GPS/PWV在台风“玛莉亚”袭闽期间的变化特征研究
2019-02-15
(福建省测绘院,福建 福州 350003)
可降水量(PWV)反映大气中水汽转化为降水的潜在动能,对研究水汽的时空分布与变化特性具有重要价值。常规PWV监测手段主要利用探空气球每天进行早晚两次观测,虽然精度较高,但由于时空分辨率过低和成本过高,很难得到大范围的推广普及。自从文献[1]开创了GPS气象学以来,利用高时空分辨率的地基GPS监测PWV的方法获得越来越广泛的应用,为气象学研究和天气预报提供了基础资料。例如,文献[2]率先在国内开展GPS气象学研究,获得了可靠的PWV结果;文献[3]研究发现,GPS/PWV能够用于改进数值预报模式。众多研究表明,GPS/PWV的变化与降水之间具有很强的对应关系[4-6],与雾霾之间具有显著的相关特性[7-9],为空间环境学的研究提供了良好的契机[10]。
台风是一种强烈的热带气旋,在福建夏季多发,具有较强的破坏性,然而,由于台风能够带来丰富的水汽,台风期间对PWV的监测有助于深入认识大气中水汽的传输过程。利用地基GPS资料已被证实能够探测到台风天气高精度的PWV[11-12],而对GPS/PWV资料分析有助于直观认识台风期间水汽的分布及动态变化过程[13-14]。本文利用FJCORS基准站GPS资料反演PWV,在检验反演的精度基础上,分析2018年第8号台风“玛莉亚”登陆福建期间的GPS/PWV时空变化及其与降水量的关系,讨论台风中水汽的交换和输送过程,从而进一步检验GPS探测水汽的性能。
1 GPS/PWV资料分析
1.1 台风回顾
2018年第8号台风“玛莉亚”于北京时间7月11日09:10(世界协调时间UTC 01:10)在福建连江黄岐半岛登陆,沿西北西方向深入内陆,UTC 04:00经过闽清县,UTC 08:00经过顺昌县,UTC 12:00左右进入江西省境内。图1展示了“玛莉亚”的移动路径,来源于中央气象台·台风网,详见网址:http:∥typhoon.nmc.cn/web.html。“玛莉亚”给福建全省带来强降水,其中,东北部和中北部出现大雨或暴雨,局地特大暴雨,累计降水量超过250 mm。据不完全统计,“玛莉亚”共造成福建23.8万人受灾,700余间房屋不同程度损坏,直接经济损失2.4亿元,破坏性较为严重。
1.2 资料来源及处理方法
本文利用FJCORS基准站反演GPS/PWV,并引入国内及周边12个IGS(International GNSS Service)跟踪站资料进行同步解算,以削弱区域网PWV反演结果的相关性。其中,IGS站包括:BJFS、CHAN、CUSV、 DAEJ、 HYDE、 LHAZ、PIMO、POL2、SHAO、TWTF、ULAB、URUM。数据下载地址为ftp:∥garner.ucsd.edu/。探空资料来自美国怀俄明州立大学官方网站,网址为http:∥weather.uwyo.edu/。降水资料来自中国气象数据网,网址为http:∥data.cma.cn/。
GPS可降水量源于GPS定位的对流层延迟误差,对GPS定位进行逆过程反演便得到了GPS可降水量。本文采用高精度解算软件GAMIT[15]处理GPS观测资料,从中解算出天顶方向对流层总延迟,然后扣除稳定的干空气产生的流体静力学延迟,得到天顶方向湿延迟,最后通过湿延迟公式转换得到GPS/PWV。其中,天顶对流层总延迟的计算,是在利用Saastamoinen模型[16]进行改正的基础上,通过附加天顶延迟参数进一步修正。主要计算公式为
ZTD=ZHD+ZWD
(1)
PWV=ZWD·κ/ρ
(2)
式中,ZTD为天顶对流层总延迟;ZHD、ZWD为天顶流体静力学延迟和天顶湿延迟;ρ为液态水的密度;κ为一个常数,其计算公式详见文献[1]。
1.3 精度检验
