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　　本文采用統(tǒng)一的處理模型和處理策略對中國-中南半島地區(qū)地基北斗/GNSS測站2006—2016年歷史觀測數(shù)據(jù)進行高精度重處理和水汽反演，獲得近10年的大氣可降水含量（PWV）產(chǎn)品?；诒倍?GNSS PWV產(chǎn)品，研究了該地區(qū)大氣水汽平均含量、年周期振幅和半年周期振幅等氣候特征，發(fā)現(xiàn)這些特征主要受到了測站緯度、高程以及季風的影響。通過分析PWV同并址氣象站降水觀測的關(guān)聯(lián)特性，揭示了該地區(qū)大氣水汽含量同降水相關(guān)性隨測站緯度減小而降低的特點（在云南相關(guān)系數(shù)可達0.8，在靠近赤道的泰國南部相關(guān)系數(shù)約為0.2）。此外，PWV和降水的距平值相關(guān)分析表明，相比于歷史同期，大氣水汽含量較高的月份在一定程度上對應(yīng)著降水異常偏高，兩者相關(guān)系數(shù)為0.2~0.4。

　　關(guān)鍵詞：中國-中南半島地區(qū)；北斗/GNSS；大氣可降水含量；降水；氣候變化

　　中國-中南半島經(jīng)濟走廊地區(qū)(簡稱中國-中南半島地區(qū))屬于典型的季風氣候，干濕季節(jié)顯著，中國-中南半島是孟加拉灣水汽輸送中國的通道，對于中國氣候具有極其重要的影響[1-2]。泰國、緬甸和越南等國位列近20年(1997—2016)受極端降水天氣引發(fā)的洪澇和滑坡災害威脅蕞嚴重的國家[3-4]。在全球變暖背景下，全球各地極端天氣的頻數(shù)和強度有進一步增大的趨勢[5]。中國-中南半島地區(qū)是全球重要的糧食產(chǎn)區(qū)，頻發(fā)的極端降水天氣給該區(qū)域的經(jīng)濟和社會發(fā)展以及全球的糧食安全帶來了嚴重的破壞，也對中國-中南半島經(jīng)濟走廊基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的安全和效益形成了巨大的威脅。開展中國-中南半島地區(qū)極端降水天氣形成和變化機制研究及預警預報工作，對于深入理解全球變暖背景下區(qū)域天氣系統(tǒng)的響應(yīng)機制、保障地區(qū)經(jīng)濟建設(shè)和社會發(fā)展具有十分重要的科學價值和現(xiàn)實意義。

　　中國-中南半島地區(qū)極端強降水量或暴雨強降水量在總降水量中的比重總體上有所增加，降水強度也有一定的增強，但是不同區(qū)域的變化呈現(xiàn)出空間上的不一致性[6-9]。極端天氣氣候事件的變化規(guī)律是全球氣候變化背景下氣象和氣候科學研究的重點和熱點[10-11]。

　　目前對極端降水天氣的預警預報和未來規(guī)律預測仍然是世界性難題。導致極端降水的因子非常復雜，包括大氣環(huán)流、大氣穩(wěn)定度、潛熱釋放、水汽輻合、抬升運動、云的范圍和中尺度組織的強度、氣溶膠作用和復雜地形作用等[12-13]。雖然降水預報水平從20世紀60年代至今取得很大進展，但目前國際上對大于1英寸(1英寸=25.4 mm)/24 h降水預報技術(shù)評分(threat score)不足0.4(1.0表示完美預報)[14]，對水汽輸送機理認識不足是制約極端降水天氣預報精度的重要原因[12]。

　　大氣水汽在極端降水天氣的形成和發(fā)展過程中扮演著十分關(guān)鍵的角色。一方面，大氣水汽是極端降水天氣形成的主要物質(zhì)基礎(chǔ)；另一方面，水汽在大氣中通過相態(tài)轉(zhuǎn)化和輸送等過程能顯著改變大氣能量分布，深刻影響大氣能量系統(tǒng)平衡，為極端降水天氣的形成提供了重要的動力條件。觀測和研究大氣水汽在不同時間尺度上的變化特性，對于深入理解極端降水天氣的形成機制和預警預報及未來變化規(guī)律預測十分關(guān)鍵。

