GPS/PWV在臺風(fēng)“瑪莉亞”襲閩期間的變化特征研究

(福建省測繪院，福建 福州 350003)

可降水量(PWV)反映大氣中水汽轉(zhuǎn)化為降水的潛在動能，對研究水汽的時空分布與變化特性具有重要價值。常規(guī)PWV監(jiān)測手段主要利用探空氣球每天進(jìn)行早晚兩次觀測，雖然精度較高，但由于時空分辨率過低和成本過高，很難得到大范圍的推廣普及。自從文獻(xiàn)[1]開創(chuàng)了GPS氣象學(xué)以來，利用高時空分辨率的地基GPS監(jiān)測PWV的方法獲得越來越廣泛的應(yīng)用，為氣象學(xué)研究和天氣預(yù)報提供了基礎(chǔ)資料。例如，文獻(xiàn)[2]率先在國內(nèi)開展GPS氣象學(xué)研究，獲得了可靠的PWV結(jié)果；文獻(xiàn)[3]研究發(fā)現(xiàn)，GPS/PWV能夠用于改進(jìn)數(shù)值預(yù)報模式。眾多研究表明，GPS/PWV的變化與降水之間具有很強(qiáng)的對應(yīng)關(guān)系[4-6],與霧霾之間具有顯著的相關(guān)特性[7-9]，為空間環(huán)境學(xué)的研究提供了良好的契機(jī)[10]。

臺風(fēng)是一種強(qiáng)烈的熱帶氣旋，在福建夏季多發(fā)，具有較強(qiáng)的破壞性，然而，由于臺風(fēng)能夠帶來豐富的水汽，臺風(fēng)期間對PWV的監(jiān)測有助于深入認(rèn)識大氣中水汽的傳輸過程。利用地基GPS資料已被證實能夠探測到臺風(fēng)天氣高精度的PWV[11-12],而對GPS/PWV資料分析有助于直觀認(rèn)識臺風(fēng)期間水汽的分布及動態(tài)變化過程[13-14]。本文利用FJCORS基準(zhǔn)站GPS資料反演PWV，在檢驗反演的精度基礎(chǔ)上，分析2018年第8號臺風(fēng)“瑪莉亞”登陸福建期間的GPS/PWV時空變化及其與降水量的關(guān)系，討論臺風(fēng)中水汽的交換和輸送過程，從而進(jìn)一步檢驗GPS探測水汽的性能。

1 GPS/PWV資料分析

1.1 臺風(fēng)回顧

2018年第8號臺風(fēng)“瑪莉亞”于北京時間7月11日09：10(世界協(xié)調(diào)時間UTC 01:10)在福建連江黃岐半島登陸，沿西北西方向深入內(nèi)陸，UTC 04:00經(jīng)過閩清縣，UTC 08:00經(jīng)過順昌縣，UTC 12:00左右進(jìn)入江西省境內(nèi)。圖1展示了“瑪莉亞”的移動路徑，來源于中央氣象臺·臺風(fēng)網(wǎng)，詳見網(wǎng)址：http:∥typhoon.nmc.cn/web.html?！艾斃騺啞苯o福建全省帶來強(qiáng)降水，其中，東北部和中北部出現(xiàn)大雨或暴雨，局地特大暴雨，累計降水量超過250 mm。據(jù)不完全統(tǒng)計，“瑪莉亞”共造成福建23.8萬人受災(zāi)，700余間房屋不同程度損壞，直接經(jīng)濟(jì)損失2.4億元，破壞性較為嚴(yán)重。

