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    柴達(dá)木盆地GPS大氣可降水量精度檢驗(yàn)及其變化特征

    2020-03-14 13:12:26韓輝邦張小軍張博越田建兵康曉燕
    干旱氣象 2020年1期
    關(guān)鍵詞:德令哈柴達(dá)木盆地格爾木

    韓輝邦,張小軍,張博越,田建兵,康曉燕

    (1.青海省人工影響天氣辦公室,青海 西寧 810001;2.青海省防災(zāi)減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,青海 西寧 810001)

    引 言

    柴達(dá)木盆地地處青藏高原東北部,是我國(guó)內(nèi)陸大型山間斷陷盆地,為阿爾金山、祁連山和昆侖山所環(huán)繞的不規(guī)則菱形區(qū)域,其地形地貌的形成與青藏高原的隆起息息相關(guān)[1]。在全球氣候變暖背景下,青藏高原增溫顯著,柴達(dá)木盆地升溫更為顯著,是全球氣候變化最為敏感的區(qū)域之一[2-3]。因降水偏少引起的水資源短缺、土地荒漠化、生態(tài)環(huán)境惡化等一系列問(wèn)題,已成為制約柴達(dá)木盆地發(fā)展的主要問(wèn)題[4]。目前,實(shí)施人工增雨(雪)作業(yè),開(kāi)發(fā)利用空中云水資源是增加該地區(qū)生態(tài)用水來(lái)源的重要途徑之一。因此,開(kāi)展該地區(qū)云水資源研究,了解和掌握空中云水資源狀況不僅為科學(xué)地實(shí)施人工增雨(雪)作業(yè)起到重要的指導(dǎo)作用,同時(shí)也可在該地區(qū)天氣預(yù)報(bào)預(yù)警、災(zāi)害預(yù)警等方面發(fā)揮基礎(chǔ)性作用[5]。

    大氣中的水汽含量,又稱(chēng)大氣可降水量(precipitable water vapor,PWV),表示單位面積上空整層大氣水汽全部凝結(jié)并降至地面的降水量[6],其量值反映了大氣中水汽含量的豐富程度,是產(chǎn)生降水的基礎(chǔ),也是評(píng)估空中水資源的重要依據(jù)[7]。PWV無(wú)法直接測(cè)量,僅能通過(guò)觀測(cè)資料反演得出,準(zhǔn)確快速地獲取高時(shí)空分辨率PWV觀測(cè)資料對(duì)于天氣、氣候變化研究和人工影響天氣業(yè)務(wù)具有重要意義。目前,獲取PWV的手段主要有常規(guī)探空、地基微波輻射計(jì)、衛(wèi)星遙感、再分析資料計(jì)算、GPS遙感等[8]。傳統(tǒng)探空觀測(cè)因其探測(cè)精度高,是大氣水汽探測(cè)的主要手段,但因探空站點(diǎn)少且每日僅兩次探測(cè),而無(wú)法獲得連續(xù)探測(cè)數(shù)據(jù)也是其主要缺點(diǎn)[9]。近年來(lái),GPS遙感因其具有探測(cè)精度高、全天候、時(shí)空分辨率高、觀測(cè)穩(wěn)定、無(wú)需校正、不受云和降水影響等諸多優(yōu)點(diǎn),已成為大氣水汽探測(cè)領(lǐng)域中一種重要的技術(shù),在氣象領(lǐng)域獲得廣泛而深入的應(yīng)用[10-11]。有研究表明,青藏高原地區(qū)PWV存在明顯的日變化及季節(jié)變化特征,同時(shí),青藏高原地區(qū)GPS反演的大氣可降水量普遍高于探空數(shù)據(jù)計(jì)算的大氣可降水量[6,10,12],這一特征在祁連山區(qū)也存在[13-14]。

