积状云、层状云和层积混合云产生的降水三类样本，对PWV 在三类典型降水过程中的变化特征进行分析，旨在加深对本地降水天气中 PWV 变化特征的认识，为大理及水汽通道下游地区的降水天气预报提供科学参考。11试验场地、观测仪器和资料处理
5、试验场地、观测仪器和资料处理大理国家气候观象台依托中日合作 JICA 项目，于2007 年 2 月建立地基 GPS/MET 观测系统。布设在大理国家气候观象台观测场内，位于大理古城以东约2 km。设备采用美国天宝 Trimble NetRS GPS 接收机，ZephyrGeodetic 测地 GPS 天线，通过 Trimble GPSBase 软件实现管理。主要观测要素有：PWV、中性大气的总延迟量、大气的湿延迟量、电离层电子浓度。文中选用的PWV 资料是云南省气象科学研究所利用 GPS 探测的原始资料，通过双频技术、地面气象要素订正，得到湿延迟22，使用 GAMIT 解算方案进行实时解算得到
6、大气可降水量23，并综合分析了同期大理 60 多个降水天气个例的影响系统、天气背景、降雨持续时间、小时最大降雨量、云状云量以及是否伴有雷暴、大风等强对流天气现象等，整理、筛选出积状云、层状云和层积混合云三类典型降水个例。为 了 检 验 GPS/MET 反 演 的 PWV 精 度，基 于2011 年8 月12 日9 月10 日、2012 年6 月26 日7 月26 日 收稿日期：2021 12 06资助项目：中国气象科学研究院基本科研业务费重点项目（2020Z006）；国家自然科学基金面上项目（41875123）；云南省科技厅科技计划项目（202305AM070004)作者简介：李育，高级工程师
7、，主要从事中短期天气预报及 GPS 水汽探测研究。E-mail：通讯作者：徐安伦，正研级高级工程师，主要从事复杂地形区大气边界层、大气湍流及陆面过程研究。E-mail： 第 43 卷 第 1 期高原山地气象研究Vol.43 No.12023 年 3 月Plateau and Mountain Meteorology ResearchMar.2023在大理国家气候观象台获取的无线电探空加密观测数据，采用孙绩华等23给出的探空数据计算 PWV 公式，计算得到对应时段的探空可降水量进行比对。22大气可降水量解算精度检验大气可降水量解算精度检验图 1 给出了两种观测方式得到的 PWV 时间序列。如图所
8、示，GPS/PWV 和探空可降水量（Radio/PWV）两者变化同步，上升下降、峰值谷值均有很好的对应，演变趋势一致，但基本上 Radio/PWV 的分布都在 GPS/PWV 的下方，即 GPS/PWV 的可降水量较探空偏大。造成该现象的原因可能是：由于两者比对的其中一个时间是 00 时（世界时），恰好位于 GPS 资料处理弧段的端点，存在所谓端部效应，即处理结果在资料段的端点精度较差；此外，水汽压的积分采用内插方法，也可能导致 Radio/PWV 值偏低。0203040502030405030Radio/PWV(mm)Radio/PWVGPS/PWV(mm)GPS/PWV60时间(h)901
9、20150 图 1 2011 年8 月12 日9 月10 日、2012 年6 月26 日7 月26 日Radio/PWV 与 GPS/PWV 的时间序列 图 2 是 GPS/PWV 和 Radio/PWV 的散点对比。如图所示，两者的线性关系式和拟合相关系数 R2，相关系数为 0.91，通过了 99%水平的信度检验，两者的均方根偏差为 6.3 mm，较好的拟合程度表明两者有很好的一致性，这与符睿等24、海云莎等25、韩辉邦等26对云南、青海地基 GPS 观测资料的检验效果相近。可见，两种探测手段对水汽变化趋势的总体描述基本吻合，表明 GPS/PWV 的可靠性，可用于开展进一步的研究分析。33层
10、状云降水层状云降水中中 PWPWV V 演变特征演变特征3.1层状云降水典型个例分析2012 年 2 月 29 日3 月 4 日，大理市受南支槽影响，出现降温降雨天气过程，累计降雨量为 51.0 mm，小时最大降雨量为 7.5 mm。从 2 月 28 日3 月 4 日逐小时 GPS/PWV（以下简称 PWV）和降雨量变化曲线（图 3a）可以看出：降水前 PWV 出现了一次大幅度持续上升过程，从 2 月 28 日 02 时开始，到 28 日 19 时达到峰值 26.3 mm，持续增长时间为 17 h，此后出现下降，期间未出现降水，此后 PWV 在 29 日 1122 时再次上升，达到峰值 18.