1.2 資料來源及處理方法

本文利用FJCORS基準(zhǔn)站反演GPS/PWV，并引入國內(nèi)及周邊12個IGS(International GNSS Service)跟蹤站資料進(jìn)行同步解算，以削弱區(qū)域網(wǎng)PWV反演結(jié)果的相關(guān)性。其中，IGS站包括：BJFS、CHAN、CUSV、 DAEJ、 HYDE、 LHAZ、PIMO、POL2、SHAO、TWTF、ULAB、URUM。數(shù)據(jù)下載地址為ftp:∥garner.ucsd.edu/。探空資料來自美國懷俄明州立大學(xué)官方網(wǎng)站，網(wǎng)址為http:∥weather.uwyo.edu/。降水資料來自中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)，網(wǎng)址為http:∥data.cma.cn/。

GPS可降水量源于GPS定位的對流層延遲誤差，對GPS定位進(jìn)行逆過程反演便得到了GPS可降水量。本文采用高精度解算軟件GAMIT[15]處理GPS觀測資料，從中解算出天頂方向?qū)α鲗涌傃舆t,然后扣除穩(wěn)定的干空氣產(chǎn)生的流體靜力學(xué)延遲，得到天頂方向濕延遲，最后通過濕延遲公式轉(zhuǎn)換得到GPS/PWV。其中，天頂對流層總延遲的計算，是在利用Saastamoinen模型[16]進(jìn)行改正的基礎(chǔ)上，通過附加天頂延遲參數(shù)進(jìn)一步修正。主要計算公式為

ZTD=ZHD+ZWD

(1)

PWV=ZWD·κ/ρ

(2)

式中，ZTD為天頂對流層總延遲；ZHD、ZWD為天頂流體靜力學(xué)延遲和天頂濕延遲；ρ為液態(tài)水的密度；κ為一個常數(shù)，其計算公式詳見文獻(xiàn)[1]。

1.3 精度檢驗

采用2018年1—8月GPS/PWV資料與高精度探空PWV資料進(jìn)行對比，以檢驗水汽反演的精度。其中，GPS/PWV為逐小時值，探空PWV為每天UTC 0:00和UTC 12:00兩次觀測值，將同時刻數(shù)據(jù)提取進(jìn)行分析，以福州和廈門站為例繪制了散點對比圖，如圖2所示。圖中顯示，散點均勻地分布在直線y=x兩側(cè)，進(jìn)一步的統(tǒng)計結(jié)果表明，兩站的相關(guān)系數(shù)均達(dá)到0.98，呈高度相關(guān)。在精度方面，福州站平均偏差為1.10 mm，標(biāo)準(zhǔn)差為3.72 mm；廈門站平均偏差為0.67 mm，標(biāo)準(zhǔn)差為3.37 mm。如果忽略FJCORS基準(zhǔn)站和探空觀測站不同址(福州間距為5 km，高差為40 m；廈門間距為13 km，高差為80 m)而引起的微弱差異，則上述結(jié)果表明，GPS/PWV和探空PWV之間具有很好的一致性，而且精度相當(dāng)，能夠反映較為真實的水汽含量。

2 臺風(fēng)期間GPS/PWV空間動態(tài)演變

在精度檢驗的基礎(chǔ)上，本文采用2018年7月11日臺風(fēng)“瑪莉亞”登陸期間的GPS/PWV資料分析水汽傳輸過程。由于臺風(fēng)“瑪莉亞”登陸期間部分區(qū)域斷電，有完整數(shù)據(jù)資料的基準(zhǔn)站實際只有39個，利用這些站的逐小時資料內(nèi)插得到空間上連續(xù)分布的PWV，如圖3所示。從圖3可以清晰地看到，臺風(fēng)登陸前(臺風(fēng)于UTC 01:10登陸)，福建東北部和中北部區(qū)域為PWV高值區(qū)，主要在60 mm以上，局地達(dá)到70 mm；而南部區(qū)域為PWV低值區(qū)，主要在50 mm以下。臺風(fēng)登陸后，東北部和中北部PWV高值區(qū)不斷擴(kuò)大，同時，南部PWV低值區(qū)逐漸縮?。坏経TC 06:00，西部已經(jīng)全變?yōu)镻WV高值區(qū)，并開始超過東部高值區(qū)；到UTC 09:00，西部PWV高值區(qū)已經(jīng)明顯超過東部高值區(qū)；UTC 12:00以后，西部PWV高值區(qū)逐漸向西北方向移動，與此同時，東部PWV低值區(qū)逐漸擴(kuò)大，到UTC 18:00，東部PWV值主要在50 mm以下。上述PWV的變化梯度大致沿著連江-延平-將樂-建寧一帶展開，與臺風(fēng)“瑪莉亞”的移動路徑(如圖1所示)具有較好的對應(yīng)關(guān)系，表明PWV的變化能夠較好地反映臺風(fēng)“瑪莉亞”登陸前后水汽的空間動態(tài)傳輸過程。