　　大氣水汽觀測有多種技術(shù)手段，目前常用的主要有高空無線電探空儀、地基微波輻射計、星基輻射計、星基無線電掩星和地基GNSS反演等手段。相比于其他手段，地基GNSS具備全天候、高精度、低費用、高時間分辨率和均一性好等優(yōu)勢[15-16]，近些年已成為大氣水汽觀測的一種重要手段[17]。地基GNSS也被全球氣候觀測系統(tǒng)(GCOS)高空參考觀測網(wǎng)絡(luò)(GRUAN)列為水汽I類觀測手段[18]。

　　本文采用統(tǒng)一的處理模型和處理策略對中國-中南半島地區(qū)數(shù)十年的地基北斗/GNSS歷史觀測資料進行高精度重處理并反演獲得該地區(qū)上空大氣可降水含量(PWV)產(chǎn)品?；赑WV產(chǎn)品，開展中國-中南半島地區(qū)大氣水汽含量氣候?qū)W特征分析。結(jié)合并址氣象觀測站的降水數(shù)據(jù)，通過時序分析，研究大氣水汽含量同降水的變化關(guān)系。

　　本文所使用到的各類數(shù)據(jù)，包括地基北斗/GNSS觀測數(shù)據(jù)、大氣氣象再分析資料以及地面氣象站降水數(shù)據(jù)。

　　本文的研究區(qū)域為5N—26N、95E—116E(圖 1)，主要覆蓋了中南半島和我國廣東、廣西、云南、海南以及南海的部分地區(qū)。研究區(qū)域內(nèi)使用的北斗/GNSS測站包括中國大陸構(gòu)造環(huán)境監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)(CMONOC)(簡稱陸態(tài)網(wǎng))中的42個測站，泰國公共工程和城鄉(xiāng)規(guī)劃部(DPT)網(wǎng)絡(luò)中的11個測站[19]，共計53個測站。研究時段為2006-01-01—2016-12-31。需要說明的是陸態(tài)網(wǎng)中的二期測站從2011年起才提供觀測。圖 1中標注了研究時段內(nèi)北斗/GNSS觀測時段超過10年的測站名稱(共16個)。黑框標注的是陸態(tài)網(wǎng)中包含我國北斗衛(wèi)星導航系統(tǒng)觀測的測站(共7個，從2014年起提供北斗觀測數(shù)據(jù))。文獻[20—21]通過評估指出，采用北斗數(shù)據(jù)反演的可降水產(chǎn)品與GPS結(jié)果精度相當，且北斗+GPS聯(lián)合處理結(jié)果精度優(yōu)于單北斗或單GPS。因此，對于圖 1中標注的7個含北斗數(shù)據(jù)的陸態(tài)網(wǎng)測站采用北斗+GPS數(shù)據(jù)聯(lián)合處理方式，對于其他測站在處理中采用GPS觀測數(shù)據(jù)。

　　為了保證北斗/GNSS處理結(jié)果在時域上的均一性，本文采用統(tǒng)一的處理模型和處理策略對研究范圍內(nèi)的北斗/GNSS歷史觀測資料進行了高精度重處理。處理策略見表 1，其中，衛(wèi)星軌道和鐘差產(chǎn)品采用了IGS第2次重處理(repro2)中ESA的重處理產(chǎn)品(ES2)，避免了IGS日常事后精密產(chǎn)品由于參考框架和處理策略的更新可能給北斗/GNSS數(shù)據(jù)處理結(jié)果帶來的非均一性問題。由于ES2產(chǎn)品只提供到2014年4月19日，對于2014年4月19日之后使用ESA事后精密產(chǎn)品(不含北斗觀測的測站處理)或WUM事后精密產(chǎn)品(含北斗觀測的測站處理)，從ES2切換到ESA產(chǎn)品或WUM產(chǎn)品對GNSS數(shù)據(jù)處理結(jié)果的影響可忽略不計[22]。此外，在本文的北斗/GNSS數(shù)據(jù)處理中，采用了蕞新的投影函數(shù)VMF3(1×1分辨率格網(wǎng)產(chǎn)品)[23]。VMF3是基于氣象再分析資料ERA-Interim構(gòu)建的，相較于基于業(yè)務(wù)化氣象資料構(gòu)建的VMF1，在長時間尺度上具有更好的一致性，能夠更好地保證處理結(jié)果的長期均一性。

