引言

GPS气象学是20世纪80年代发展起来的利用全球卫星导航技术 (GPS) 主动遥感地球大气的科学技术，通过测量穿过大气层的GPS信号的延迟来获得大气折射率，进而从中得到温压湿等信息。利用地基GPS接收机进行气象探测，可以获得站点上空准确、连续的大气可降水量，精度可达2 mm，时间分辨率小于1 h^[1]。李成才等^[2]、何平等^[3]在以往进行的观测试验中也得到了精度较高的可降水量资料，连续高时空分辨率的大气可降水量资料对于分析水汽和降水，气象预报及气候研究具有极其重要的意义^[4]。

以往的GPS观测试验表明，GPS遥感的大气可降水量与局地降水存在密切的关系，每次降水过程都对应着大气可降水量的迅速增加。Manabu Kanda分析了日本GEONET关东地区的大气可降水量资料发现^[5] :降水和1 h的大气可降水量增量关系密切，降水峰值位于大气可降水量变化的峰值之后的1~2 h，用大气可降水量作为指标预报降水，准确率达到60 %。

2002年“973”项目“我国重大天气灾害的形成机理和预测理论研究”在长江中下游六省一市进行了野外暴雨观测科学试验，国家卫星气象中心和北京大学则在项目组的组织下，联合在安徽进行了GPS的外场试验。2000年，国家卫星气象中心、北京大学和北京市气象局在北京地区联合组网进行了大气可降水量的GPS观测，利用这两次试验的GPS资料和降水观测资料，我们对GPS遥感的大气可降水量与局地降水关系进行了分析。

1 试验及资料处理

“973”项目安徽GPS外场试验中，在肥西、桐城、芜湖、无为、滁州和寿县设置了6台GPS接收机，间距100 km左右，包括了3台卡CRS 1000、2台Trimble 5700和1台Ashtech接收机进行观测；并加入了上海GPS综合网在马鞍山、杭州、黄山、宣城4个站，时间从2002年6月17日~7月25日。2000年6月1日~8月12日，在北京布设了7个临时GPS接收站，包括北京大学、延庆、南郊观测场、斋堂、平谷、密云和顺义，与中国地壳运动观测网络一期工程的3个站 (昌平、房山和蓟县)，总计10个观测点，站点平均间距为30 km左右。其中山区台站为黄山、房山和斋堂，其余为平原台站。

利用GAMIT软件，对GPS观测资料进行处理。处理方案为:数据采样率为120 s，卫星截止高度角为15°，采用IGS最终星历，估计每小时的天顶延迟。每小时的天顶对流层延迟可写为:

(1)

即为天顶静力学延迟Z_h和湿项延迟Z_w的和。

天顶静力学延迟Z_h可按如下公式确定:

(2)

其中，p0为地面气压 (hPa)；f (λ，H)=(1-0.00266cos (2λ)-0.00028H)，λ为地理纬度，H为海拔高度 (km)。

湿项延迟Z_w可写为:

(3)

P_W为大气可降水量，R_v=461.495 J·kg^-1·K^-1，为水汽的气体常数。

(4)

T_m为加权平均温度，可由经验公式确定:

(5)

Bevis等给出经验系数a=70.2，b=0.72^[6]。因此，大气可降水量可通过如下公式计算得出:

(6)

(7)

在2000年北京地区的试验中，对中国气象局探测基地获得的GPS遥感的大气可降水量和探空资料结果进行了分析，发现两者均方根误差为3 mm，平均值偏差为0.4 mm。图 1为同时次GPS遥感的大气可降水量和探空资料计算大气可降水量的对比。

在安徽试验时，我们对2002年杭州GPS遥感与探空资料计算的大气可降水量结果进行了比较，时间从2002年6月27日~7月25日。图 2为其点聚图，计算其均方根为2.99 mm，偏差为0.1 mm。

