郴州地区GPS可降水量精度及其变化特征

罗林艳 罗宇 段思汝 吕冠儒 文立恒 范嘉智

摘要：利用2017年1月1日-12月31日湖南省郴州地区（永兴、宜章、桂阳、汝城和桂东）地基GPS/MET站网探测数据，基于Saastamoinen静力延迟模型和Bevis经验公式，结合地面气压和温度反演大气可降水量，并与根据高空气象探测秒数据计算所得探空可降水量对比，讨论GPS可降水量的探测精度。在此基础上进一步讨论郴州地区GPS可降水量的时空变化特征及其与其他气象要素的关系。结果表明，郴州地区GPS反演PWV具有较高精度，较探空实测PWV平均偏低1.717 7 mm，二者均方根误差为3.258 0 mm，能够反映郴州地区大气水汽的变化；郴州地区PWV表现为夏季（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）分别逐步增加和减少的单峰型分布；受地表蒸发和局地环流的影响，郴州地区主汛期（6月）逐时平均PWV表现为双峰型分布，分别于午后16：00和零点左右达到极大值，且在较强降水发生前，PWV会出现较明显增加，其变化特征对于降水的预报有一定指示作用。

关键词：GPS/MET；大气可降水量；探测精度；变化特征；郴州地区

中图分类号：P406 文献标识码：A 文章编号：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

水汽是大气中最活跃的成分，是天气和气候变化的主要驱动力，在天气演变和气候变化中扮演重要的角色[1]。高时空分辨率的水汽资料对于大气水循环监测、中小尺度数值天气预报、灾害性天气监测和强对流天气短临预报等极为重要[2-4]。但水汽时空分布不均匀，变化迅速，因此准确快速获取水汽资料对于现代气象业务具有重要意义。作为常规探测手段的无线电探空站点水平距离平均在300 km左右，每天只进行两次观测，无法获得高时空分辨率的水汽信息。GPS遥感水汽的出现弥补了常规大气水汽探测手段的不足，提供全天候、高分辨率和观测稳定的大气水汽观测数据[5-7]。相关研究表明，GPS可降水量（GPSPWV）探测具有较高精度。Duan等[6]改进了大气可降水量（PWV）及算法方法，得到GPSPWV探测精度为1.0～1.5 mm。苏立娟等[8]对比呼和浩特和二连浩特两地2008年1-10月的GPS/MET和降水资料，发现GPS可降水量与降水存在很好的对应关系。罗宇等[9]对比了湖南省2016年4月和7月GPS/MET和无线电探空水汽资料，认为二者有较强的相关性。针对高时空分辨率的大气可降水量数据与强降水的关系，国内外气象学者开展了大量的研究。杨莲梅等[10]分析了乌鲁木齐地区夏季10次中雨以上降水过程中GPS可降水量的演变特征，认为PWV的跃变与降水发生和结束有较好的对应关系，可为干旱区降水短时预报提供明确的水汽演变指标。曹云昌等[11]对安徽和北京GPS遥感大气可降水量与局地降水进行定量分析，认为PWV的演变特征与降水有较好的对应关系。刘旭春等[12]分析了哈尔滨6月的GPS可降水量，认为若PWV大于25 mm，且伴隨5 mm以上的跳变，则约有50%可能性发生降水。吴海英等[13]探讨了GPS可降水量的日际和逐时变化与不同时间尺度和强度降水间的关系，认为PWV在入梅和梅汛期内强降水过程中存在明显的突变现象。Priego等[14]对西班牙巴伦西亚地区GPS可降水量研究认为，PWV和锋面降水有较好的相关性，可结合PWV上升和地面气压下降作为强降水的先兆。

2009年湖南省气象局与湖南省国土资源厅合作，初步建立连续运行的GPS/MET系统，可为数值天气预报、临近短时预报和气候变化监测提供时空分辨率更高的水汽初始场[15]，但相关研究工作开展较少。本研究基于湖南省GPS探测网提供的实时大气可降水量资料及相关气象资料，检验郴州地区GPS可降水量精度，研究大气中水汽变化特征及其与相关气象要素之间的关系，为其应用到降水预报、防灾减灾等相关气象业务中提供参考。

1 数据与方法

1.1 资料选取

湖南省地基GPS/MET站网设计平均站间距为47.7 km，可对湖南省大气水汽状况进行实时监测[15]。选用2017年1月1日至12月31日郴州地区永兴、宜章、桂阳、汝城和桂东5个地基GPS/MET接收站逐小时数据、地面气象站逐小时资料和郴州高空气象探测站探空秒级资料，测站基本信息如表1所示。

