引言

利用GPS卫星探测大气参数是20世纪80年代末90年代初发展起来的一种全新的空间探测大气的方法。通过地基GPS接收机测得的GPS卫星信号延迟量可反演出大气可降水量(GPS/PWV)。大气可降水量的定义是单位面积上从地面到大气层顶的垂直空气柱内的水汽总量, 它的度量单位通常处理成雨量单位mm。由于它具有全天候、高精度、高时空分辨率和成本低等优点, 可有效地弥补目前常规观测手段对大气中水汽测量的不足, 对提高灾害性天气的监测和预报能力, 改进数值天气预报精度有广阔的应用前景, 因而引起了气象工作者的广泛重视。现在已发展成为气象学的一个新分支“地基GPS气象学”^{[1 ~ 3]}。

从上世纪90年代后期起, 世界上许多国家和地区相继建立了国家级或地区级的GPS气象网, 并先后实现了实时化和业务化。我国从2002年开始先后建立了区域GPS气象网。上海市政府于2002年6月建成了由14个GPS站组成的长江三角洲地区GPS气象网, 并投入实时运行, 在业务天气预报和数值天气预报中发挥了一定的作用^[4]。中国气象局建立了京津冀地区GPS气象网, 北京市建立了北京地区的GPS气象网, 带动了我国的GPS气象学的研究和业务的开展。目前我国许多省市相继计划建设区域的GPS气象网。如何科学合理的布设GPS站点就成了大家关注的问题。本文根据长江三角洲地区GPS气象网近三年积累的可降水量资料的分析, 从长江三角洲地区的水汽通道和强对流天气的主要路径、水汽分布的气候统计、反演的PWV资料的有效代表半径和在数值天气预报中资料同化的最大影响半径等4个方面, 讨论了区域GPS网的站点的分布和间距的一些依据。

1 重点沿区域水汽通道和强对流天气的主要路径布点

区域GPS气象网的主要功能是获取高时空密度的大气的水汽资料, 用于气候、降水和强对流天气的研究、监测和预报。因此, 重点沿地区的水汽通道上和灾害性天气的主要路径上布设GPS站点。

长江三角洲地区的水汽通道主要有两条, 如图 1所示。冬春季节, 水汽主要沿西南气流向东北方向输送到长江三角洲地区, 造成降水和暴雨过程。在夏秋季节, 水汽主要来自位于东南方的洋面, 带来台风和其他东风系统的降水。春夏季节的强对流天气系统常常经两条路径影响上海地区。一条是西路:自安徽马鞍山经过常州、太湖影响上海; 或在太湖附近生成后东移进入上海。另一条是北路:在江苏北部生成后快速南下, 越过长江后影响上海北部地区。因此在设计长江三角洲地区GPS气象网时, 在西南气流的水汽通道上布设了黄山市和杭州GPS站, 舟山GPS站位于东南气流的水汽通道上, 在台风向西北方向移近华东沿海时能提前10个小时以上反映出水汽的变化^[5]。影响上海的强对流天气60%来自西路, 因此沿西路路径自西向东布设了马鞍山、宣城、常州和东山4个站; 高邮和东台两个GPS站位于强对流天气的北路路径上。这些站的平均间距为105km ^[5]。上海地区之所以有5个GPS站, 除了气象用途外, 还要用于精密测量和定位等用途。

根据2002年6月~ 2003年12月该GPS网观测的PWV资料分析表明, 长江三角洲地区在冬半年和夏半年确实存在两条显著不同的水汽通道。如图 2所示, 在夏半年(6 ~ 11月), 水汽来源主要是东南方向的海洋, 从舟山向西北方向输送, 经过江苏省的东山、常州到高邮, 形成一条东南—西北走向直至33°N的高值带。而冬半年(12月~次年5月)水汽主要来源于西南方向的内陆, 由黄山向北东北方向输送, 经过东山到达常州。水汽输送至32°N。

