大气可降水量(PWV)是大气所能携带的水汽含量的极限值，一般指从地面到大气顶界的单位面积大气柱中所含水汽总量全部凝结并降落到地面产生的降水量。GNSS信号在大气中传播会受水汽的影响产生延迟，这种延迟量等效于传播路径上的水汽含量，利用该原理可将水汽造成的湿延迟转换为PWV^[1]。前人通过大量研究改进了GNSS水汽反演技术，给出了降水与PWV之间的关系，并根据不同研究方法定量计算PWV开始上升时间相对于降水发生时间的提前时长^[2-11]，但对于台风期间PWV的时空变化和输送路径及PWV与降水量之间的关系的研究仍较少。因此，本文利用GNSS PWV和实测降水量数据，对2021年台风“烟花”期间上海地区PWV和降水量进行时变分析，以厘清PWV与降水量之间的关系，并根据台风期间PWV时空分布特点，研究台风移动路径与PWV空间分布变化的关系，以期对台风期间上海地区降雨预报及台风防灾减灾等研究提供依据。

1 GNSS/MET反演水汽原理 1.1 GNSS信号延迟

气象学中通常将GNSS卫星信号倾斜路径上的总延迟(STD)映射到观测站天顶方向上，得到天顶总延迟(ZTD)。天顶总延迟可分为静力学延迟(ZHD)和湿延迟(ZWD)(式(1))，其中ZHD是对流层中干燥气体和水蒸气的非偶极分量引起的干延迟，ZWD是由水汽折射指数偶极分量引起的。ZHD可参照不同模型推算出来，而ZWD则较为复杂，影响因素较多，难以建立相应的理论模型，且GNSS卫星信号穿过对流层时的速率比真空慢，传播路径会发生弯曲^[12]。其关系为：

$ \mathrm{ZTD}=\mathrm{ZHD}+\mathrm{ZWD} $

(1)

1.2 延迟推算

ZHD可用Saastamoinen模型计算^[13]：

$ \mathrm{ZHD}=(2.2768 \pm 0.0024) \frac{P}{f(\varphi, H)} $

(2)

$ f(\varphi, H)=1-0.00266 \cos 2 \varphi-0.00028 H $

(3)

式中，ZHD为静力学延迟，单位mm；P为测站表面大气压，单位hPa；φ为测站纬度，单位(°)；H为测站大地高，单位km。

由式(1)可得：

$ \mathrm{ZWD}=\mathrm{ZTD}-\mathrm{ZHD} $

(4)

PWV与ZWD的转换关系为：

$ \mathrm{PWV}=\mathit{\Pi } \cdot \mathrm{ZWD} $

(5)

式中，Π为水汽转换系数。

2 数据说明 2.1 数据来源

PWV数据来自2021年宝山(SHBS)、奉贤(SHFX)、惠南(SHNH)、洋山(SHYS)、崇明(CMIN)等5个上海GNSS/MET站(含导航文件、观测文件、气象文件)1 d的原始观测资料反演的水汽数据。探空数据时间范围为2021年全年，时间分辨率为12 h(每日08:00和20:00采样)，包含时间、海拔高度、位置(经纬度)、温度、压强、湿度等要素的秒采样探空数据。降水数据为2021-07-21~08-08上述5个站逐小时降水数据，包含时间、气压、过去1 h降水量等要素。2106号台风“烟花”移动路径数据来自中国气象局热带气旋资料中心台风最佳路径数据集，含每日4个时次(UTC 00:00、06:00、12:00、18:00)的台风中心位置(经纬度)及强度(最大风速和最低气压)等信息。

2.2 GNSS PWV资料质量评估

探空法是常规的水汽探测手段之一，也常作为检验其他水汽探测手段的基准。为验证本文使用的GNSS PWV数据的精准度，选取5个测站中唯一开展探空观测的上海宝山站(国家基准气候站)数据作为参考真值，利用该探空站GNSS/MET数据对比分析GNSS PWV与探空PWV的异同。将2021年GNSS PWV逐小时数据与同时刻探空PWV数据进行对比，剔除个别时次偏差较大的点，结果如图 1所示。计算可得，二者相关系数为0.992 5(99%置信区间)，为高度相关；GNSS PWV与探空PWV的平均误差为-0.32 mm，均方根误差为4.90 mm。表明基于GNSS/MET反演的PWV接近观测真值，GNSS PWV与探空PWV之间具有很好的一致性，能够真实反映大气中的水汽含量。

3 个例分析

选取2021-07对上海影响较大的台风“烟花”开展研究。台风“烟花”生成于UTC 2021-07-16 12:00(以下均采用UTC时)，并于07-25 04:00从浙江省舟山市普陀区登陆，此时中心最低气压为965 hPa，以时速33 m/s向西北方向运动，为台风级。穿过杭州湾后，于07-26 01:50在浙江平湖沿海再次登陆，为强热带风暴级；07-28在安徽境内减弱为热带低压；07-30由河北黄骅进入渤海，并于晚间变性为温带气旋。台风“烟花”是有记录以来影响我国大陆地区时间最长的台风，其导致的风雨影响时间长、范围广。