采用2018年1—8月GPS/PWV资料与高精度探空PWV资料进行对比,以检验水汽反演的精度。其中,GPS/PWV为逐小时值,探空PWV为每天UTC 0:00和UTC 12:00两次观测值,将同时刻数据提取进行分析,以福州和厦门站为例绘制了散点对比图,如图2所示。图中显示,散点均匀地分布在直线y=x两侧,进一步的统计结果表明,两站的相关系数均达到0.98,呈高度相关。在精度方面,福州站平均偏差为1.10 mm,标准差为3.72 mm;厦门站平均偏差为0.67 mm,标准差为3.37 mm。如果忽略FJCORS基准站和探空观测站不同址(福州间距为5 km,高差为40 m;厦门间距为13 km,高差为80 m)而引起的微弱差异,则上述结果表明,GPS/PWV和探空PWV之间具有很好的一致性,而且精度相当,能够反映较为真实的水汽含量。
2 台风期间GPS/PWV空间动态演变
在精度检验的基础上,本文采用2018年7月11日台风“玛莉亚”登陆期间的GPS/PWV资料分析水汽传输过程。由于台风“玛莉亚”登陆期间部分区域断电,有完整数据资料的基准站实际只有39个,利用这些站的逐小时资料内插得到空间上连续分布的PWV,如图3所示。从图3可以清晰地看到,台风登陆前(台风于UTC 01:10登陆),福建东北部和中北部区域为PWV高值区,主要在60 mm以上,局地达到70 mm;而南部区域为PWV低值区,主要在50 mm以下。台风登陆后,东北部和中北部PWV高值区不断扩大,同时,南部PWV低值区逐渐缩小;到UTC 06:00,西部已经全变为PWV高值区,并开始超过东部高值区;到UTC 09:00,西部PWV高值区已经明显超过东部高值区;UTC 12:00以后,西部PWV高值区逐渐向西北方向移动,与此同时,东部PWV低值区逐渐扩大,到UTC 18:00,东部PWV值主要在50 mm以下。上述PWV的变化梯度大致沿着连江-延平-将乐-建宁一带展开,与台风“玛莉亚”的移动路径(如图1所示)具有较好的对应关系,表明PWV的变化能够较好地反映台风“玛莉亚”登陆前后水汽的空间动态传输过程。
3 台风期间GPS/PWV时变及与降水的对比
为进一步研究台风“玛莉亚”登陆前后水汽的时变特征,本文选取台风路径上的连江、延平、将乐、建宁4个基准站(站址分布如图3所示)的GPS/PWV结果进行分析。如图4所示,其中时间以年积日表示,采用UTC时间,GPS可降水量为逐小时值,竖直虚线表示“玛莉亚”登陆连江黄岐半岛的时刻。
从图4明显看出,台风登陆前,各站PWV值总体下降,最低值为35~40 mm;随着台风登陆,PWV值均迅速上升,达到峰值70 mm左右,其中,最大升速超过10 mm/h;在维持数小时峰值后,PWV值快速下降,最大降速超过5 mm/h;台风经过各站1天后,PWV降至谷值40 mm左右,然后呈现随机波动。从基准站PWV值升降的时间顺序来看,依次为连江、延平、将乐、建宁,与台风路径非常吻合。
图5显示GPS可降水量与实际降水的对比,其中横坐标以年积日表示时间,左侧纵轴表示逐小时GPS可降水量,右侧纵轴表示逐小时降水量。从图5可以看出,在台风登陆时,PWV的迅速上升伴随着降水的急剧增加,PWV峰值前后出现降水的峰值,PWV的迅速下降伴随着降水的急剧减少。上述结果较好地展示了台风期间水汽的交换和传输过程,表明PWV和降水之间具有极强的耦合性。
4 结 论
本文利用FJCORS基准站GPS资料反演可降水量,并检验其精度,在此基础上分析台风“玛莉亚”登陆期间水汽的变化特征,主要得到以下结论:
(1) GPS可降水量与探空观测资料具有很好的一致性,其平均偏差不超过1.10 mm,标准偏差不超过3.72 mm,表明GPS可降水量具有较高的精度和良好的稳定性,GPS具备良好的水汽探测性能。
(2) GPS/PWV的变化与台风过程具有很好的对应关系,空间上的变化梯度与台风路径一致,时间上的变化与台风过程吻合,同时与降水具有明显的关联性,表明GPS可降水量能够较好地反映台风期间水汽的时空动态传输过程。
致谢:感谢国家气象信息中心共享气象观测资料,感谢美国怀俄明州立大学共享探空观测资料,感谢美国麻省理工学院(MIT)授权使用GAMIT软件包,感谢福建省测绘院应急保障分院FJCORS中心在本文数据处理分析过程中给予的建议和帮助。