王洪， 張恩紅， 孟金， 徐曉琳

(1.山東省氣象信息中心，250031，濟(jì)南；2.廣東省氣象探測(cè)數(shù)據(jù)中心，510080,廣州)

GPS/MET誤差分析及其在降水預(yù)報(bào)中的應(yīng)用

王洪1， 張恩紅2， 孟金1， 徐曉琳1

(1.山東省氣象信息中心，250031，濟(jì)南；2.廣東省氣象探測(cè)數(shù)據(jù)中心，510080,廣州)

GPS/MET反演的大氣可降水量產(chǎn)品具有近實(shí)時(shí)、全天候等優(yōu)點(diǎn)，可為全國(guó)水土保持領(lǐng)域的組網(wǎng)監(jiān)測(cè)提供更多的數(shù)據(jù)支持，GPS/MET的數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)降水預(yù)報(bào)分析尤為重要。本研究將GPS大氣可降水量與探空、微波輻射計(jì)進(jìn)行對(duì)比，分析GPS/MET的數(shù)據(jù)質(zhì)量；同時(shí)，分析GPS大氣可降水量與地面降水的關(guān)系，探索GPS/MET在鄰近降水預(yù)報(bào)中的作用。結(jié)果顯示：1)2015年GPS大氣可降水量與探空、微波輻射計(jì)的演變趨勢(shì)總體一致，波峰和波谷有很好的對(duì)應(yīng)性，全年看整層大氣水汽含量存在著明顯的月際變化，隨時(shí)間呈單峰曲線分布；因此GPS/MET能較好的反映大氣中可降水量隨時(shí)間的變化。2)雖然GPS/MET與微波輻射計(jì)、探空2種探測(cè)手段的平均偏差較大，但是離散程度不大，說(shuō)明GPS/MET與其余2種探測(cè)方法之間存在穩(wěn)定的系統(tǒng)誤差。3)大氣可降水量在地面降水發(fā)生前十幾個(gè)小時(shí)開(kāi)始增大，隨后維持在一個(gè)高值的水平上，說(shuō)明在降水前大氣中有一個(gè)明顯的水汽積累的過(guò)程。地面降水發(fā)生時(shí)大氣可降水量達(dá)到最大值，降雨強(qiáng)度的極大值與可降水量的極大值有很好的對(duì)應(yīng)。地面降水過(guò)程結(jié)束后，可降水量量迅速下降。4)大氣可降水量的極大值是降水產(chǎn)生的必要條件。綜合考慮降水次數(shù)和降水概率后，選取大氣可降水量連續(xù)4 h增加6 mm以上為判斷降水發(fā)生的依據(jù)之一；因此，GPS/MET數(shù)據(jù)質(zhì)量較可靠且在降水預(yù)報(bào)中具有指示性作用，作為氣象和水土保持學(xué)科交叉的紐帶，可為水土保持業(yè)務(wù)和決策部門(mén)決策分析和制定方面提供數(shù)據(jù)支撐。

GPS/MET; 可降水量; 探空; 微波輻射計(jì); 降水

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人類(lèi)改造自然活動(dòng)的加劇以及降水量的變化，使得我們?cè)谒帘３址矫婷媾R著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。特殊地形的水土流失可能是干旱缺水和暴雨的雙重作用[1]，降水是引起水土流失的重要因素之一[2]，降水量的變化特征也是水土保持科學(xué)領(lǐng)域的熱點(diǎn)。而大氣中的可降水量(PWV，precipitable water vapor)又對(duì)降水有指示性意義[3]；因此PWV的監(jiān)測(cè)和數(shù)據(jù)質(zhì)量分析可為水土保持學(xué)科提供重要的數(shù)據(jù)來(lái)源和科學(xué)依據(jù)。大氣中的水汽同時(shí)也是監(jiān)測(cè)及預(yù)測(cè)全球氣候變化以及包括暴雨在內(nèi)的高影響天氣的重要因子[4]。目前，常規(guī)的無(wú)線電探空由于站點(diǎn)分布稀疏、無(wú)法連續(xù)觀測(cè)(通常1天2次)，提供的大氣水汽資料不足以滿足各行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)時(shí)空分辨率的要求。