    目前,柴達(dá)木盆地空中云水資源及水汽研究主要集中在利用傳統(tǒng)探空資料,結(jié)合水汽壓經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算PWV,進(jìn)而對(duì)PWV特征及變化趨勢(shì)進(jìn)行分析[15-17]。也有研究利用再分析資料對(duì)柴達(dá)木盆地PWV變化特征進(jìn)行分析[18-21]。然而,利用地基GPS反演柴達(dá)木地區(qū)PWV的應(yīng)用研究鮮有報(bào)道。因此,利用布設(shè)在柴達(dá)木盆地格爾木、德令哈兩個(gè)GPS觀測(cè)站反演的PWV資料,結(jié)合探空資料進(jìn)一步驗(yàn)證其精度,在此基礎(chǔ)上,對(duì)該地區(qū)大氣可降水量變化特征進(jìn)行分析,以期為該地區(qū)科學(xué)開(kāi)發(fā)利用空中水資源,有效實(shí)施人工增雨(雪)作業(yè)提供數(shù)據(jù)支撐。

    1 研究區(qū)概況

    柴達(dá)木盆地(87°79′E—99°16′E、35°00′N(xiāo)—39°20′N(xiāo))為高原型盆地,位于青藏高原東北部,青海省西北部,盆地面積276 233 km2。盆地四周高山環(huán)抱,南靠昆侖山脈、北依祁連山脈、西臨阿爾金山脈,呈不規(guī)則菱形山間盆地,是我國(guó)四大盆地之中地勢(shì)最高的。盆地內(nèi)礦產(chǎn)豐富,素有高原“聚寶盆”的美稱(chēng)。盆地位于中緯西風(fēng)帶和東亞季風(fēng)系統(tǒng)的交界帶,氣候寒冷干旱,多風(fēng)少雨、日照時(shí)間長(zhǎng)、太陽(yáng)輻射強(qiáng)、平均風(fēng)速大、大風(fēng)日數(shù)多,表現(xiàn)出典型的大陸性荒漠氣候特征和高原氣候特征。年降水量自東南部的200 mm遞減到西北部的15 mm,且主要集中在夏季,時(shí)空分布不均[22-24]。

    2 資 料

    2.1 GPS大氣可降水量資料

    GPS衛(wèi)星信號(hào)穿過(guò)大氣層時(shí),受電離層電子和平流層、對(duì)流層大氣的折射影響,會(huì)產(chǎn)生信號(hào)延遲,大氣延遲分為電離層延遲和對(duì)流層延遲。其中,電離層延遲可通過(guò)雙頻或電離層模型基本消除,對(duì)流層延遲無(wú)法消除;對(duì)流層延遲包括大氣干延遲(靜力延遲)和大氣濕延遲兩種,利用地面氣壓、地理緯度和海拔高度,通過(guò)延遲模型可以消除大氣干延遲影響。大氣濕延遲與大氣可降水量可建立嚴(yán)格正比關(guān)系,因此可反演出精確大氣可降水量PWV[25-26]。所用地基GPS站點(diǎn)位于地處柴達(dá)木盆地的格爾木(94°54′30″E、36°25′15″N,海拔2807 m)和德令哈(97°22′33″E、37°22′28″N,海拔2981 m),設(shè)備生產(chǎn)廠家為瑞士徠卡公司。原始資料通過(guò)GAMIT軟件進(jìn)行實(shí)時(shí)解算,GAMIT是由麻省理工學(xué)院(MIT)開(kāi)發(fā)的國(guó)際上普遍采用的GPS數(shù)據(jù)處理軟件。反演所用地面氣象資料為GPS站點(diǎn)所在位置的氣象觀測(cè)站數(shù)據(jù),為了提高計(jì)算精度,反演選用BJFS(北京)、KIT3(烏茲別克斯坦的基托布)、LHAZ(拉薩)、URUM(烏魯木齊)和WUHN(武漢)共5個(gè)國(guó)際IGS (international GPS service)跟蹤站數(shù)據(jù)參與數(shù)據(jù)解算,數(shù)據(jù)來(lái)源于美國(guó)國(guó)家航空航天局網(wǎng)站(http://igscb. jpl. nasa.gov/)。數(shù)據(jù)時(shí)間分辨率為1 h,時(shí)段為2014年1—12月。

