一、用地面湿度参量计算我国整层大气可降水量及有效水汽含量方法的研究（论文文献综述）
王佳[1]（2021）在《多源空地水汽监测的数据融合研究》文中研究表明大气可降水量作为水汽含量的衡量标准,不仅是水和能源循环中的关键变量之一,也是影响地面辐射的重要因素。大气可降水量直接影响大气垂直稳定性,对气候变化、降水预报、大气校正等研究也有重要意义。受观测手段和反演方法的制约,使得大气可降水量产品在时空连续性、精度和空间分辨率等方面存在不足。空地监测的不同数据之间存在着互补性,可以通过数据融合技术在不改变原有观测条件与反演方法的基础上,生成兼具时空连续性、高精度的可降水量数据集,从而更好地分析大气可降水量时空分布特征,为人工降水、防灾减灾和气候变化研究提供数据基础。青海地处高原,地貌丰富地形复杂,其气候变化对下游乃至全国的气候变化都具有重要的影响,且限于高寒高海拔的地理特点,地面站点稀疏,观测资料远远少于东部沿海地区,仅靠单个数据源无法对当地可降水量大范围时空分布特征进行有效的分析。本文选择青海省作为研究区域,基于多源空地水汽监测数据,即两种广泛使用的全球可降水量产品（基于卫星的MODIS数据和基于再分析的ERA5数据）和地面站点数据（GNSS数据和无线电探空数据）,应用时空融合模型ESTARFM和线性回归校正方法,对2001～2018年的青海省可降水量数据进行融合校正,并利用融合后的数据研究青海省可降水量时空分布特征,主要结论有:1.应用无线电探空数据对ERA5再分析数据、MODIS卫星数据、地面监测站点GNSS数据进行评价后,各可降水量数据集在青海省的精度由高到低分别为:地基GNSS、ERA5再分析数据和MODIS卫星数据。GNSS可降水量数据有较高的精度,均方根误差在3mm以下,平均相对误差为1.52～2.76mm,相关性在0.9左右。而ERA5再分析数据在青海省范围内存在较多的高估,平均偏差为11%,均方根误差为4.2～4.96mm。MODIS数据在青海省范围内精度较差,低估程度达到了30%以上。各数据集随时间的精度变化呈现了较高的一致性,都表现为夏秋高,冬春低,随着可降水量的增长误差也随之增长。2.构建的ESTARFM模型在空间上融合效果较好,整体上提高了数据的空间分辨率,且融合了不同数据的特征提高了MODIS可降水量产品的精度。高空间分辨率的融合数据图像提供了详细和合理的空间变化,这些空间变化通常与未融合前的ERA5再分析数据估计的空间变化一致。在时间融合上与无线电探空数据相比虽精度较低,但趋势基本一致。3.分析青海省可降水量时空变化发现,青海省年平均（2001-2018）大气可降水量为1807.74mm,年际变化率为18.235mm/a,整体呈波动上升的趋势,2009年之后增幅加大,年均大气可降水量增加显着。季平均可降水量中夏季>春季>秋季>冬季,也呈逐年增长的趋势,夏季增长速率最高为8.817mm/a。空间分布上受地形影响较大,整体表现出随海拔增高而降低的趋势。
王奕丹,杨慧玲,孙跃,肖辉,周筠珺,沈淑婧,李一凡[2]（2021）在《1998-2017年三江源地区水汽和云水状况的时空分布》文中研究说明针对三江源地区水资源的时空分布特征,利用1998-2017年CMORPH的卫星反演逐时降水资料和ECMWF（ERA-interim）的高时空分辨率的月平均液相云水、冰相云水、水汽数据以及NCEP/NCAR的再分析资料等,并采用经验正交分解（EOF）、通量分析等方法,分析三江源地区空中液相云水、冰相云水的时空分布特征以及与水汽输送变化的关系。结果表明:三江源地区降水、水汽和云水的平均气候态特征基本一致,空间分布表现均为东多西少,并随时间均呈现增长趋势;EOF分解的三江源地区降水、水汽和云水的平均场空间分布分别表现为:中间-四周反相型、整体一致型、西北-东南位相反相型,相应的云水和降水平均场随时间有明显的下降趋势,而水汽平均场却略呈上升趋势。三江源地区水汽的来源主要有西北水汽输送带和西南水汽输送带,并且三江源处于"水汇"区。进一步分析表明,水汽向青藏高原水平输送量从600 hPa高度开始向上减弱;利用垂直剖面分析出青藏高原的南坡相对湿度很大,并且水汽抬升也很强烈,同时伴有较强的垂直速度,会导致三江源地区形成云水的汇聚。