隨著遙感探測(cè)技術(shù)的發(fā)展，GPS氣象(GPS/MET ,GPS/METeorology)逐漸被我們所認(rèn)識(shí)。GPS/MET技術(shù)獲取的PWV(GPS/PWV)具有時(shí)空分辨率高、精度高、全天候、近實(shí)時(shí)、連續(xù)獲取能力強(qiáng)、不需對(duì)設(shè)備進(jìn)行定標(biāo)以及經(jīng)濟(jì)、高效等別的探測(cè)手段所不能比擬的諸多優(yōu)點(diǎn)。20世紀(jì)90年代中期，日本組建了世界上最大、最密集的GPS國(guó)家觀測(cè)網(wǎng)，以用于研究和業(yè)務(wù)運(yùn)行。此觀測(cè)網(wǎng)包含約1 200個(gè)GPS站點(diǎn),實(shí)現(xiàn)了每20 km就有1個(gè)GPS站[5]。21世紀(jì)初，美國(guó)組建了包括氣象觀測(cè)在內(nèi)的1 000多個(gè)連續(xù)運(yùn)行的參考站網(wǎng)。德國(guó)目前每50 km就有1個(gè)GPS站，每10～20 min可提供1組PWV數(shù)據(jù)[6]。

20世紀(jì)90年代，中國(guó)開(kāi)始利用GPS信號(hào)反演PWV。21世紀(jì)初起，全國(guó)開(kāi)始GPS綜合網(wǎng)的建設(shè)，加強(qiáng)了我國(guó)水汽高時(shí)空密度的監(jiān)測(cè)，對(duì)我國(guó)水土保持、氣候分析預(yù)測(cè)、突發(fā)性暴雨預(yù)報(bào)、人工影響天氣等方面都起到重要作用。山東省氣象局1998年開(kāi)始GPS站網(wǎng)建設(shè)，目前，業(yè)務(wù)已發(fā)展到25個(gè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)的傳輸和水汽產(chǎn)品生成。為使GPS/MET水汽產(chǎn)品在水土保持領(lǐng)域以及降水預(yù)報(bào)中得到更多的應(yīng)用，更好地發(fā)揮其作為氣象和水土保持領(lǐng)域?qū)W科交叉的紐帶和橋梁作用，筆者以山東章丘站為例，分析GPS反演PWV的誤差特征以及對(duì)降水的預(yù)警作用。

1 研究區(qū)概況

本文研究區(qū)域?yàn)樯綎|省濟(jì)南市章丘區(qū)(E 117°10′～117°35′，N 36°25′～37°09′)，該地區(qū)年均水資源總量超過(guò)5.7億m3，其中可利用量4.43億m3，占總量的77.72%。土壤共分4個(gè)土類(lèi)：棕壤2 326.67 hm2，占可利用面積的1.9%，主要集中在垛莊鎮(zhèn)官營(yíng)一帶；褐土8.83萬(wàn)hm2，占可利用面積的70.2%,分布在中南部；水稻土374.07 hm2，占可利用面積的0.3%，集中于明水泉北地帶，為境內(nèi)最優(yōu)土壤； 潮土3.48萬(wàn)hm2，占可利用面積的27.6%，集中于北部沿清、沿黃地帶。該區(qū)域氣候上屬暖溫帶季風(fēng)區(qū)的大陸性氣候。受季風(fēng)影響降水年內(nèi)分配極為不均勻，年降水量的70%集中在6—9月間。章丘區(qū)的林木資源共54科、183種，常見(jiàn)林木為馬尾松(Pinusmassoniana)、柏木(Cupressusfunebris)、楊樹(shù)(Populustrinervis)、垂柳(Salicmatsuodana)、梧桐(Firmianaplatanifolia)、榆樹(shù)(Ulmuspumila)等。[7]

2 數(shù)據(jù)與方法

所用資料為2015年GPS/PWV數(shù)據(jù)，選取同時(shí)段GPS測(cè)站臨近的L波段探空、微波輻射計(jì)資料反演的PWV進(jìn)行對(duì)比分析。3種獨(dú)立數(shù)據(jù)間的對(duì)比可更好地反映數(shù)據(jù)的偏差特征。

根據(jù)L波段探空的氣壓、溫度廓線計(jì)算出PWV[8-11]。對(duì)于微波輻射計(jì)，即便是很弱的降水也會(huì)使天頂方向V波段亮溫的誤差信號(hào)達(dá)到飽和，致使PWV反演結(jié)果產(chǎn)生很大的偏差[12]。為避免降水對(duì)微波輻射計(jì)的影響，將微波輻射計(jì)降水時(shí)間段內(nèi)及其降水前后1min的PWV值剔除；同時(shí)，分析GPS/PWV數(shù)據(jù)與地面自動(dòng)氣象站的降雨強(qiáng)度間的關(guān)系，探索GPS/MET在鄰近降水預(yù)報(bào)中的作用。