    2.2 精度檢驗(yàn)所用氣象資料

    檢驗(yàn)GPS數(shù)據(jù)反演的大氣可降水量 (PWV_GPS)精度的途徑主要有常規(guī)探空觀測(cè)和地基微波輻射計(jì)觀測(cè)兩種。目前,格爾木、德令哈兩站均無(wú)地基微波輻射計(jì)觀測(cè),僅格爾木站有常規(guī)L波段探空觀測(cè)。WANG等[27]指出,當(dāng)GPS站與探空站海拔差小于100 m,水平距離在50 km以?xún)?nèi)時(shí),兩者可進(jìn)行比較。格爾木GPS和探空站均在格爾木市氣象局國(guó)家氣象觀測(cè)站內(nèi),滿足對(duì)比條件。故選用2014年每日00:00和12:00(世界時(shí),下同)格爾木探空站L波段探空數(shù)據(jù),提取其中標(biāo)準(zhǔn)層的氣壓、溫度、露點(diǎn)溫度、相對(duì)濕度等數(shù)據(jù),用水汽壓和比濕積分出大氣水汽含量PWV_RS作為PWV參考標(biāo)準(zhǔn)值,具體算法詳見(jiàn)文獻(xiàn)[17],用于檢驗(yàn)PWV_GPS精度。降水資料為同站觀測(cè)的小時(shí)降水?dāng)?shù)據(jù)。

    3 結(jié)果分析

    3.1 精度檢驗(yàn)結(jié)果

    3.1.1 日變化差異

    圖1為格爾木站2014年00:00、12:00PWV_RS和PWV_GPS逐日變化與散點(diǎn)圖??梢钥闯觯?0:00和12:00PWV_RS和PWV_GPS逐日變化趨勢(shì)基本一致,PWV_GPS數(shù)值相對(duì)較高,L波段探空數(shù)據(jù)由于傳感器性能和探空氣球受穿過(guò)云層的特征影響,在對(duì)流層中下層普遍存在異常偏干現(xiàn)象[28]。格爾木站2個(gè)時(shí)刻PWV_RS和PWV_GPS散點(diǎn)均比較集中,相關(guān)系數(shù)均在0.9以上。00:00PWV_RS和PWV_GPS在大值區(qū)(20 mm左右)差異較大,12:00PWV_RS和PWV_GPS在小值區(qū)(10 mm左右)差異較大。

    表1列出2014年00:00和12:00格爾木站PWV_GPS檢驗(yàn)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)值??梢钥闯?,00:00和12:00PWV_GPS樣本數(shù)(N)基本一致。00:00的均方根誤差(RMSE)、平均相對(duì)誤差(MRE)和平均偏差(BIAS)均小于12:00,同時(shí),00:00PWV_RS和PWV_GPS的相關(guān)系數(shù)略高于12:00,大氣中的水汽含量在12:00普遍高于00:00,是造成這一現(xiàn)象的主要原因。兩時(shí)刻平均偏差均為正值,表明格爾木站PWV_GPS高于PWV_RS。

    圖1 格爾木站2014年00:00(a、c)、12:00(b、d)PWV_RS和PWV_GPS逐日變化(a、b)與散點(diǎn)圖(c、d)Fig.1 Daily variation (a, b) of PWV_RS and PWV_GPS and scatter plot (c, d) between them at 00:00 UTC (a, c), 12:00 UTC (b, d) in 2014 at Golmud station

    表1 2014年00:00和12:00格爾木站PWV_GPS檢驗(yàn)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)值Tab.1 Statistics value of evaluation index of PWV_GPS at 00:00 UTC and 12:00 UTC in 2014 at Golmud station

    3.1.2 季節(jié)變化差異

    圖2為格爾木站2014年四個(gè)季節(jié)00:00和12:00PWV_RS和PWV_GPS散點(diǎn)圖??梢钥闯?,格爾木站各季節(jié)PWV_RS和PWV_GPS相關(guān)性較好,相關(guān)系數(shù)均在0.7以上。00:00的相關(guān)系數(shù)秋季最大,其次為夏季,冬季最小。12:00的相關(guān)系數(shù)夏季最大,其次為秋季,冬季最小。PWV_RS與PWV_GPS在夏秋季的相關(guān)性明顯好于冬春季。