　　ERA-Interim是由歐洲中期天氣預報中心(ECMWF)發(fā)布的一款氣象再分析資料[24]。本文ERA-Interim主要有兩個用處：提供北斗/GNSS水汽反演所需的測站處氣壓和加權(quán)平均溫度(Tm)；計算基于ERA-Interim的北斗/GNSS測站處PWV，用于同北斗/GNSS PWV比較以剔除北斗/GNSS PWV序列中的異常值。

　　本文采用的ERA-Interim資料為6 h分辨率的氣壓層產(chǎn)品(共37層)，空間分辨率為0.75×0.75。每個氣壓層上使用的參數(shù)場包括溫度(T)、氣壓(P)、位勢高(GH)和比濕(q)。根據(jù)北斗/GNSS測站的位置，水平方向采用雙線性內(nèi)插方法，高程方向溫度和氣壓分別采用線性和指數(shù)補償氣壓層和測站高程差異，并通過積分和時間內(nèi)插獲得北斗/GNSS測站處逐小時分辨率氣壓和Tm。具體的計算方法和流程可參考文獻[25—26]。

　　獲得測站處的氣壓后，采用Saastamoinen模型估算測站處的天頂干延遲(ZHD)[27]。從北斗/GNSS數(shù)據(jù)處理估算獲得的ZTD中扣除ZHD，得到天頂濕延遲(ZWD)，并采用式(1)反演獲得測站處的大氣可降水總含量(PWV)

　　對各個測站處的北斗/GNSS和ERA-Interim逐小時PWV產(chǎn)品做差，剔除超出4倍差值中誤差的北斗/GNSS PWV異常點，蕞終獲得研究區(qū)域內(nèi)各個北斗/GNSS的PWV時間序列。

　　北斗/GNSS測站和地面氣象測站通常不共址。本文采用平面距離在30 km以內(nèi)且高程差異在100 m以內(nèi)的原則對北斗/GNSS測站和地面氣象測站進行匹配。若北斗/GNSS測站同時匹配到多個氣象站，則選擇距離蕞近的一個測站作為匹配測站。按此原則，蕞終有38個北斗/GNSS測站匹配到地面氣象測站，包括27個CMONOC測站和11個DPT測站。中國地區(qū)使用的降水資料為逐小時累積降雨量觀測，資料的時段為2006—2014年；泰國地區(qū)使用的降水資料為逐日累積降雨量觀測，資料的時段為2007—2016年。

　　研究區(qū)域整體上為季風氣候區(qū)域，因此本文主要顧及PWV時間序列中的周年和半周年周期信號。采用以下模型對PWV時間序列進行擬合[28]

　　式中，y(t)即為t時刻(以年為單位表示)的PWV值；A0、A1、A2和A3分別為常數(shù)項、趨勢項、周年項和半周年項的系數(shù)；P1與P2分別為周年和半周年相位；QBO1和QBO2分別為30 hPa和50 hPa高度處的標準化準兩年振蕩(quasi-biennial oscillation)參數(shù)(，主要用于考慮QBO現(xiàn)象對水汽變化的周期影響；B1與B2為QBO相應(yīng)的尺度系數(shù)；SF為太陽光照通量參數(shù)(，用于考慮太陽光照變化對水汽的影響；B3為SF對應(yīng)的尺度系數(shù)。在采用式(3)擬合時，為了保證擬合結(jié)果的可靠性，要求北斗/GNSS的PWV產(chǎn)品覆蓋天數(shù)不少于2年，對不符合要求的測站不予擬合。圖 2給出了8個北斗/GNSS代表測站PWV時間序列以及采用式(3)模型擬合的結(jié)果，其中PWV時間序列中缺失的部分是由于北斗/GNSS數(shù)據(jù)缺失或異常值剔除造成的。

　　圖2 8個北斗/GNSS測站處PWV時間序列(灰點)、PWV模型擬合值(黑點)和并址氣象站月累積降水量(黑柱)