1.2 GPS反演PWV方法

选用郴州地区永兴、宜章、桂阳、汝城和桂东5个地基GPS/MET接收站逐小时数据，利用普适天顶静力模型Saastamoinen模型[16]计算天顶静力延迟（ZHD），结合解算所得天顶总延迟（ZTD）求得天顶湿延迟（ZWD），根据Bevis经验公式[17]反演得到大气可降水量。反演过程中大气折射率公式中的物理常数采用Rüeger[18]给出的取值。由于各种原因，5个地基GPS/MET站大气可降水量逐小时数据均存在一定缺失。考虑到大气中约65%的水汽集中在距地面1.5 km的大气边界层，因此利用地面观测所得水汽压（VAP）对GPS可降水量进行线性拟合[19]，并基于拟合所得公式对GPS可降水量进行补缺。

1.3 探空资料处理

为检验GPS大气可降水量反演精度，选取郴州高空气象探测站探空秒级资料计算可降水量（RPWV），与直线距离最近的桂阳GPS反演可降水量进行对比分析。RPWV的计算公式如下[5]：

其中q為比湿，p为气压，ps为测站地面气压，ρw为液态水密度。考虑到国内L波段探空系统湿度观测资料存在整体偏干及中低空偶发极度偏干现象[20，21]，对探空湿度数据进行质控和订正。300 hPa高度以下，探空相对湿度数据小于5%连续出现厚度达到200 hPa以上，则认为该探空相对湿度数据异常[21]，不纳入对比分析数据集。在此基础上对大于60%的相对湿度数据进行订正，订正分段函数如下[20]：

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

式中，RHob为探空相对湿度观测值，RHthr为相对湿度订正阈值，取60%。

2 结果与分析

2.1 GPSPWV与VAP回归分析

根据郴州地区永兴、宜章、桂阳、汝城和桂东5站的GPSPWV和VAP数据，采用线性回归方程对二者进行拟合，拟合结果如表2所示。通过回归分析可知，郴州地区5个探测站的GPS可降水量和地面水汽压相关系数（r）均大于0.935 0，且通过信度为0.01的显著性检测，二者存在极显著相关性，拟合所得均方根误差（RMSE）平均为5.324 1 mm。因此，可利用郴州地区5个测站的地面水汽压估算GPS可降水量，对GPS可降水量逐小时数据进行补缺，形成完整的可降水量时间序列。

2.2 GPSPWV与RPWV对比分析

为检验GPSPWV反演精度，选取郴州高空气象探测站探空秒级资料计算可降水量（RPWV）与桂阳GPSPWV进行对比分析。郴州高空气象探测站一次放球所需时间约为80 min，考虑到大气水汽主要集中在300 hPa高度以下，而探空气球上升至300 hPa高度所需时间约为30 min[22]，因此选取探空气球释放后最近1 h的GPSPWV与RPWV进行对比。采用最小二乘法对GPSPWV和RPWV进行拟合，计算相关系数、均方根误差、平均偏差（Bias）并进行相关性检验，如图1所示。

通过对比可知，GPS反演可降水量与探空实测可降水量存在极显著的相关性（P<0.01），相关系数为0.973 6，均方根误差为3.258 0 mm，GPSPWV较RPWV平均偏低1.717 7 mm，说明在郴州地区利用GPS反演大气可降水量较为可靠。

2.3 GPS可降水量月变化特征

利用Saastamoinen模型和Bevis经验公式计算得到永兴、宜章、桂阳、汝城和桂东5站GPSPWV，并按月平均得到GPS可降水量月变化特征（图2）。由图2可知，5个探测站的可降水量逐月变化趋势基本一致，呈明显的单峰型分布，且可降水量值大小与探测站海拔表现出较明显的负相关，即海拔越高的探测站可降水量月值越小。总体而言，郴州地区夏季（6月、7月和8月）大气可降水量最为丰富，其中6月出现大气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）大气可降水量最低，其中12月出现大气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）分别对应大气可降水量的逐步增加和减少，其中5月和10月分别是增加和减少最快的月份。郴州地区大气可降水量的月变化特征很好地对应了湘南地区夏季受西太平洋副高北跳、低纬海洋暖湿气团影响，降水增多，冬季受欧亚大陆干冷气团控制，北方寒流频频南下，温度低、水汽较少的气候特征[23]。