    表2列出格爾木站2014年四個(gè)季節(jié)00:00、12:00PWV_GPS的檢驗(yàn)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)值??梢钥闯?,除冬季因GPS觀測(cè)缺失導(dǎo)致樣本數(shù)量較少外,其他季節(jié)樣本數(shù)基本一致。無(wú)論是00:00還是12:00,均表現(xiàn)出夏季RMSE最大,而MRE最??;冬季RMSE最小,而MRE較大。最大BIAS出現(xiàn)在夏季12:00,達(dá)4.38 mm,最小BIAS出現(xiàn)在冬季,00:00和12:00均為0.67 mm。各季節(jié)BIAS均為正值也說(shuō)明格爾木站PWV_GPS高于PWV_RS。

    表2 格爾木站2014年四個(gè)季節(jié)00:00和12:00PWV_GPS檢驗(yàn)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)值Tab.2 Statistics value of evaluation index of PWV_GPS at 00:00 UTC and 12:00 UTC in four seasons in 2014 at Golmud station

    圖2 格爾木站2014年春(a、b)、夏(c、d)、秋(e、f)、冬(g、h)00:00 UTC(a、c、e、g)和12:00(b、d、f、h)PWV_GPS和PWV_RS散點(diǎn)圖Fig.2 Scatter plot between PWV_RS and PWV_GPS at 00:00 UTC (a, c, e, g) and 12:00 UTC (b, d, f, h) in spring (a, b), summer (c, d), autumn (e, f) and winter (g, h) in 2014 at Golmud station

    我國(guó)PWV_RS和PWV_GPS之間的誤差范圍基本在1~5 mm[5-6,13,15,29-30],格爾木站PWV_GPS在柴達(dá)木盆地具有較高的精度,能夠反映這一地區(qū)實(shí)際大氣可降水量水平。

    3.2 PWV_GPS變化特征

    3.2.1 逐日變化

    充足的PWV是降水產(chǎn)生的前提條件。一般情況下,PWV會(huì)在降水發(fā)生前產(chǎn)生一次急劇的增大過(guò)程,是降水形成的前兆[31]。圖3為2014年格爾木、德令哈站PWV_GPS及降水的逐日變化??梢钥闯觯駹柲菊綪WV_GPS為0.66~27.15 mm,最大值出現(xiàn)在7月19日,與最大降雨量出現(xiàn)日期相同。全年共出現(xiàn)13次明顯降水過(guò)程,每次降水出現(xiàn)均對(duì)應(yīng)PWV_GPS躍增,但PWV_GPS的增加并非全部出現(xiàn)降水,這說(shuō)明PWV僅是降水產(chǎn)生的必要條件,即降水的產(chǎn)生需要較大的PWV,但PWV的增大不一定能產(chǎn)生降水,降水的產(chǎn)生還需配合相應(yīng)的環(huán)流系統(tǒng)和動(dòng)力條件。德令哈站PWV_GPS為0.39~27.47 mm,最大值出現(xiàn)在7月19日,但當(dāng)日并未產(chǎn)生降水,降水出現(xiàn)在7月20—22日。降水量最大值(26.9 mm)出現(xiàn)在6月12日,當(dāng)日PWV_GPS為13.14 mm,也進(jìn)一步說(shuō)明PWV僅是降水產(chǎn)生的必要條件。

    綜上所述,PWV的變化特征對(duì)降水的產(chǎn)生和結(jié)束具有一定的指導(dǎo)意義,但降水的產(chǎn)生,還需考慮相應(yīng)的天氣系統(tǒng)、降水性質(zhì)、降水變化幅度、持續(xù)時(shí)間等多種因素。整體而言,兩站PWV_GPS逐日變化特征相似,呈波動(dòng)性先增后降趨勢(shì),從4月開(kāi)始逐漸增加,7月達(dá)到峰值后轉(zhuǎn)為逐漸下降,這與柴達(dá)木盆地春秋干燥、夏季相對(duì)濕潤(rùn)的氣候特征相符。

