台风“利奇马”在山东期间的GPS-PWV 动态特征

朱玉香，陈永贵，安春华

（1.河南测绘职业学院，郑州 451464；2.河南省科学院 地理研究所，郑州 451464）

0 引言

中国大陆构造环境监测网络（ crustal movement observation network of China, CMONOC）是中国地壳运动观测网络的延续，目前由260 个连续观测和2 000 个不定期观测站点构成的、覆盖中国大陆地区的高精度、高时空分辨率和自主研发数据处理系统的观测网络[1-3]。

20 世纪80 年代末，地基全球定位系统（global positioning system, GPS）气象学（meteorology, MET）开始在美国发展并成为一门新兴学科，国内外的专家学者也开始致力于验证和评估GPS 反演水汽的可靠性[4-5]。大气可降水量（perceptible water vapor, PWV）是指存在于垂直气柱中的水汽总量，无法直接测量但可利用地基GPS 数据进行反演得到[6]。20 世纪90 年代，我国就有学者开始研究GPS/MET 的原理和方法，利用地基GPS 数据反演，进行大气水汽探测的实验[7-8]。例如：文献[9]采用GPS 跟踪站的实测资料反演出测站的大气水汽含量，与实际大气可降水量的误差＜1 mm；文献[10]对全球PWV、温度、降雨和干旱的趋势和相关性问题进行研究，研究结果为干旱监测提供了1 种新方法；文献[11]提出利用小波变换，对暴雨过程中GPS 气象要素进行初步探索；文献[12]对柴达木盆地GPS 大气可降水量精度检验及其变化特征进行研究；文献[13-14]对暴雨和台风过程中水汽变化进行研究，实验结果表明，PWV 能够反映出台风期间水汽时空动态传输过程，与降水之间具有良好的对应关系；文献[15]对青海典型地区进行地基GPS 大气可降水量反演及精度分析，青海地区海拔差异大、区域气候背景不同，具有显著的区域差异性，为青海地区开展GPS 水汽遥感工作奠定了基础。

“利奇马”是2019 年第9 号台风，2019 年8月10 日1 时45 分在浙江省登陆，登陆时中心附近最大风力有16 级，中心最低气压为930 hPa。“利奇马”共造成我国千万人受灾，造成直接经济损失数百亿元。随着台风从黄岛一带进入山东，受台风“利奇马”的影响，山东省农作物遭受严重的损失，造成直接损失达数十亿元。

传统水汽探测手段，诸如卫星遥感、探空气球和微波辐射计等，普遍存在时空分辨率不足、开销较高和易受天气影响的缺点，对于中小型尺度水汽探测能力有限；而地基GPS 数据探测水汽，则具有高时空分辨率、实时性和灵活性等优点。本文基于地基GPS 观测数据，对2019 年8 月10 日超强台风“利奇马”在山东期间，GPS-PWV 的动态分布特征进行研究。台风能够带来强风和暴雨，严重危害人民生活生产安全，台风期间对PWV 进行监测，有助于深入认识大气中水汽传输过程，认知台风期间水汽分布及其动态变化过程。分析台风、暴雨等灾害性天气形成过程中PWV 的时空特性演变，对灾害性天气预报和监测具有重要的指导意义。

1 地基GPS 获取ZTD、PWV 的基本原理

基于 GPS 高精度数据处理软件加米特（GAMIT）/格洛布克（GLOBK）获取对流层天顶总延迟，结合气象观测资料和天顶静力延迟计算模型，得到天顶静力学延迟[16-17]，即

式中：φ 为测站纬度； h0为测站海拔高度，单位为km；P 为测站地面气压，单位为hPa；ZHD（zenith hydrostatic delay）为采用加米特（GAMIT）/格洛布克（GLOBK）模型计算得到的天顶干延迟，单位为cm。天顶对流层延迟（zenith tropospheric delay, ZTD）减去天顶干延迟得到天顶湿延迟（zenith wet delay, ZWD），即