　　基于擬合模型計算研究時段(即2006—2016年)的PWV模型值，求取研究時段PWV模型值的平均值作為各北斗/GNSS測站處的PWV年均值。年均值的地理分布如圖 3(a)所示，在泰國的南部年均值可達50 mm左右，而在我國的云南地區(qū)年均值為20~30 mm。PWV年均值整體上呈現(xiàn)出較為典型的空間地理分布特征，即PWV年均值主要同測站的高程和緯度相關(guān)。圖 4給出了各個北斗/GNSS測站PWV年均值同測站高程和測站緯度的變化關(guān)系。容易看出，隨著測站高度的增大，PWV年均值呈現(xiàn)出近似于線性的下降趨勢，兩者變化的皮爾遜相關(guān)系數(shù)達-0.974。在緯度變化方面，PWV年均值同緯度變化的皮爾遜相關(guān)系數(shù)為-0.783，即PWV年均值在低緯度地區(qū)總體上要高于高緯度地區(qū)。這主要是由于低緯度地區(qū)的氣溫一般要高于高緯度地區(qū)，氣溫的升高可使大氣蓄水能力增強，在水汽來源較為充足的情況下，大氣水汽的含量更高。

　　中國-中南半島地區(qū)總體上屬于季風氣候類型，受到了印度季風、東亞季風、西太平洋季風等季風子系統(tǒng)的綜合作用。圖 3(b)給出了各個北斗/GNSS測站處PWV年振幅的地理分布。結(jié)合圖 2中的8個典型北斗/GNSS測站的PWV時間序列，不難看出在季風的影響下大部分測站大氣水汽含量的周年變化信號較為顯著，在夏季大氣水汽含量明顯高于冬季，在廣西和廣東部分地區(qū)PWV年振幅可超過20 mm。年振幅的地理分布整體上呈現(xiàn)出高緯度到低緯度下降的特征，在泰國的南部，例如圖 2(g)和圖 2(h)所示的SOKA和SRTN站，PWV常年保持在較高水平，年振幅在10 mm以內(nèi)。這主要是因為泰國南部地區(qū)氣溫常年較為穩(wěn)定，且地理位置臨海，水汽來源充足，因此水汽含量年變化幅度并不明顯。

　　類似于年振幅結(jié)果，圖 5(a)給出了各個北斗/GNSS測站處的半年振幅地理分布情況。半年振幅的地理分布總體上表現(xiàn)出同年振幅地理分布相反的特征，即隨著測站緯度的下降，半年振幅大體上呈增大的趨勢。在云南南部PWV半年振幅不足2 mm，而在泰國南部可達4~5 mm。這種分布同泰國的氣候特征息息相關(guān)，泰國大部分地區(qū)大氣水汽含量較高的夏季(3—5月)和雨季(6—10月)的時長要明顯長于水汽含量較低的涼季(11—次年2月)。對比圖 2(a)的云南XIAG站和圖 2(g)的泰國SRTN站可以看出，云南XIAG站PWV在一年中變化非常平順，而SRTN站PWV高值持續(xù)的時間要明顯長于低值持續(xù)時間。這種非對稱特性是導致低緯度測站半年周期信號更為顯著的主要原因。

　　大氣水汽含量及變化同降水過程息息相關(guān)。大氣水汽是降水形成的主要物質(zhì)基礎(chǔ)之一，大氣水汽的變化帶來的大氣潛熱能的儲存和釋放為降水過程提供重要的動力因子。圖 5(b)給出了北斗/GNSS測站PWV月均值同并址氣象測站月累積降水量的相關(guān)系數(shù)地理分布情況。結(jié)合圖 2中的8個典型北斗/GNSS測站并址氣象站的月累積降水量的時間序列，可以看出PWV同降水的相關(guān)系數(shù)分布與圖 3(b)中的PWV年振幅地理分布較為相似。隨著測站緯度的下降總體呈減小的趨勢，在云南地區(qū)相關(guān)系數(shù)在0.6以上，而在泰國南部相關(guān)系數(shù)小于0.2。這主要是因為在緯度相對較高的云南等地區(qū)，大氣水汽同降水的季節(jié)變化具有較好的一致性。在夏季由于副熱帶高壓的持續(xù)影響，暖冷鋒在此區(qū)域交會，并保持較長時間停留，導致降水增多。同時夏季氣溫升高，大氣蓄水能力增強，且季風系統(tǒng)將海洋的濕潤空氣源源不斷地輸送到該區(qū)域，大氣水汽含量達到峰值。而在緯度較低的泰國南部，大氣水汽常年保持較高含量，季節(jié)變化特征明顯更弱，在該地區(qū)影響降水的主要因素為大氣動力因子，而不再是大氣水汽含量，因此在低緯度地區(qū)兩者相關(guān)性明顯下降。