3.1 PWV时间演变

针对台风“烟花”影响上海期间PWV与降雨量的演变关系开展分析，图 2为5个测站逐小时降雨量和PWV的变化。图 2(a)显示，台风发生期间，SHYS站PWV总体呈先上升后下降的趋势。降水生成前，PWV共经历了3次波动性的上升，第1次为07-21 13:00~07-22 05:00，PWV从38.4 mm上升至57.4 mm，上升速率为0.66 mm/h；第2次为07-22 15:00~22:00，PWV从49.5 mm上升至56.8 mm，上升速率为1.04 mm/h；第3次PWV从07-23 02:00的53 mm上升至10:00的63.5 mm，上升速率为1.31 mm/h。当PWV达到最大值时，降水开始生成。降水生成前，3次PWV上升过程的速率逐渐增大，但PWV均不超过60 mm，第3次上升至60 mm后开始降水，因此可初步认为PWV达到60 mm是降水生成的判定条件之一。台风期间，降水从07-23持续至07-28，降水生成时，台风中心距离登陆点还有750 km左右，距离登陆时间还有60 h。降水生成后会出现降水强度迅速上升和下降的过程，初期降水强度在3 h内达到14.2 mm/h，之后迅速降低至0.2 mm/h，此时PWV仍保持上升状态。降水持续阶段(07-23 13:00~07-28 02:00)PWV逐渐上升至79.4 mm，此时处于降水中期(07-26 09:00)；07-27 03:00台风逐渐远离上海，PWV开始降低，雨势随之减小，降水阶段也随之结束。图 2(b)~2(e)也均显示，降水生成前SHNH、SHFX、CMIN和SHBS站的PWV同样有3次上升过程。对比发现，整个降水过程中累积降水量最大的为SHFX站(419.5 mm)，最小的为CMIN站(141.2 mm)。从台风移动路径来看，距离台风中心位置较近的SHFX站降水量明显高于距离台风中心位置较远的CMIN站，可能与台风中心雨带分布密集有关。

综合来看，降水发生前，PWV呈上升-平稳-上升的变化过程，第3次上升达到峰值期间降水生成，比台风登陆时间提前约60 h。台风登陆过程中(07-23 00:00~07-25 00:00)PWV的快速上升伴随降水的急剧增加，PWV峰值前后(07-24 01:00)1 h降水量亦达到峰值，这种变化展示了台风水汽的传输交换过程，表明二者之间具有极强的耦合性。台风登陆后(07-25 04:00)，PWV总体呈振荡性变化，波动性剧烈，且降雨量越大，PWV的波动性越大。

3.2 PWV空间演变

图 3为PWV的空间分布及同时刻台风路径，可以看出，台风“烟花”刚生成时，上海地区初始PWV分布(图 3(a))主要呈东西部低、中北部高的特点。随着台风的移动，07-20 00:00(图 3(e))上海地区PWV平均为60 mm左右，PWV空间分布差异较小，东部略高于西部；07-22 00:00(图 3(g))PWV分布主要呈中部和东南部高、西北部低的特点，高值区(60 mm以上)主要分布在奉贤、金山区。07-23~25随着台风的逐渐靠近及首次登陆(图 3(h)~3(j))，全市PWV均有所升高，其中南部地区增长明显，整体呈东南部高、西北部低的分布特征。此次台风虽未直接登陆上海，但考虑到其移动路径与上海紧邻，PWV由高到低的变化规律与台风移动方向一致，因此PWV在空间上的分布特点能代表此次台风移动的方向和路径。结合降水时变特征可以看出，SHYS站在07-23 02:00开始出现明显降水，整个上海地区水汽(图 3(h))维持在60~65 mm之间，此时台风“烟花”正处在台湾以东海面，距离第1次登陆还有2 d左右，表明此次台风在登陆前就给上海带来了强降水。

从台风登陆过程(07-25~27)来看，登陆前(07-25 00:00)4 h左右(图 3(j))，上海地区PWV基本在75 mm以上，更高值区(80 mm以上)主要位于中南部地区；对比降雨时变发现，此时(07-25 00:00)SHFX站降水强度(3.9 mm/h)也略高于其他测站。台风登陆后(图 3(k)红色三角形为台风中心位置)，上海地区上空PWV均在80 mm以上，更高值区可达90 mm，主要分布于上海中南部，此时SHFX降雨强度可达5.7 mm/h。台风远离上海后(图 3(l))，其中心位置抵达江苏地区，强度减弱为热带风暴，上海地区PWV降至85 mm以下，与登陆前基本相同。在台风逼近的过程中，由逐小时空间变化分布可知，上海地区PWV从东南部抬升，高值区大致向西北方向扩大、推移，与台风路径基本吻合。

4 结语

本文通过对比上海宝山GNSS/MET站反演的PWV和探空数据反演的PWV，分析GNSS PWV数据的精度。利用5个GNSS/MET站逐小时的GNSS PWV和降水数据分析台风“烟花”期间水汽与降雨量的关系，并讨论上海地区PWV变化的空间分布特征，得出以下结论：

1) GNSS PWV与探空PWV之间高度相关，相关系数为0.992 5，平均误差为－0.32 mm，均方根误差为4.90 mm，证明GNSS/MET反演的PWV结果可靠，稳定性高，能够表征大气中真实的水汽含量。

2) 降水生成前，PWV经历了3次明显的上升过程，当PWV达到60 mm左右时，降水生成。降水持续阶段，PWV呈振荡性变化，最大可达90 mm，此时降水区域由PWV空间分布和台风雨带位置共同决定；随着台风的逐渐远离，上海地区各GNSS/MET站PWV开始降低，并恢复至台风登陆前的水平。

3) 台风登陆前，PWV的空间变化特点能大致反映台风移动路径。此外，PWV极值区的分布和降水区的特点与台风中心位置有很大关系，距离台风中心位置更近的SHFX站往往伴随更高的PWV和更大的累积降水量。

致谢: 感谢上海市宝山区气象局为本文研究提供探空数据。