近两年的应用结果表明, 该GPS网提供的半小时间隔的PWV资料能有效地实时跟踪水汽的变化, 为实时的降水预报增加了一个重要的依据。

2 经向站点密度应大于纬向站点密度

利用长江三角洲GPS气象网的19个月的可降水量资料进行的气候统计分析, 发现长江三角洲地区的水汽分布差异主要与纬度有关, 而与海陆的地形差异关系不大^[6]。长江三角洲东临黄海和东海, 西连大陆, 通常认为这种地形差异决定了水汽的气候平均值应该自西向东逐渐增加。但是, 表 1显示的统计结果表明:各季节的PWV平均值在南北方向上的差异比东西方向上的差异大得多。PWV的季节平均值的南北差异在7 ~ 8月较小, 为1.4mm, 其他季节都在4mm以上。而PWV的季节平均值的东西差异都小于1mm。即使在秋季最大, 也只有1.4mm。PWV的年平均值的南北差异是东西差异的7倍。这说明了地理纬度对PWV的分布起了主要作用。因此, 长江三角洲GPS气象网的经向(南北向)的站点密度应明显大于纬向(东西向)站点密度。但是在长江三角洲GPS气象网建设时还没有认识到水汽分布的这一气候特点, 并没有按照这一依据布点。建议其他区域GPS气象网建设时, 可考虑这一依据, 以节省费用。

3 GPS站反演PWV的代表性有效半径

众所周知, 日常探空观测时, 由于携带仪器的气球在上升过程中有水平漂移, 它所获得的各高度层的气象记录并不是严格代表测站天顶方向的大气情况, 而是代表气球水平漂移范围内的平均状况。根据上海宝山站2004年3月到2005年1月的探空报中的气球水平漂移记录的统计结果, 气球的水平漂移在5 km高度处是20 km以内, 在8 km高度处是30 km之内(图略)。

同样, 利用GPS反演的可降水量是根据GPS站在某一时段内接收到仰角15°以上的各GPS卫星斜路径上的信号湿延迟量在天顶方向的投影计算的, 它实际代表的是以GPS接收机为顶点, 顶角为150°的倒圆锥体内大气中水汽量的平均状况^[7]。从图 3可见, GPS站反演的PWV在距站点13km处仅代表了3km以上大气中的水汽。依次类推, 在距站点20km和30km处代表的是分别5.5km和8km以上大气中的水汽。这与探空气球漂移的水平距离与对应的高度比基本相同。

大气中的水汽随高度是按指数递减的。根据2002年6 ~ 12月上海宝山探空站的资料统计, 3 km以上的大气中水汽占整个大气水汽总量的24%~ 10%;5 km以上的大气中水汽占9%~ 3%;8km以上的大气中水汽占2%~ 1%, 夏季占的比例比冬季大一些。根据图 3所示的距离和高度的关系, 可画出GPS反演的水汽的代表性与离站点的距离呈指数减小的曲线(图略)。GPS观测的截止仰角定为15°时, 在距测站30km处, GPS反演的水汽的代表性接近零。也就是说, GPS反演的PWV的代表性的最大有效半径距离为30km。有的GPS观测的截止仰角定为7°, 以增加GPS测量PWV的代表性的有效距离。但由于受多路径和其他条件限制, 观测仰角太低又会增加延迟量的误差, 限制了反演精度。根据这一分析结果, GPS气象网的站点间距应小于60km, 它所反演的PWV才能覆盖整个区域的水汽状况。

4 GPS/PWV资料在数值预报资料同化中对预报的影响半径

区域GPS气象网反演GPS/PWV资料的重要用途之一是在数值预报中资料同化。GPS/PWV资料同化后对数值预报结果的影响半径可作为区域GPS气象网站点布设的依据之一。

本文利用2002年6月18日~ 7月30日中的38天的GPS/PWV资料对MM5业务预报模式进行了三维变分同化的连续试验, 通过对第一个6小时累积雨量的预报结果的影响, 分析了一个GPS站PWV资料的影响半径。