利用贝叶斯经验公式计算出加权平均温度Tm，进而得到水汽转换系数Π ，则天顶湿延迟与水汽转换系数相乘即可得到大气可降水量[18]，即

式中为Π 的无量纲转换因子，文献[19]验证了贝叶斯经验公式在不同高度面的适用性；文献[20-21]基于山东连续运行参考站（Shandong continuously operating reference stations, SDCORS）的数据验证了山东地区加权平均温度与水汽转换间的关系。基于这些研究成果，本实验中，Π 取经验值为0.15。

2 数据来源和背景

选取CMONOC 中均匀分布在山东境内、数据连续性好、质量合格的观测站产品数据作为研究的基础数据，站点分布如图1 所示，图2 为台风“利奇马”在山东轨迹。

图1 站点分布

图2 台风“利奇马”在山东轨迹

由图1 可知，SDZB、SDLY、SDJX、SDRC 测站覆盖山东地区，因此可利用这些测站数据来反演超强台风“利奇马”给山东地区带来的大气可降水含量。为验证地基GPS 观测基准站反演大气可降水含量的精度，使用美国怀俄明州立大学公布的探空数据作为参考值。探空法是目前常规的水汽探测手段之一，通常作为检验其他水汽探测手段的基准，探空数据提供了12 h 一次的大气特征参数。

从中央气象台台风网查询到，“利奇马”在2019 年8 月12 日，即年积日（day of year, DOY）第224 天，世界协调时（coordinated universal time,UTC）4 时，由青岛市黄岛区登陆进入到山东境内。此时中心气压980 hPa，以时速15 km/h 向西北方向运动，为热带风暴级别。在12 日07:00 UTC进入高密市，12 日21:00 UTC 在晚莱州湾附近海域“打转”，直到8 月13 日（DOY 第225 天）由莱州湾海域离开山东。“利奇马”8 月12 日在山东境内快速移动，给山东地区带来了强降水。

3 实验与结果分析

3.1 地基GPS 反演PWV 可靠性分析

为验证基于地基GPS 数据反演大气可降水含量的精度的可靠性，选取山东淄博站（SDZB）几何距离最近的章丘探空站（SDZQ）进行可靠性分析。基于2019-08-01—2019-08-30（DOY 第213—243 天）山东淄博站（SDZB）反演PWV，与章丘站（SDZQ）的PWV 进行线性回归分析。基于地基GPS 反演PWV 的时间分辨率为1 h，SDZQ 站数据时间分辨率为12 h，从SDZB 站反演的PWV 数据中提取与SDZQ 时间对应的时间分辨率PWV 数据，线性拟合结果如图3 所示，对比分析结果如表1 所示。

表1 中：STD(standard deviation)为标准差；RMS(root mean square)为均方根。

图3 GPS-PWV 与探空-PWV 相关性分析

由图3 可知，GPS-PWV 与探空PWV 的相关系数K 在2019-08-01—2019-08-30 期间，分别为0.91、0.88，都具有强相关性（K＞0.8）。SDZB 站与SDZQ 站PWV 结果对比表明，平均误差分别为1.21、1.24 mm，STD 分别为3.48、4.78 mm，RMS 分别为3.52、4.82 mm。忽略地基SDZB 站与探空站SDZQ 站在地理位置上的不同（直线距离小于10 km），以及PWV 在数值上表现出来的细小差异，结果表明，基于地基GPS 数据反演PWV 与探空站测得的PWV 有较好的一致性且精度相当，因此，基于地基 GPS 观测数据反演的PWV 的精度和稳定性是有保证的。

3.2 地基GPS 观测基准站GPS-PWV 时序分析

为了研究台风“利奇马”在山东期间的动态水汽特征变化，对地基GPS 观测基准站DOY 第223—225 天的PWV 进行时间序列分析，结果如图4 所示。

图4 地基GPS 反演PWV 时间序列可视化效果

由图4 可知，地基GPS 观测基准站反演得到的时间序列与台风“利奇马”进入山东境内带来强降水的时间需要保持高度一致。在台风未正式进入山东境内时，地基GPS 反演的各测站PWV 在45～60 mm 之间；随着台风登陆山东，PWV 值急剧上升， SDZB 站最大值达到85 mm 左右，SDJX站、SDLY 站和SDRC 站最大值达到80mm 左右；随着台风离开山东地区地，地基GPS 观测基准站反演得到的PWV 值急剧变化（降低），最终稳定在50～60 mm 左右，直至恢复到台风前正常水平。