3 臺風(fēng)期間GPS/PWV時變及與降水的對比

為進(jìn)一步研究臺風(fēng)“瑪莉亞”登陸前后水汽的時變特征，本文選取臺風(fēng)路徑上的連江、延平、將樂、建寧4個基準(zhǔn)站(站址分布如圖3所示)的GPS/PWV結(jié)果進(jìn)行分析。如圖4所示，其中時間以年積日表示，采用UTC時間，GPS可降水量為逐小時值，豎直虛線表示“瑪莉亞”登陸連江黃岐半島的時刻。

從圖4明顯看出，臺風(fēng)登陸前，各站PWV值總體下降，最低值為35～40 mm；隨著臺風(fēng)登陸，PWV值均迅速上升，達(dá)到峰值70 mm左右,其中，最大升速超過10 mm/h；在維持?jǐn)?shù)小時峰值后，PWV值快速下降，最大降速超過5 mm/h；臺風(fēng)經(jīng)過各站1天后，PWV降至谷值40 mm左右,然后呈現(xiàn)隨機(jī)波動。從基準(zhǔn)站PWV值升降的時間順序來看，依次為連江、延平、將樂、建寧，與臺風(fēng)路徑非常吻合。

圖5顯示GPS可降水量與實際降水的對比,其中橫坐標(biāo)以年積日表示時間，左側(cè)縱軸表示逐小時GPS可降水量，右側(cè)縱軸表示逐小時降水量。從圖5可以看出，在臺風(fēng)登陸時，PWV的迅速上升伴隨著降水的急劇增加，PWV峰值前后出現(xiàn)降水的峰值，PWV的迅速下降伴隨著降水的急劇減少。上述結(jié)果較好地展示了臺風(fēng)期間水汽的交換和傳輸過程，表明PWV和降水之間具有極強(qiáng)的耦合性。

4 結(jié) 論

本文利用FJCORS基準(zhǔn)站GPS資料反演可降水量，并檢驗其精度，在此基礎(chǔ)上分析臺風(fēng)“瑪莉亞”登陸期間水汽的變化特征，主要得到以下結(jié)論：

(1) GPS可降水量與探空觀測資料具有很好的一致性，其平均偏差不超過1.10 mm，標(biāo)準(zhǔn)偏差不超過3.72 mm，表明GPS可降水量具有較高的精度和良好的穩(wěn)定性，GPS具備良好的水汽探測性能。

(2) GPS/PWV的變化與臺風(fēng)過程具有很好的對應(yīng)關(guān)系，空間上的變化梯度與臺風(fēng)路徑一致，時間上的變化與臺風(fēng)過程吻合，同時與降水具有明顯的關(guān)聯(lián)性，表明GPS可降水量能夠較好地反映臺風(fēng)期間水汽的時空動態(tài)傳輸過程。

致謝：感謝國家氣象信息中心共享氣象觀測資料，感謝美國懷俄明州立大學(xué)共享探空觀測資料，感謝美國麻省理工學(xué)院(MIT)授權(quán)使用GAMIT軟件包，感謝福建省測繪院應(yīng)急保障分院FJCORS中心在本文數(shù)據(jù)處理分析過程中給予的建議和幫助。