王昀[3]（2021）在《新疆天山两侧冰雹外场探测和预报预警指标研究》文中研究表明新疆是我国西北地区冰雹灾害最多的省份,尤其以天山两侧最为严重。进入新世纪雹灾出现次数、受灾面积、经济损失均呈增加趋势,冰雹灾害防御工作面临着严峻挑战,深入开展冰雹探测与成因机制、进而助力人工防雹作业水平提高的相关研究迫在眉睫。本论文从新疆人工防雹作业及防灾减灾的实际需求出发,以天山两侧冰雹重灾区阿克苏地区、博尔塔拉蒙古自治州（简称博州）、奎玛流域、喀什地区为研究靶区,采用通过TK-2A GPS探测火箭对雹暴进行下投式外场探测所获取的第一手资料,以及冰雹综合灾情信息报告、地面和高空常规气象探测资料、多部雷达探测资料、NCEP/NCAR再分析和预报数据集等多源数据资料,在雹暴尺度上探析了促进雹暴发展的关键对流要素的垂直分布特征,进一步加深了对雹暴发展物理机制的理解和认识,这为冰雹预报预警指标的研究与确定提供了重要科学依据,在此基础上研究建立了符合业务需求、可操作性强的冰雹预报指标和在时间上具有一定提前量的冰雹预警指标。研究成果进一步丰富了山区冰雹成因的理论内涵,可为进一步提高新疆冰雹灾害的防御能力提供新的科技支持。论文的主要内容和研究结果如下:（1）基于典型雹暴事件的外场探测试验,通过研究对流要素垂直分布特征获得雹暴发展物理机制的新发现。利用TK-2A GPS探测火箭系统,对2016年7月23日傍晚发生在天山北侧博州的一例属于非超级单体强对流风暴的雹暴事件,在发展阶段的入流区、成熟阶段的上升区（雹暴前侧）、衰退阶段的下沉区,开展了3次7 km高度以下的下投式探测,在雹暴尺度上首次获得雹暴生命史不同阶段气象要素的垂直探测资料,在对比分析水汽参量、风切变、稳定度这些对流要素垂直分布特征和差异性的基础上,对有利于雹暴发展和增强的物理机制获得新认识。探测研究新发现包括:（1）通过水汽条件的分析发现,在雹暴上升区2～4 km MSL（拔海高度）范围内存在对雹暴发展和维持具有重要作用的陡立湿层,其间出现高湿度尖点,指示出雹暴云内有融化层存在,给出了融化层出现位置和厚度的判识方法;雹暴上升区云内的绝热比含水量（LWC）随高度单调递增,可降水量（PW）高于入流区和下沉区,较大的LWC和PW有利冰雹的形成;雹暴入流区和上升区水汽水平输入为雹暴发展提供能量和水汽供应,雹暴入流区、上升区、下沉区水汽水平输入输出量垂直廓线的显着特征是3 km MSL高度以下呈上小下大的斗笠状分布,入流区和上升区水汽输入的最大值出现在云底所在高度附近。（2）雹暴上升区强的垂直风切变有利于热量和水汽的向上输送,为雹暴发展提供能量;从雹暴入流区到上升区,有中等强度以下的垂直风切变向强切变转化,正是这种转化促使雹暴向前移动和发展;雹暴上升区最大的风暴相对螺旋度有利于雹暴的发展与维持。（3）雹暴上升区对流性不稳定度随着气压的升高呈非线性增加是雹暴发展最有利的垂直稳定度条件;雹暴上升区云内湍流活动最弱,这有利于雹暴的发展、稳定和生命期的延长。（2）成灾冰雹环境参数预报指标研究（1）对2008-2019年5-8月天山两侧176例成灾冰雹环境条件的分析表明,对起始高度温湿非常敏感的对流有效位能（CAPE）、对流抑制能（CIN）、抬升凝结高度（LCL）和抬升指数（LI）,其指示意义不够显着,而全总指数（TT）、K指数（K）、杰弗逊指数（JEFF）、强天气威胁指数（SWEAT）、0℃层高度（HGT0）、0℃层与-20℃层高度差（HGZ）、可降水量（PW）、0-6 km风切变（SHR6）则表现出物理意义明确并且指示意义明显,将这8个环境参数确定为预报参数。（2）预报参数的特征分析表明,奎玛流域、阿克苏地区、喀什地区TT、K、SHR6平均值相当,JEFF、HGT0平均值三个区域依次升高,HGZ、PW平均值三个区域依次减小,SWEAT平均值阿克苏地区最高。天山两侧出现成灾冰雹时,TT、PW的平均值与中国东部、美国及欧洲国家冰雹事件相当,SWEAT、SHR6明显偏低。天山两侧平均HGZ比中国东部地区明显偏薄。（3）预报参数特征的差异,很大程度上取决于天山两侧热力和动力条件的不同。对流性不稳定的南强、北弱造成了天山南侧平均TT、K、JEFF、SWEAT要高于天山北侧,南侧HGZ比北侧薄。在近地层湿度相当的条件下,天山北侧更强烈的上升运动使得奎玛流域有着比天山南侧更高的PW。（4）利用2008-2016年5-8月NCEP/NCAR再分析格点资料,根据百分位数方法,研究建立了成灾冰雹的环境参数预报指标体系,其中TT、K、SWEAT、HGZ和PW的预报阈值均是天山北侧大于天山南侧,JEFF、HGT0、SHR6均是天山北侧小于南侧。再利用2017-2019年5-8月NCEP/NCAR预报数据集计算的预报参数,预报天山两侧成灾冰雹的试预报准确率达到了100%。