选用MM5业务模式作为试验模式, 双重嵌套, 垂直27层, 水平网格距为15km, 格点数为52 × 62, 覆盖整个长江三角洲地区。模式湿物理过程采用包含冰相过程的混合相参数化方案, 积云参数化方案选用BM方案。先以每日20时的常规气象资料为起始场, 预报到次日20时, 每积分6小时输出该6小时的累计降水场。规定20时到次日02时为次日的第一个6小时, 依次类推。然后用三维变分同化技术对地面、高空观测资料和GPS/PWV资料进行同化分析。GPS可降水量的测量误差取为2mm, 地面、高空观测误差采用欧洲中期天气预报中心(ECMWF)变分同化方案所使用的值, 用NMC方法计算出背景场的误差协方差矩阵。利用MM5模式提供的REGRID和INTERPF模块将NCEP的AVN全球模式客观分析场生成MM5初估场, 该初估场作为MM5-3DVAR系统的输入, 与上述常规资料为起始场一样作预报^[8]。实际降水记录来自长江三角洲地区所有的91个气象台站的自动雨量站。预报场的雨量用Cressman方法内插到这91个雨量点上, 以第一个6小时雨量有或无的定性预报正确率来判断GPS/PWV资料对预报结果的影响。

首先定义某一个雨量点上38天的预报正确率在同化GPS/PWV资料后比未同化GPS/PWV资料提高5%的站点为明显改进的站点, 否则为无明显改进的站点。选取12个GPS站点和探空站为基本点, 为保持站点间距的均匀, 上海只取一个GPS站。整个区域的站点平均间距为105km。以12个基本点为圆心, 一定半径r作圆。这12个圆中包含有明显改进的站点数用f(r)来表示, 而无明显改进的站点数用g(r)来表示, f(r)和g(r)的比值ER(r), 定义为有效比值。作出ER(r)随半径r变化的点聚图, r以1km为增量, 变化范围为15 ~ 85km。如图 4所示, 实线是ER(r)与半径r关系的多项式拟合曲线。在距GPS测站20km内, ER(r)大于1, 说明GPS/PWV资料同化后对预报结果有明显提高的站点占多数, GPS/PWV在这一范围内影响明显。随着与站点的距离增大, ER(r)呈直线下降, 表示PWV资料对降水预报结果的影响程度随距离迅速减小。距离超过40km, ER(r)趋于稳定, 在0.65上下波动, 与r无关, 表明该站的PWV资料对40km以外的区域的预报结果的影响趋于消失。可以认为一个GPS站的PWV资料对业务MM5模式的降水预报的最大影响半径为40km。因此, 从数值预报的资料同化的需要出发, GPS站点的间距应该在80km之内, 它所反演的PWV资料对MM5的降水预报影响才能覆盖整个区域。

虽然, 不同模式和不同预报对象的试验结果可能不同, 本文选择了包括长江三角洲地区梅雨和盛夏季节的连续38天进行了这次试验, 其结果应该具有一定的适用性。综合上一节分析的GPS反演的PWV的有效代表半径为30km的结论, 区域GPS气象网站点的最大间距应在60km左右较为合理。

5 结论

根据上述四个方面的分析, 对区域GPS气象网的站点布设提出了如下3条依据。

(1) 区域GPS气象网的GPS站应该重点沿区域内的水汽通道和强对流天气过程的主要路径上布设, 有利于在实时预报业务中通过监测水汽的变化来监视和预报降水过程和强对流天气的发生和移动。

(2) 地理纬度对PWV的分布起了主要作用。因此, 区域GPS气象网的GPS站点的经向密度应该明显大于纬向密度。

(3) GPS反演的水汽的代表性与离站点的距离呈指数减小。GPS观测的截止仰角定为15°时, GPS气象网的站点间距应小于60km, 它所反演的PWV才能代表整个区域的水汽状况, 对业务MM5模式的降水预报的影响能覆盖整个区域。

应该指出的是, 上述结论是根据长江三角洲地区GPS气象网的近三年积累的数据分析得出的。只是供其他地区建设GPS气象网的参考依据。对于某些特殊用途, 如层析等, 对GPS站的密度要求更高, 不在本文讨论范围。

致谢：奚红为修改文中附图付出了辛勤的劳动, 深表感谢。