利用LAPS(Local Analysis and Prediction System)系统同化GPS(Global Positioning System)/PWV(Precipitable Water Vapor)资料,分析GPS/PWV资料对LAPS输出场的影响,并结合WRF模式,将LAPS输出场作为其初始场进行降水预报,进一步考察GPS...利用LAPS(Local Analysis and Prediction System)系统同化GPS(Global Positioning System)/PWV(Precipitable Water Vapor)资料,分析GPS/PWV资料对LAPS输出场的影响,并结合WRF模式,将LAPS输出场作为其初始场进行降水预报,进一步考察GPS/PWV资料对降水预报的作用。选取2009年6月28日湖北地区的一次强降水过程,设计三种方案进行试验。结果表明:同化GPS/PWV资料后对LAPS湿度场有显著的改善,而对高度场及风场的作用则不明显;GPS/PWV资料对区域平均可降水量的影响比雷达资料大一个量级;与此同时,利用多种评分方法对6 h累计降水做了检验,分析结果表明同化GPS/PWV资料能够有效地改进WRF模式的初始场,增加丰富的中小尺度信息,并对随后的确定性预报产生正影响。展开更多
高精度和高时空分辨率的大气可降水量(precipitable water vapor,PWV)信息对于极端天气研究具有重要作用。传统的单一水汽探测技术获取的PWV因其系统设计的局限性存在精度差、时空分辨率低等缺陷。针对该问题,提出了一种基于多源数据的...高精度和高时空分辨率的大气可降水量(precipitable water vapor,PWV)信息对于极端天气研究具有重要作用。传统的单一水汽探测技术获取的PWV因其系统设计的局限性存在精度差、时空分辨率低等缺陷。针对该问题,提出了一种基于多源数据的混合模型——全球温度气压湿度(global pressure and temperature 2wet,GPT2w)+球谐函数(spherical harmonic function,SHF)+多项式拟合(polynomial fitting,PF),简称GSP模型。该模型通过GPT2w计算PWV的初始值,利用SHF拟合PWV的偏差序列,利用PF对模型偏差进行校正,并引入Bartlett检验确定GSP模型中多源数据的最优权值。选取2014年中国云南省26个全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)测站和37个欧洲中期天气预报中心(European Centre for MediumRange Weather Forecasting,ECMWF)气候再分析数据集(ECMWF reanalysis-interim,ERA-Interim)格网点(1°×1°)的数据为例,建立GSP模型并进行验证,发现GSP模型较传统PF模型的精度提升率为15%~18%。以ECMWF第5代气候再分析数据集(ECMWF reanalysis v5,ERA5)提供的PWV格网数据(0.25°×0.25°)为参考,GSP模型的平均均方根误差和偏差分别为1.64 mm、-0.25 mm。上述结果表明GSP模型具有较高的精度,对于极端天气预警具有重要作用。展开更多
利用地基GPS估计PWV(precipitable water vapor)时,除GPS观测数据外,GPS测站地表的气温和气压也是必要参数。针对我国多数GPS网并未配备相应的气象传感器的情况,利用美国环境预报中心气候预报系统第2版提供的逐6h产品,并顾及测站高程转...利用地基GPS估计PWV(precipitable water vapor)时,除GPS观测数据外,GPS测站地表的气温和气压也是必要参数。针对我国多数GPS网并未配备相应的气象传感器的情况,利用美国环境预报中心气候预报系统第2版提供的逐6h产品,并顾及测站高程转换时的平均海平面高改正,提出一种GPS测站气象参数的插值新方法。以香港卫星定位参考站网实测GPS数据进行试验研究,结果表明,平均海平面高对地表气压的插值结果影响较大,而对地表气温的插值结果影响较小;经平均海平面高改正后,地表气压插值结果的平均均方根误差(RMSE)为1.61hPa,地表气温插值结果的平均RMSE为1.93 K;由插值气象参数估计的PWV的平均RMSE为2.76mm,验证了所提方法的有效性。展开更多
文摘利用LAPS(Local Analysis and Prediction System)系统同化GPS(Global Positioning System)/PWV(Precipitable Water Vapor)资料,分析GPS/PWV资料对LAPS输出场的影响,并结合WRF模式,将LAPS输出场作为其初始场进行降水预报,进一步考察GPS/PWV资料对降水预报的作用。选取2009年6月28日湖北地区的一次强降水过程,设计三种方案进行试验。结果表明:同化GPS/PWV资料后对LAPS湿度场有显著的改善,而对高度场及风场的作用则不明显;GPS/PWV资料对区域平均可降水量的影响比雷达资料大一个量级;与此同时,利用多种评分方法对6 h累计降水做了检验,分析结果表明同化GPS/PWV资料能够有效地改进WRF模式的初始场,增加丰富的中小尺度信息,并对随后的确定性预报产生正影响。
文摘高精度和高时空分辨率的大气可降水量(precipitable water vapor,PWV)信息对于极端天气研究具有重要作用。传统的单一水汽探测技术获取的PWV因其系统设计的局限性存在精度差、时空分辨率低等缺陷。针对该问题,提出了一种基于多源数据的混合模型——全球温度气压湿度(global pressure and temperature 2wet,GPT2w)+球谐函数(spherical harmonic function,SHF)+多项式拟合(polynomial fitting,PF),简称GSP模型。该模型通过GPT2w计算PWV的初始值,利用SHF拟合PWV的偏差序列,利用PF对模型偏差进行校正,并引入Bartlett检验确定GSP模型中多源数据的最优权值。选取2014年中国云南省26个全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)测站和37个欧洲中期天气预报中心(European Centre for MediumRange Weather Forecasting,ECMWF)气候再分析数据集(ECMWF reanalysis-interim,ERA-Interim)格网点(1°×1°)的数据为例,建立GSP模型并进行验证,发现GSP模型较传统PF模型的精度提升率为15%~18%。以ECMWF第5代气候再分析数据集(ECMWF reanalysis v5,ERA5)提供的PWV格网数据(0.25°×0.25°)为参考,GSP模型的平均均方根误差和偏差分别为1.64 mm、-0.25 mm。上述结果表明GSP模型具有较高的精度,对于极端天气预警具有重要作用。
文摘利用地基GPS估计PWV(precipitable water vapor)时,除GPS观测数据外,GPS测站地表的气温和气压也是必要参数。针对我国多数GPS网并未配备相应的气象传感器的情况,利用美国环境预报中心气候预报系统第2版提供的逐6h产品,并顾及测站高程转换时的平均海平面高改正,提出一种GPS测站气象参数的插值新方法。以香港卫星定位参考站网实测GPS数据进行试验研究,结果表明,平均海平面高对地表气压的插值结果影响较大,而对地表气温的插值结果影响较小;经平均海平面高改正后,地表气压插值结果的平均均方根误差(RMSE)为1.61hPa,地表气温插值结果的平均RMSE为1.93 K;由插值气象参数估计的PWV的平均RMSE为2.76mm,验证了所提方法的有效性。