3 結(jié)果與分析

3.1 GPS/MET誤差分析

圖1為章丘GPS/MET、微波輻射計(jì)和L波段探空三者2015年P(guān)WV的時(shí)間序列圖，三者總體的變化趨勢(shì)一致，全年看PWV存在著明顯的月際變化，隨時(shí)間呈單峰曲線分布。PWV自4月份從10 mm

左右開(kāi)始逐漸增大，雖有波動(dòng)、起伏，但是增大趨勢(shì)明顯，7—8月份達(dá)到峰值，最大可超過(guò)70 mm，8月以后開(kāi)始迅速下降，且下降速度大于上升速率。但是3種探測(cè)手段間也存在明顯的差異性，GPS/MET探測(cè)到的PWV值明顯高于微波輻射計(jì)和L波段探空，而微波輻射計(jì)和L波段探空趨勢(shì)較為一致。

PWV: precipitable water vapor. The same below.圖1 2015年GPS/MET、微波輻射計(jì)、L波段探空探測(cè)的PWV分布Fig.1 PWV by GPS/MET, microwave radiometer, and L band sounding respectively in 2015

對(duì)GPS/MET、微波輻射計(jì)、L波段探空三者間的偏差進(jìn)行統(tǒng)計(jì)[13]，檢驗(yàn)GPS/MET的精度。

由表1可見(jiàn)，三者的相關(guān)系數(shù)較高，都超過(guò)98%。微波輻射計(jì)和L波段探空之間的偏差最小，為1.33 mm，均方根誤差為2.42 mm，相對(duì)方差也最小，為10%，說(shuō)明微波輻射計(jì)和L波段探空之間一致性較高，離散程度較低。而GPS/MET相對(duì)于微波輻射計(jì)和探空呈現(xiàn)PWV偏大的特點(diǎn)，雖然GPS/MET與其余二者的平均偏差較大，分別為4.67和-5.97 mm，但是均方根誤差不大，分別為2.82和2.80 mm，即離散程度不大，說(shuō)明GPS/MET與其余2種探測(cè)方法之間存在穩(wěn)定的系統(tǒng)誤差，即研究所選取的濟(jì)南章丘GPS/PWV有整體偏高的誤差特點(diǎn)。

表1 2015年GPS/MET、微波輻射計(jì)、探空探測(cè)的PWV對(duì)比結(jié)果

偏差產(chǎn)生的原因一是由于探測(cè)手段的不同導(dǎo)致的系統(tǒng)誤差，二是與觀測(cè)臺(tái)站的海拔和氣候特點(diǎn)有關(guān)[14]，三是GPS反演誤差。GPS水汽反演過(guò)程的每個(gè)環(huán)節(jié)都是誤差的來(lái)源，測(cè)量誤差主要包括GPS軌道誤差、多路徑誤差、鐘差、相位測(cè)量誤差等，理論上計(jì)算的這些誤差導(dǎo)致的PWV的估計(jì)誤差大約為1.7 mm[6,15]。而水汽含量反演過(guò)程中誤差來(lái)源主要有天頂中性層延遲誤差、地面氣象站觀測(cè)溫度和氣壓的誤差、氣溫加權(quán)平均值Tm的精度以及轉(zhuǎn)換公式的模型誤差等。它們的綜合影響使這一轉(zhuǎn)換的相對(duì)精度約為±15%[14]。 天頂中性層延遲的誤差有各種不利因素導(dǎo)致，如定軌誤差、多路徑效應(yīng)等；提高地面氣象站觀測(cè)氣壓的精度可以采用高質(zhì)量的溫度傳感器和氣壓傳感器，如果溫度測(cè)量精度達(dá)0.5 K，氣壓測(cè)量精度達(dá)0.2 mbar，那么水汽含量的精度就會(huì)高于0.7 mm[16]；在利用GPS濕延遲(Zenith Wet Delay，ZWD)推算PWV時(shí)，轉(zhuǎn)換系數(shù)Π的精度直接影響PWV的精度：PWV=Π×ZWD，而Π又由Tm計(jì)算得到；因此只有準(zhǔn)確確定Tm值，才能確保Π的精度[17]。Tm的精度應(yīng)根據(jù)當(dāng)?shù)氐臍夂蛱攸c(diǎn)[18]，計(jì)算出山東省的回歸公式，這也是今后要解決的主要問(wèn)題。