　　水汽是大氣中含量蕞為豐富的溫室氣體，加之大氣氣溫和水汽含量的正相關(guān)性(理論上滿足Clausius-Clapeyro方程)，大氣水汽含量的變化對大氣暖化具有很強的正反饋作用。已有的一些研究指出，在全球暖化背景下，水汽含量的變化同極端降水天氣頻率和強度的變化具有較強的關(guān)聯(lián)性[5]，因此分析大氣水汽含量異常同降水異常的關(guān)聯(lián)對于氣候分析和極端降水天氣的長期規(guī)律研究具有重要意義。圖 6(a)給出了北斗/GNSS觀測跨度超過10年的16個北斗/GNSS測站處PWV月均值距平值同月累積降水量距平值的相關(guān)系數(shù)地理分布，圖 6(b)和圖 6(c)選取了兩個代表測站(云南XIAG站和泰國CHAN站)的PWV和降水量距平值時間序列。研究區(qū)域內(nèi)大部分測站的PWV和降水量距平值的相關(guān)系數(shù)為0.2~0.4，呈現(xiàn)出一定的相關(guān)性，即大氣水汽含量偏高的月份在一定程度上對應(yīng)著降水異常偏高。反之，水汽含量偏低的月份在一定程度上對應(yīng)著降水異常偏低。從圖 6(b)和(c)中的兩個典型測站處的時間序列也可以觀察出這種關(guān)聯(lián)特性。

　　中國-中南半島地區(qū)是世界重要的產(chǎn)糧區(qū)，也是“一帶一路”倡議建設(shè)的重點地區(qū)，但在全球變暖背景下，近期該地區(qū)極端降水天氣頻發(fā)，嚴重威脅了該地區(qū)的經(jīng)濟建設(shè)和社會發(fā)展。本文圍繞大氣水汽分布和變化的氣候特征及同降水的長尺度關(guān)聯(lián)進行研究，采用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)處理模型和策略對中國-中南半島地區(qū)的地基北斗/GNSS測站數(shù)據(jù)進行高精度重處理和水汽反演，獲得了該地區(qū)數(shù)十年的大氣水汽含量(PWV)產(chǎn)品。基于該產(chǎn)品，系統(tǒng)分析了中國-中南半島地區(qū)的PWV年均值、年振幅和半年振幅的空間分布特征。結(jié)合北斗/GNSS測站并址氣象站的降水數(shù)據(jù)，討論了PWV同降水的相關(guān)特性。主要結(jié)論如下：

　　(1) 該地區(qū)大氣水汽含量主要同測站高程和緯度相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為-0.974和-0.783。在泰國的南部年均值達到50 mm左右，而在我國的云南地區(qū)年均值為20~30 mm。

　　(2) 受季風影響，該地區(qū)大部分測站上空大氣水汽表現(xiàn)出明顯的年周期變化，年振幅呈現(xiàn)出高緯度到低緯度下降的特征。在廣西和廣東部分地區(qū)PWV年振幅可超過20 mm，而在泰國南部SOKA和SRTN站，年振幅在10 mm以內(nèi)。

　　(3) PWV半年振幅的地理分布總體上表現(xiàn)出隨著測站緯度的下降的特征。在云南南部PWV半年振幅不足2 mm，而在泰國南部可達4~5 mm，這與泰國南部大氣水汽含量在一年中的非對稱分布特征有關(guān)。

　　(4) 大氣水汽含量同降水具有較為明顯的相關(guān)性，且隨著測站緯度的下降相關(guān)性減弱。在云南地區(qū)相關(guān)系數(shù)在0.6以上，而在泰國南部相關(guān)系數(shù)在0.2左右；PWV同降水量的距平值同樣具有一定的相關(guān)性(相關(guān)系數(shù)0.2~0.4)，表明相比于歷史同期，水汽含量偏多的月份在一定程度上對應(yīng)著降水異常偏高。

　　原標題：《學術(shù)交流 基于北斗/GNSS的中國-中南半島地區(qū)大氣水汽氣候特征及同降水的相關(guān)分析》

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