11、1 mm，降水在峰值出现前的 19 时开始，此后 PWV 维持高位运行，降水一直持续，直至 3月 4 日 03 时开始出现持续下降，期间降水减弱结束。2014 年 6 月 1017 日，大理市受两高辐合区影响，出现持续阴雨天气，累计降雨量为 85.1 mm，小时最大降雨量为 7.8 mm。从 6 月 917 日 PWV 和降雨量变化曲线（图 3b）可以看出：降水前 PWV 出现了两次明显上升过程；第一次从 6 月 9 日 06 时开始，到 9 日 21时达到峰值 35.2 mm，但未达到 6 月份 34.5 mm 的平均值，此后出现下降，期间未出现降水；第二次上升过 4550403530252
12、01520GPS/PWV(mm)25Radio/PWV(mm)30354045 图 2 Radio/PWV 与 GPS/PWV 的散点分布 04206810(a)01025353020155530降雨量(mm)降雨量PWV(mm)PWV60时间(h)9012004206810(b)25354540302030降雨量(mm)降雨量PWV(mm)PWV60时间(h)90120150180210 图 3 （a）2012 年 2 月 28 日3 月 4 日、（b）2014 年 6 月 917 日 GPS/PWV 和降雨量逐时对比第 1 期李育，等：大理不同云系降水中 GPS 可降水量的变化特征91程从
13、 10 日 0717 时，达到峰值 39.2 mm，同时开始出现降水，第 2 次持续增长时间为 10 h，之后随着降水增强，PWV 继续波动上升，到 11 日 21 时出现了此次过程的最大值 42.3 mm，降雨期间，PWV 维持高位运行，至 16 日 18 时开始出现持续下降，期间降水逐步减弱结束。3.2层状云降水中 PWV 演变特征层状云降水，往往伴随着深厚稳定的天气系统，降水具有持续时间长、降雨强度偏弱的特征，PWV 的增长主要来源于大尺度的水汽输送，在降水前会经历一段较长时间的持续增长期，通常会超过 10 h，最长可达 30 h，与杨璐瑛等20对山东省低槽冷锋强降雨前 PWV 的积累时
14、长可达 26 h 的结论接近。如图 4 所示，降水期间 PWV 处于月平均值之上的高位运行，变化相对平缓，总体波动幅度有限，各峰值间差别较小，其与降水峰值无明显对应关系。降水减弱结束期间，PWV 出现持续下降，降水量的多少主要取决于高值PWV 的持续时间。降水前后，PWV 的持续上升和下降（图 4 箭头所示），对预报降水的开始和结束时间有较好的指示意义。04206825354030152020降雨量(mm)降雨量PWV(mm)PWV40时间(h)6080100120140 图 4 同图 3，但为 2013 年 10 月 27 日44积状云降水积状云降水中中 PWPWV V 演变特征演变特征4.
15、1积状云降水典型个例分析2013 年 7 月 23 日和 25 日，大理市受辐合切变线影响，出现两天中雨，日降雨量分别为 19.6 mm 和15.3 mm。从 7 月 2226 日逐小时 PWV 和降雨量变化曲线（图 5a）可以看出：两次降水前 PWV 都出现了快速跃升，7 月 23 日的雨量峰值与 PWV 峰值时间不一致；第一次从 7 月 22 日 1823 时，达到峰值 43.3 mm，但此时并未出现降水，降水开始于 2 h 之后的 7 月 23日 01 时，至 08 时出现了 9.0 mm 的小时雨量次峰值，强降雨与 PWV 峰值有一定的滞后性；第二次从 7 月25 日 1119 时，达
16、到次峰值 42.2 mm，20 时便出现了11.8 mm 的小时雨量峰值。2013 年 8 月 16 日和 17 日，大理市受两高辐合区影响，先后出现大雨和中雨，并伴有雷暴，日降雨量分别 为 29.7 mm 和 12.4 mm。从 8 月 1418 日 逐 小 时PWV 和降雨量变化曲线（图 5b）可以看出：两次降水前 PWV 都出现了快速跃升，雨量峰值与 PWV 峰值出现 时 间 较 为 接 近；第 一 次 从 8 月 16 日 0209 时，达到峰值 37.6 mm；第二次从 8 月 16 日 23 时17 日02 时，达到峰值 36.6 mm，而小时最大降雨量出现在PWV 峰值时段或之后，分别为 16 日 09 时 27.4 mm 和27 日 04 时 11.6 mm。4.2积状云降水中 PWV 演变特征积状云对应的降水多具有突发性，持续时间较短，PWV 通常在降雨前有快速跃升的情况，短时内的变化幅度较大，降水强度的大小与可降水量的升幅有一定关联。当降水强度出现极大值时，PWV 在对应时刻或前后 1 h 通常会出现大幅度的跃升，并快速回落（图 6 箭头所示），少数降水过程中，PW