3.2 濟(jì)南地區(qū)大氣可降水量與局地降水的關(guān)系

選取4個(gè)臨近站點(diǎn)進(jìn)行比對(duì)，2015年全年4個(gè)站點(diǎn)的PWV分布如圖2，4個(gè)站的PWV變化相近，波峰與波谷有較好的對(duì)應(yīng)性; 因此，選取其中的章丘站來(lái)分析局地PWV與地面降水的關(guān)系。

圖2 2015年章丘、平陰、濟(jì)陽(yáng)、泰安4站的PWV分布Fig.2 PWV at Station Zhangqiu, Pingyin, Jiyang, and Taian respectively in 2015

3.2.1 個(gè)例分析 根據(jù)章丘GPS 站反演的PWV和自動(dòng)氣象站測(cè)量得到的每小時(shí)降水量資料，對(duì)2015年8月3—6日發(fā)生在濟(jì)南地區(qū)的1次降雨過(guò)程中GPS反演的PWV的演變特征進(jìn)行分析，結(jié)果如圖3所示?？梢?jiàn)2015年8月3—6日凌晨，章丘地區(qū)出現(xiàn)了2次降水過(guò)程，對(duì)比降水前后GPS/PWV的演變特征與實(shí)際降水量的關(guān)系，可以發(fā)現(xiàn)2次明顯的降水過(guò)程分別發(fā)生在8月3日12時(shí)至22時(shí)、8月5日20時(shí)至8月6日04時(shí)，實(shí)況小時(shí)降水量和GPS/PWV在時(shí)間演變上有較好的吻合度——PWV的2個(gè)峰值分別對(duì)應(yīng)2次降水過(guò)程。

圖3 2015年8月3—6日章丘PWV和實(shí)際降雨強(qiáng)度的關(guān)系Fig.3 Relationship between PWV and rain intensity at Zhangqiu station on August 3-6, 2015

其次，從8月2日20時(shí)起，PWV逐漸增大，15 h后(8月3日12時(shí))降水開(kāi)始；8月5日6時(shí)起， PWV從43 mm增加到62.4 mm，也是一個(gè)明顯增大的過(guò)程，14 h(8月5日20時(shí))后降水開(kāi)始。這2次降水結(jié)束后，PWV都有顯著的遞減過(guò)程。PWV變化幅度、極值水平及持續(xù)時(shí)間與影響降水的天氣系統(tǒng)、降水性質(zhì)等有關(guān)[19]。

這2次降水的PWV在地面降水發(fā)生前十幾個(gè)小時(shí)開(kāi)始出現(xiàn)增大，隨后維持在高值的水平上，說(shuō)明在降水前大氣中有明顯的水汽積累的過(guò)程。地面降水發(fā)生時(shí)PWV達(dá)到最大值，降雨強(qiáng)度的極大值與PWV的極大值有很好的對(duì)應(yīng)。地面降水過(guò)程結(jié)束后，PWV迅速下降?？梢?jiàn)，PWV的極大值是降水產(chǎn)生的必要條件。李國(guó)平[4]曾指出當(dāng)PWV在數(shù)值上超過(guò)某一基準(zhǔn)值以后，地面降水才會(huì)發(fā)生。強(qiáng)降水一般在PWV的高值階段或以后發(fā)生，即PWV高值時(shí)間段發(fā)生降水的概率較大；因此，PWV的增加、極大值的出現(xiàn)以及高值的維持對(duì)短時(shí)臨近預(yù)報(bào)有較好的指示意義。

為進(jìn)一步定量分析PWV對(duì)短臨預(yù)報(bào)的指示作用，筆者對(duì)2015年8月章丘GPS/MET數(shù)據(jù)進(jìn)行探討。

如圖4所示， 2015年8月除了19日外，PWV超過(guò)月均值時(shí)，地面均產(chǎn)生降水；因此可以初步判斷，PWV在月均值之上，產(chǎn)生降水的概率較大。每次地面降水開(kāi)始前和結(jié)束后，PWV都表現(xiàn)出急速增長(zhǎng)和下降的趨勢(shì)，在8月的幾次降水過(guò)程中，PWV的變化都體現(xiàn)出這一特征。由于降水對(duì)PWV的消耗，使得降雨強(qiáng)度減小[20]；因此，水汽能夠源源不斷地輸入補(bǔ)充，成為維持降水的關(guān)鍵因素。