2 资料分析 2.1 GPS遥感大气可降水量与梅雨期降水

梅雨是长江中下游夏季的连阴雨天气。2002年6月18日，受中低层切变线和西南暖湿气流的影响，6月19~21日安徽全省普遍降雨，进入梅雨期。从安徽各站GPS遥感的大气可降水量，清楚地反映了这一入梅降水过程。黄山、宣城、马鞍山从6月18~19日，大气可降水量急剧变化了30 mm，长江以北的肥西、桐城变化也分别达到10 mm和20 mm。在此情况下，桐城、马鞍山和肥西6月19~21日的降水分别达到124.9 mm，132.6 mm和47 mm。

图 3表明各站的降水量与本站大气可降水量的激增存在较好的联系，特别是对于海拔较高的台站。图 4是黄山站入梅前后GPS遥感的大气可降水量变化和该站的每小时降水量，显示了降水和水汽汇聚的极好配合，在6月18日08 :00(北京时，下同) 水汽激增后，出现了几次降水过程，每次水汽的增加，都对应着一次降水过程和降水峰值的出现。

由安徽外场试验获得的GPS遥感大气可降水量的变化 (图 5)，可清楚地看到水汽从西南向北的推进过程。6月18日14 :00，48 mm的等值线还在安徽的西南部，20 :00已推进到安徽的东北部和苏南、上海一线，同时降水也随之北进。

2.2 北京地区GPS遥感大气可降水量与局地降水

2000年夏季，国家卫星气象中心、北京大学和北京市气象局进行的试验表明:在北京地区的夏季降水，虽然降水前后GPS遥感的大气可降水量变化较大，但没有长江中下游的梅雨降水变化那么显著。图 6是房山站的GPS遥感大气可降水量变化与实际降水情况比较。从资料分析看，24 h GPS遥感大气可降水量超过10 mm时，都会有降水发生。在某些情况下，如7月4日，每小时降水量甚至比大气中的水汽含量还要高，这表明大气中有源源不断的水汽辐合，从而提供了充足的水汽来源。

2.3 GPS遥感大气可降水量与本站降水

利用2002年安徽和2000年北京GPS资料和降水量资料，我们比较了1 h、2 h和3 h大气可降水量增量，发现2 h大气可降水量资料和本站是否发生降水关系最为密切。根据2000年北京各站的资料，我们采用2 h GPS遥感的大气可降水量增量为5 mm作为阈值，对超过阈值的观测 (a)，如前4 h或后6 h出现了降水，就认为它对应着一次降水 (b)。对于海拔较高 (超过100 m) 的山区台站延庆、斋堂和黄山，实际出现降水的次数占超过阈值的观测比例b/a较高，分别为70 %、78 %和68 %(见表 1)；相比较，平原台站其比例较低，为38 %。

降水出现的时间一般发生在大气可降水量迅速增加之后，在大气可降水迅速增加达到阈值后，2 h内出现降水占35 %，3~4 h出现降水占50 %。5~6 h出现降水占9 %；而大气可降水量迅速增加前3 h内出现降水的仅占6 %。即大多数站在大气可降水量迅速增加后4 h内出现降水。

另外，这3个山区台站降水量和GPS遥感大气可降水量也有一定关系，每小时降水量峰值和2 h大气可降水量增量的大小相关密切 (图略)。

3 结论

(1) 高时间分辨率GPS遥感的大气可降水量资料可监测入梅前后降水时水汽迅速变化的整个过程。

(2) 在山区台站是否发生降水和2 h GPS遥感的大气可降水量增量关系密切，所占比例为70 %左右。大多数降水出现在GPS遥感大气可降水量迅速增加之后的4小时内。因此，在山区台站，GPS遥感的大气可降水量可作为降水短期预报的指标之一。

(3) 夏季，山区台站由于地形的作用，在一定的水汽条件下，比平原地区更容易形成对流性降水，这可能是在山区台站本地是否发生降水和2 h GPS遥感的大气可降水量增量关系密切的原因。