    圖3 2014年格爾木(a)、德令哈(b)站PWV_GPS及降水的逐日變化Fig.3 The daily variations of PWV_GPS and precipitation at Golmud (a) and Delingha (b) stations in 2014

    3.2.2 逐月變化

    圖4為2014年格爾木、德令哈兩站PWV_GPS逐月變化??梢钥闯觯駹柲?、德令哈兩站PWV_GPS逐月變化規(guī)律基本一致,均呈單峰型,PWV_GPS最大值均出現(xiàn)在7月,格爾木為14.65 mm,德令哈為15.86 mm。1—6月是PWV_GPS的主要增長(zhǎng)期,7月之后,PWV_GPS逐漸下降,PWV_GPS最小值出現(xiàn)在12月,格爾木為2.15 mm,德令哈為1.49 mm。柴達(dá)木盆地PWV_GPS夏季最大、秋季次之、冬季最小。格爾木站夏季PWV_GPS達(dá)13.63 mm,是秋季的近2倍,冬季的5倍(秋季為7.39 mm,冬季為2.47 mm);德令哈站夏季PWV_GPS達(dá)14.07 mm,稍高于格爾木,是秋季的2倍,冬季的近8倍(秋季為6.36 mm,冬季為1.81 mm)。主要因?yàn)椴襁_(dá)木盆地冬半年主要受西風(fēng)帶影響,降水性天氣系統(tǒng)較少,水汽含量少;而夏半年由于受副熱帶高壓與高原熱低壓的作用,暖濕氣流經(jīng)我國(guó)橫斷山脈由南向北輸送,經(jīng)西藏東部進(jìn)入柴達(dá)木上空,在熱低壓和盆地周?chē)匦喂餐绊懴?,柴達(dá)木盆地水汽含量增加。

    表3列出柴達(dá)木盆地PWV_GPS逐月統(tǒng)計(jì)值??梢钥闯觯瑑烧綪WV_GPS極大值、極小值與月均最大值基本出現(xiàn)在同一月份。就地理位置而言,格爾木位于柴達(dá)木盆地中南部,德令哈位于盆地東北邊緣,除

    圖4 2014年格爾木、德令哈站PWV_GPS逐月變化Fig.4 Monthly variation of PWV_GPSat Golmud and Delingha stations in 2014

    6、7月外,其他月份格爾木站PWV_GPS均大于德令哈站,說(shuō)明盆地內(nèi)大氣可降水量分布總體呈現(xiàn)南部地區(qū)高于北部,這也與盆地氣候特征及中國(guó)大陸的水汽分布特征相符。同時(shí),格爾木站雖位于格爾木河河畔,但因地勢(shì)相對(duì)平坦,局地性氣候不明顯。德令哈站位于八音河河谷地區(qū),三面環(huán)山,獨(dú)特的地形對(duì)德令哈站氣候影響較為明顯。受此影響,夏季德令哈站PWV_GPS略高于格爾木站,這也與兩地降水分布類(lèi)似,德令哈6、7月平均降水量分別為40.9和48.8 mm,而格爾木站6、7月平均降水量分別僅為8.8和12.4 mm。

    表3 2014年格爾木、德令哈站PWV_GPS逐月統(tǒng)計(jì)值Tab.3 Monthly statistics value of PWV_GPS at Golmud and Delingha stations in 2014 單位:mm

    3.2.3 日變化

    為進(jìn)一步解釋PWV_GPS在更小尺度上的變化規(guī)律,圖5給出了2014年格爾木、德令哈兩站PWV_GPS日變化??梢钥闯觯駹柲菊局饡r(shí)PWV_GPS為6.93~7.24 mm,呈一峰一谷型分布,峰值出現(xiàn)在04:00,達(dá)7.24 mm,谷值出現(xiàn)在20:00為6.93 mm。德令哈站逐時(shí)PWV_GPS為6.92~7.28 mm,整體呈兩峰兩谷型分布,峰值出現(xiàn)在04:00(7.28 mm)和16:00(7.12 mm),谷值出現(xiàn)在11:00(6.92 mm)和22:00(6.99 mm)。白天受太陽(yáng)輻射影響,溫度升高,大氣中分子活動(dòng)加劇,水汽不斷蒸發(fā),大氣容納水汽能力增強(qiáng),導(dǎo)致水汽含量在白天持續(xù)積累,在中午達(dá)到最大。中午過(guò)后,溫度不斷下降,水汽含量也隨之下降,在11:00左右出現(xiàn)低值。這與我國(guó)大部分站點(diǎn)PWV變化相符[32]。