圖4 2015年8月章丘PWV、實(shí)況雨量、月均水汽含量的分布Fig.4 Distribution of PWV, rain intensity and mean PWV at Zhangqiu station during August 2015

但是，PWV在8月14日、8月19日都迅速上升到55 mm以上，地面降水量卻很少；而8月24、25和26日的降水過(guò)程中，PWV僅上升到47 mm左右，降雨強(qiáng)度達(dá)20 mm/h。推斷14、19日章丘區(qū)域水汽輻合缺乏，降水持續(xù)時(shí)間短，降水量也低；若大氣中有較強(qiáng)的水汽輻合，即使水汽含量值稍低于平均值也可能產(chǎn)生降水[13]。尤其是8月25日每小時(shí)的降雨量53 mm，超過(guò)了PWV值(50 mm)，根據(jù)曹云昌等[3]的研究，大氣中源源不斷的水汽輻合，為降水提供了充足的水汽來(lái)源。

3.2.2 統(tǒng)計(jì)分析

下面分析2015年全年章丘站PWV和地面降水的關(guān)系。PWV和地面降雨強(qiáng)度資料的分辨率均為1 h，GPS/MET共有8 760次觀測(cè)，其中有效數(shù)據(jù)7 726次，地面降雨強(qiáng)度共有8 852次觀測(cè)。

圖5為PWV與地面降雨強(qiáng)度的時(shí)間序列圖，宏觀上看，降雨強(qiáng)度超過(guò)20 mm/h均發(fā)生在PWV較高的夏季(7、8、9月)，PWV的高值與地面降水的高值有較好的對(duì)應(yīng)。

圖5 2015年章丘站PWV與地面降雨強(qiáng)度的時(shí)間序列圖Fig.5 Distribution of PWV and ground rainfall intensity at Zhangqiu station during 2015

下面對(duì)兩者的關(guān)系進(jìn)行定量分析。地面是否發(fā)生降水與降水發(fā)生前PWV的增量有關(guān)。根據(jù)曹云昌等[3]發(fā)現(xiàn)，安徽和北京地區(qū)2 h PWV增量與本站降水的關(guān)系最為密切。本研究中一次降水發(fā)生的標(biāo)準(zhǔn)為：前4 h或后6 h出現(xiàn)0.01 mm/h以上的降雨強(qiáng)度，就認(rèn)為產(chǎn)生降水。

統(tǒng)計(jì)2015年P(guān)WV連續(xù)增加量與降水次數(shù)發(fā)生的頻率，分別計(jì)算PWV連續(xù)2、3、4、5 h的增加量為不同值時(shí)發(fā)生的次數(shù)a與降水發(fā)生的次數(shù)b，b/a即為降水發(fā)生的概率。結(jié)果如表2，當(dāng)PWV連續(xù)2 h的增加量為4 mm時(shí)共發(fā)生160次，其中發(fā)生降水86次，降水概率為53.75%，即若以2 h為PWV增量的衡量范圍時(shí)，增加4 mm發(fā)生降水的概率較大。同理，以3 h和4 h為PWV增量的衡量范圍時(shí)，PWV增加6 mm發(fā)生降水的概率較大；以5 h為PWV增量的衡量范圍時(shí)，增加12 mm發(fā)生降水的概率較大；因此，時(shí)間間隔越長(zhǎng)，PWV增量越大，產(chǎn)生降水的概率越大，但同時(shí)，捕捉到降水的次數(shù)也越少。因此不能一味追求時(shí)間間隔和PWV增量同時(shí)增大，而應(yīng)兼顧捕捉更多的降水時(shí)次。對(duì)于章丘站，綜合考慮降水次數(shù)和降水概率后，選取PWV連續(xù)4 h增加6 mm以上為判斷降水發(fā)生的依據(jù)之一。

4 結(jié)論與討論

對(duì)章丘地基GPS/PWV與探空計(jì)算值、微波輻射計(jì)反演值進(jìn)行比對(duì)，雖然GPS/MET與微波輻射計(jì)、探空2種探測(cè)手段的平均偏差較大，分別為4.67和5.97 mm，但是均方根誤差不大，分別為2.82和2.80 mm，即離散程度不大，說(shuō)明章丘站GPS/ PWV值有整體偏高的誤差特點(diǎn)。這與不同探測(cè)手段的系統(tǒng)偏差相關(guān)，與觀測(cè)臺(tái)站的海拔和氣候特點(diǎn)有關(guān)，也與GPS/MET反演流程各個(gè)環(huán)節(jié)產(chǎn)生的誤差相關(guān)。