3.3 地基GPS 数据反演PWV 动态空间分布特征分析

为了进一步准确掌握台风“利奇马”在山东境内期间带来的水汽分布及其动态变化过程，地基GPS 数据反演 PWV 的动态空间分布可视化结果如图5 所示。由于篇幅限制，在此仅给出DOY第223—225 天期间，时间分辨为4 h，空间分辨率为1°×1°的PWV 的动态变化过程。

图5 台风期间GPS-PWV 动态空间分布可视化结果

从图5 中可以看出，超强台风“利奇马”在山东境内期间PWV 的动态空间分布以及水汽传输过程。在“利奇马”进入山东境内前，山东地区PWV在空间分布上表现为中部、南部和东部的PWV 值略高于北部、西部，这是由于山东南部及东部地区属于沿海地区，水汽较为丰富造成的；在DOY 第223 天00:00—16:00 UTC，山东境内PWV 值几乎无明显变化特征（“利奇马”在黄海区域，还未登陆山东），从16:00 UTC 至次日12:00 UTC，山东境内PWV 值急剧增加（此时“利奇马”由黄海区域奔赴山东境内），最大在中部达到90 mm 左右；在DOY 第224 天12:00 UTC 至次日00:00 UTC，山东境内PWV 值急剧降低，直至恢复到台风前的正常水准（“利奇马”由莱州湾海域离开山东），说明PWV 的值变化梯度与台风“利奇马”在山东境内移动路线相吻合，这与文献[22-23]探测台风袭闽和港期间水汽的动态运输和台风移动路线相吻合的结果一致，表明基于地基GPS 观测基准站反演PWV 可以较好地反映台风过程中的水汽动态运输的全部过程。在8 月11 日（DOY 第223 天）16:00 UTC，山东区域就开始有明显降水，而此时台风“利奇马”正在黄海区域，还未进入山东境内，表明此次台风在登录山东前就给山东区域带来了强降水，这与文献[22]基于福建连续运行参考站（Fujian continuously operating reference stations,FJCORS）数据反演“玛莉亚”在闽期间GPS/PWV表现有所不同，表明台风“利奇马”给鲁带来水汽的时间早于“玛莉亚”给闽带来的水汽，台风和地域的差异性会造成水汽运输时间点的不同。上述结果较好地展示了台风期间水汽的交换和传输过程，表明在台风期间PWV 和降水之间具有极强的耦合性。

4 结束语

本文借助地基GPS 观测基准站反演的PWV值和美国怀俄明州立大学公布的探空数据 PWV值，对比分析了基于地基 GPS 观测基准站反演PWV 的精度，动态分析验证了台风“利奇马”在山东境内期间PWV 动态分布，得到以下结论：

基于地基GPS 观测基准站反演的PWV 与探空站测的PWV 达到强度相关，相关系数在00:00 UTC、12:00UTC 分别为0.91、0.88，平均误差分别为1.21、1.24 mm，STD 分别为3.48、4.78 mm，RMS 分别为3.52、4.82 mm。忽略地基SDZB 站与 SDZQ 站探空站在地理位置上的差异而引起的PWV 的在数值上表现出来的细小差异，基于地基GPS 数据反演PWV 与探空站测得的PWV有较好的一致性且精度相当；因此，基于地基GPS 观测数据反演的PWV 的精度和稳定性是有保证的。

随着台风“利奇马”进入山东境内，各个地基GPS 观测基准站反演得到的PWV 值急剧上升，PWV 最大值达到90 mm 左右，随着台风转移，各观测基准站PWV 值急剧降低，直至恢复到台风前正常水准，PWV 值稳定在50 mm 左右。

PWV 值的变化梯度与台风“利奇马”在山东境内的移动路线相吻合，表明基于地基GPS 观测基准站反演PWV 可以较好地反映台风过程中的水汽动态运输的全部过程。

致谢：感谢中国地震局GNSS 数据产品服务平台（ http://www.cgps.ac.cn）和美国怀俄明州立大学（http://www.cgps.ac.cn）提供数据支撑。