    德令哈站PWV_GPS在11:00出現(xiàn)另一谷值,隨后逐漸上升,德令哈站冬春季每日PWV_GPS在10:00—11:00明顯偏小是導(dǎo)致這一現(xiàn)象的主要原因,但因PWV_GPS日變化波動(dòng)范圍較小,德令哈站年均PWV_GPS日變化范圍在6.91~7.27 mm,相差僅0.36 mm,因此,德令哈站PWV_GPS在11:00谷值的出現(xiàn)對(duì)大氣可降水量分布產(chǎn)生的影響甚微。同時(shí),這一現(xiàn)象可能與德令哈站獨(dú)特的地理位置和地形有關(guān)。

    圖5 2014年格爾木、德令哈站PWV_GPS日變化Fig.5 The diurnal variation of PWV_GPS at Golmud and Delingha stations in 2014

    4 結(jié) 論

    (1)柴達(dá)木盆地2014年00:00和12:00PWV_RS和PWV_GPS逐日變化具有很好的一致性,PWV_GPS略高于PWV_RS,兩者相關(guān)性較高,相關(guān)系數(shù)均在0.9以上,夏秋季相關(guān)性明顯好于冬春季,00:00的相關(guān)系數(shù)略高于12:00。

    (2)柴達(dá)木盆地2014年00:00和12:00PWV_GPS的均方根誤差分別為1.8和2.4 mm,平均相對(duì)誤差分別為0.2和0.4,平均偏差分別為4.2和4.3 mm。無(wú)論是00:00還是12:00,均表現(xiàn)出夏季均方根誤差最大,而平均相對(duì)誤差最小;冬季均方根誤差最小,而平均相對(duì)誤差較大。柴達(dá)木盆地PWV_GPS具有較高的精度,能夠反映這一地區(qū)實(shí)際大氣可降水量水平,有利于開(kāi)展PWV變化特征分析。

    (3)柴達(dá)木盆地格爾木、德令哈兩站PWV_GPS逐月變化呈單峰型分布,7月最大、12月最小。柴達(dá)木盆地PWV_GPS表現(xiàn)為夏季最為豐富、秋季次之、冬季最小。PWV_GPS呈南多北少的空間分布。

    (4)柴達(dá)木盆地日均PWV_GPS分布在0.4~28 mm,最大值出現(xiàn)在7月。PWV躍增是降水產(chǎn)生的必要條件,降水過(guò)程的出現(xiàn)均伴隨PWV波動(dòng)變化,PWV的變化特征對(duì)降水的產(chǎn)生、發(fā)展和結(jié)束具有一定的指導(dǎo)意義。柴達(dá)木盆地逐時(shí)PWV_GPS分布在6.9~7.3 mm。

    因數(shù)據(jù)資料限制,本文僅對(duì)柴達(dá)木盆地格爾木、德令哈兩站PWV_GPS變化特征進(jìn)行分析,并利用格爾木站探空數(shù)據(jù)進(jìn)行了精度驗(yàn)證。隨著GPS觀測(cè)站的增加以及地基微波輻射計(jì)等設(shè)備的布設(shè),在今后的研究中,還需利用多站點(diǎn)、多設(shè)備、長(zhǎng)時(shí)間序列資料開(kāi)展PWV變化特征研究,以便更加科學(xué)地揭示柴達(dá)木盆地水汽變化特征,為該地區(qū)降水預(yù)報(bào)、開(kāi)發(fā)利用空中水資源,有效實(shí)施人工增雨(雪)作業(yè)提供數(shù)據(jù)支撐。

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