從對(duì)GPS/PWV與地面實(shí)況降水的分析中，得出PWV的極大值是降水產(chǎn)生的必要條件，不是充分條件，還要結(jié)合區(qū)域內(nèi)的水汽輻合輻散來(lái)分析。PWV在月均值之上，產(chǎn)生降水的概率較大。對(duì)于章丘，綜合考慮降水次數(shù)和降水概率，選取大氣可降水量連續(xù)4 h增加6 mm以上為判斷降水發(fā)生的依據(jù)之一。

表2 2015年章丘站PWV連續(xù)增加量與降水次數(shù)的關(guān)系

GPS/MET提供的全國(guó)大氣可降水量網(wǎng)的資料可以有效補(bǔ)充和豐富我國(guó)“水土保持監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)和信息系統(tǒng)”[21]的數(shù)據(jù)，為水土保持業(yè)務(wù)和決策部門(mén)決策分析和制定提供更多的信息來(lái)源和數(shù)據(jù)支撐，也為水土保持、氣象、地理信息等多個(gè)學(xué)科交叉提供很好的示范。

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Error analysis of precipitable water vapor by GPS/MET and its application in precipitation forecast

WANG Hong1, ZHANG Enhong2, MENG Jin1, XU Xiaolin1

(1.Shandong Provincial Meteorological Information Center, 250031, Jinan, China; 2.Guangdong Meteorological Observation Data Center, 510080, Guangzhou, China)

[Background] The products of Precipitable Water Vapor (PWV) retrieved by GPS/MET (GPS/Meteorology) have the advantages of near real-time and for all-weather, etc., which provide more data sets for network monitoring in soil and water conservation field, thus, the data quality and the role of PWV is particularly important in precipitation forecast. [Methods] Comparing the PWV retrieved by GPS/MET with those observed by sounding and microwave radiometer, the data quality of GPS/MET was analyzed. The relationship of PWV retrieved by GPS/MET and ground precipitation was analyzed, and the role of PWV in precipitation forecast was investigated. The PWV data sets used in the paper which contained GPS/MET, sounding and microwave radiometer detections were observed in 2015 at Zhangqiu station located at Jinan, capital of Shandong province, an eastern city of China. The data set of rain intensity recorded by ground automatic weather stations was also used. [Results]1) The evolution trend of PWV retrieved by GPS/MET, sounding and microwave radiometer in 2015 was consistent, and peaks and troughs presented a well correspondence. Throughout the year, there was a clear monthly variation of PWV, showing a single peak distribution with time. Therefore, GPS/MET may reflect the variation of PWV in the atmosphere over time. 2) Although the biases between GPS/MET, microwave radiometer and sounding were large, the dispersion degree was not large, indicating that there was a systematic error between GPS/MET and the other two methods. 3) PWV started to increase about 10 hours before precipitation to the ground, and then maintained at a large value, indicating that the there was an obvious process of water vapor accumulation before rainfall. PWV reached the max value while precipitation started, the max rain intensity corresponded to max PWV well. After precipitation ended, the PWV fell rapidly. 4) The max PWV was the prerequisite of rainfall. The greater PWV value observed by GPS than average was, the larger the probability of precipitation was. For Zhangqiu station, considering the times and probability of precipitation comprehensively, the PWV increasing more than 6mm in consecutive 4 hours was selected to be an evidence of the precipitation happening. [Conclusions]Based on the well matching of PWV observed by GPS with the other two detections (sounding and microwave radiometer), PWV data set retrieved by GPS/MET was reliable，and played an indicative role in precipitation forecast by analyzing the relationship between PWV and rain intensity. As an interdisciplinary link between meteorology and soil and water conservation field, GPS/MET may provide data support for decision-making section and in soil and water conservation practice.

GPS/MET; precipitable water vapor; sounding; microwave radiometer; precipitation

2016-04-14

2017-01-27

王洪(1984—)，女，碩士研究生，工程師。主要研究方向：大氣遙感。E-mail：sdsqxjyqj@163.com

P412.292

A

2096-2673(2017)02-0085-07

10.16843/j.sswc.2017.02.011

項(xiàng)目名稱： 山東省氣象局重點(diǎn)課題“GPS資料整合與產(chǎn)品反演及其在數(shù)值預(yù)報(bào)模式中的應(yīng)用”(2014SDQXZ03)；山東省氣象局重點(diǎn)課題“山東省氣象信息網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控預(yù)警平臺(tái)”(2013SDQXZ04)