2.4 GPS可降水量日循环特征

郴州位于南岭-诸广山脉，地形以山地丘陵为主。对2017年郴州地区主汛期（6-8月）降水资料统计可知，永兴、宜章、桂阳、汝城和桂东5个探测站的累积降水量分别为499.8、429.1、586.6、761.1、706.8 mm，其中6月累积降水量风别为355.2、229.9、351.3、385.5和260.9 mm，占主汛期总降水量的71.07%、53.58%、59.89%、50.65%和36.91%。对应的日均可降水量也为全年的最高值，分别为61.8、61.1、58.7、53.5、49.9 mm，强降水总体上对应大气可降水量高值区间。将郴州地区6月GPS可降水量和除降水量外的地面气象要素处理为逐小时的30日平均值，分析GPS可降水量日循环及其与地面气象要素的关系（图3）。

由图3可知，2017年6月桂阳气温在5：30之后随日出逐步上升，并于15：00达到最大值28.4 ℃。由于温度上升引起地表水分蒸发，使得比湿在 6：00～11：00时左右出现显著上升，随后由于湍流混合层的发展造成水汽垂直混合，比湿快速上升的趋势明显放缓。桂阳逐时平均PWV最小值均出现在清晨（8：30左右），随后由于地面水分蒸发及上坡气流共同作用快速增加，从清晨到下午上升了3 mm左右，并于16：00左右达到极大值。16：00后大气温度逐渐降低，蒸发减弱，PWV上升趋势减弱进而下降。进入夜晚，由于大气变冷开始向地面辐合下降，局地环流减弱，蒸发造成PWV上升占主导作用，同时配合山风环流对水汽的平流造成混合层以上水汽的增加，PWV有所增加，并于零点左右达到日循环的第二个极大值。因此，桂阳GPS可降水量日循环受地表蒸发和局地环流影响，表现出清晰的双峰分布。逐时平均PWV和降水量关系较为复杂，对应关系并不明显，但仍可发现在较强降水发生前，逐时平均PWV会出现较明显增加。郴州地区其他观测站GPS可降水量和地面气象要素逐时变化与桂阳站类似。

2.5 GPS可降水量与降水的关系

结合地面气象观测资料分析郴州地区2017年主汛期GPS可降水量及其对应降水的关系，由表3可知，郴州地区主汛期大气可降水量月均值大于52 mm，对应有降水时段PWV明显高于PWV月均值（平均偏高3.01 mm），无降水时段PWV略低于PWV月均值（平均偏低0.51 mm）。降水时PWV大于月均值的时次占总降水时次的比例分别为76.58%、84.87%和73.31%，可将PWV超过月均值视作产生降水的有利条件。但地面实测降水量与GPS可降水量并未显现出正比关系，6月PWV与7月、8月大致相当的情况下，降水量却是后两个月的2倍以上，PWV與地面降水量并不存在正比关系，这也反映出水汽条件只是形成降水的必要条件之一。因此，GPS可降水量对降水的发生具有一定指示意义，但还应综合考虑天气系统、降水性质及局地环流等因素，才能更好地预报降水天气过程。

3 结论

1）利用线性回归对郴州地区GPS可降水量和地面水汽压关系进行建模，二者存在极显著相关性，相关系数大于0.935 0，拟合所得均方根误差（RMSE）平均为5.324 1 mm。因此，可利用地面水汽压估算GPS可降水量，作为GPS可降水量缺测时段的补充。

2）利用高空气象探测站探空秒级资料计算可降水量与GPS可降水量进行对比分析表明，GPSPWV与RPWV较为接近，相关系数为0.973 6，均方根误差为3.258 0 mm，GPSPWV较RPWV平均偏低1.717 7 mm，说明GPS可降水量能够反映郴州地区大气水汽的变化特征。

3）郴州地区大气可降水量逐月变化呈明显的单峰型分布，且可降水量值大小与观测站海拔表现出较明显的负相关，即海拔越高的观测站可降水量月值越小。郴州地区夏季（6月、7月和8月）大气可降水量最为丰富，其中6月出现大气可降水量全年最大值，且各月均值相差不大，对应湖南省主汛期的开始时间；冬季（12月、1月和2月）大气可降水量最低，其中12月出现大气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）分别对应大气可降水量的逐步增加和减少，其中5月和10月分别是增加和减少最快的月份。

4）郴州地区6月逐时平均PWV最小值均出现在清晨，随后由于地面水分蒸发及上坡气流共同作用快速增加，并于16：00左右达到极大。16：00后大气温度逐渐降低，蒸发减弱，PWV上升趋势减弱进而下降。进入夜晚，大气变冷开始向地面辐合下降，局地环流减弱，同时配合山风对水汽的平流造成混合层以上水汽的增加，PWV有所增加，并于零点左右达到日循环的第二个极大值，表现出清晰的双峰分布。逐时平均PWV和降水量关系较为复杂，对应关系并不明显，但在较强降水发生前，逐时平均PWV会出现较明显增加。

5）充足的水汽是形成降水的必要条件[11]，GPS可降水量的变化特征对于降水的预报有一定指示作用，但其与降水量并不存在正比关系[7]，还应综合考虑天气系统、降水性质及局地环流等因素，才能更好地预报降水天气过程[13-15]。

参考文献：

[1] BRENOT H，DUCROCQ V，WALPERSDORF A，et al. GPS zenith delay sensitivity evaluated from high-resolution numerical weather prediction simulations of the 8-9 September 2002 flash flood over southeastern France[J].Journal of Geophysical Research，2006，111：D15105.

[2] 林巧美，陈裕壮，陈映强，等.两种非常规探测资料在天气预报中的应用[J].气象科技，2012，40（3）：417-422.

[3] RIESCO J，MORA M，DE PABLO F，et al. Regimes of intense precipitation in the Spanish Mediterranean area[J].Atmospheric Research，2014，137：66-79.

[4] 程 航，程相坤，朱 晶，等.GPS遥感大气可降水量在大连地区3次降水过程中的应用[J].气象与环境学报，2014，30（5）：38-48.

[5] BEVIS M，BUSINGER S，HERRING T A，et al. GPS meteorology：Remote sensing of atmosphere water vapor using the global positioning system[J].Journal of Geophysical Research，1992， 97（D14）：15787-15801.

[6] DUAN J，BEVIS M，FANG P. GPS meteorology：Direct estimation of the absolute value of precipitable water[J].Journal of Applied Meteorology，1996，35（7）：830-838.

[7] 石小龙，尚伦宇，尹远渊，等.大连地区GPS反演大气可降水量的变化特征[J].高原气象，2014，33（6）：1648-1653.

[8] 蘇立娟，达布希图拉，卢士庆，等.用GPS遥感资料分析大气水汽特征及与降水的关系[J].干旱区资源与环境，2010，24（6）：103-107.

[9] 罗 宇，罗林艳，吕冠儒.湖南省GPS/MET与探空水汽资料对比分析[J].贵州气象，2016，40（6）：28-31.

[10] 杨莲梅，王世杰，史玉光，等.乌鲁木齐夏季强降水过程GPS-PWV的演变特征[J].高原气象，2012，31（5）：1348-1355.

[11] 曹云昌，方宗义，夏 青.GPS遥感的大气可降水量与局地降水关系的初步研究[J].应用气象学报，2005，16（1）：54-59.

[12] 刘旭春，王艳秋，张正禄.利用GPS技术遥感哈尔滨地区大气可降水量的分析[J].测绘通报，2006，14（4）：10-16.

[13] 吴海英，曾明剑，张 备，等.地基GPS/PWV在降水过程中的突变和缓变性特征[J].气象科学，2015，35（6）：775-782.

[14] PRIEGO E，SECO A，JONES J，et al. Heavy rain analysis based on GNSS water vapour content in the Spanish Mediterranean area[J].Meteorological Applications，2016，23：640-649.

[15] 李艾卿，肖 清，陈建军.湖南GPS/MET信息共享服务平台的设计与实现[J].湖南农业大学学报（自然科学版），2009，35（2）：217-220.

[16] SAASTAMOINEN J. Contributions to the theory of atmospheric refraction[J].Bulletin Géodésique，1973，107（1）：13-34.

[17] BEVIS M，BUSINGER S，CHISWELL S，et al. GPS Meteorology：Mapping zenith wet delays onto precipitable water[J].Journal of Applied Meteorology，1994，33：379-386.

[18] R？譈EGER J M. Refractive index formulae for radio waves[M].Washington，D.C.USA：FIG XXII International Congress，2002.

[19] 李国平.地基GPS遥感大气可降水量及其在气象中的应用研究[D].成都：西南交通大学，2007：93-96.

[20] 郝 民，龚建东，王瑞文，等.中国L波段探空湿度观测资料的质量评估及偏差订正[J].气象学报，2015，73（1）：187-199.

[21] 唐南军，刘 艳，李 刚，等.中低空探空相对湿度观测数据的新问题——基于中国L波段探空系统适度观测异常偏干现象的初步分析[J].热带气象学报，2014，30（4）：643-653.

[22] 卢会国，李国平，蒋娟萍.阳江国际探空试验GPS、探空、微波辐射计水汽资料对比分析[J].气象科技，2014，42（1）：158-163.

[23] 潘志祥，黎祖贤，叶成志.湖南天气预报手册[M].北京：气象出版社，2015.10-11.