可见,采用NCEP/NCAR预报数据集和上述优选的预报指标能够在今后的天山两侧成灾冰雹预报中发挥重要作用。（3）成灾雹云的雷达参数预警指标研究对2008-2019年5-8月天山两侧176例成灾雹云的进一步综合分析表明:从动态过程来看,在降雹前30 min、18 min和降雹时,成灾雹云云体高度分别在11 km、12 km、11.5 km以上,反射率大于45 d BZ的核心云体顶高大部分超过6km、7 km、6.5 km,且超过80%、87%、96%的成灾雹云会出现大于50 d BZ的核心云体。从时空分布上来看,6月、8月天山两侧成灾雹云都比较强盛,且天山南侧喀什地区的成灾雹云最为高大强盛。从降雹的雷暴类型来看,天山北侧5-8月主要是由单体风暴造成地面降雹;而天山南侧则分两个时间段,5月和6月属于单体风暴的活跃期,它是降雹的主要雷暴系统,7月和8月降雹主要是由长生命史的中尺度对流系统造成的。以上述分析研究为基础,利用雷达回波形态参数及其与0℃层高度的差,建立了天山两侧5-8月及各月的降雹前30 min、18 min成灾雹云的雷达参数预警指标。总体上天山南侧喀什地区雷达参数预警指标明显偏高,天山两侧各月的预警指标以8月最高。检验分析指出,天山两侧雷达参数预警指标的准确率在80%以上,具有实用价值。（4）成灾冰雹预报预警指标体系的构建将预报指标、降雹前30 min和18 min预警指标集成融合,得到天山两侧成灾冰雹预报预警指标体系。基于指标体系,在成灾冰雹多发时段,利用NCEP/NCAR预报场、时间分辨率6 min的雷达探测资料,在3～9 h短期-短时预报中嵌套0～30 min临近预报,实现14:00～02:00 BST（北京时间）天山两侧成灾冰雹无缝隙预报预警。因而,成灾冰雹预报预警指标体系的构建,既有重要理论价值,又对新疆天山两侧人工防雹精准作业能力的提升具有重要技术支持,弥补了以往同类研究的不足。
文雯[4]（2019）在《成都市空气质量与大气水汽关系的研究》文中认为为了认知成都市空气质量状况及其与大气水汽的关系,以及更好地预报和防治污染,本文利用成都市环境监测中心提供的环境空气质量指数资料（AQI）、温江国家基准气候站提供的常规观测资料、ECMWF/NCEP再分析资料、L波段探空水汽数据和GDAS数据。首先分析了成都空气质量变化特征,初步研究了成都空气质量与大气能见度、大气可降水量（PWV）的关系。其次,利用地面气象要素估算出逐时的PWV,并结合AQI研究了成都地区降水、静稳天气、太阳辐射强度等气象条件对空气质量及其与大气水汽关系的影响。最后,选取2017年冬季成都市一次典型的持续重雾霾过程,对此次污染事件的空气质量特征及其与水汽的关系进行了具体研究,主要研究结论如下:（1）2015年成都单日空气质量指数（AQI）最高值为308,达到严重污染级别,年分布特征冬季最高,夏季最低,首要污染物最多的是PM2.5。大气能见度伴随着霾天数的增多而下降,AQI和大气能见度呈负相关,能见度与AQI的回归拟合度为65.7%。夏季能见度最高,为15.084km;冬季最低,仅为7.470km。春、夏季,PWV与臭氧质量浓度在5-8月呈显着负相关;秋、冬季,PWV与PM2.5及PM10质量浓度在1月、10-11月呈显着正相关,其中水汽对PM2.5浓度影响较大的时段出现在1月和10月。（2）降水时,臭氧（O3）浓度随着PWV的增大而显着地减少,PWV与PM2.5、PM10浓度的正相关系数减弱,其中对PWV与PM10浓度的相关性影响最大,相关系数减小47.62%。PWV与O3的负相关系数在春季增强、夏季减弱;PWV与PM2.5的正相关系数在秋冬季减弱。当天气处于高静稳指数时,PWV变化对污染物浓度的变化更为显着。不同太阳辐射强度下,PWV与O3的相关性也不同,随着太阳辐射增强,PWV与PM2.5、PM10的相关性从正相关转变为负相关。（3）500hPa纬向环流盛行、低层气压梯度小、风速弱是空气污染的大尺度环流背景。水平风速低、风切变小、大气层结稳定、混合层高度低及逆温层等气象条件的相互配合导致污染加剧。根据后向轨迹模式,冬季盆地的污染气团主要来源于盆地西部、盆地周边甚至盆地内部的下沉气流。本次冬季雾霾过程的前期以霾为主,后期雾霾交替并存。通过水汽后向轨迹模拟分析,本地的污染颗粒物和来自甘陕一带的污染物输送是导致成都地区污染物浓度上升的最主要因素,此次成都地区雾霾的持续与发展与来自孟加拉湾的水汽有密切的关联。探空分层水汽与污染物变化的比较得出,污染物与第3、4、5层（850-5500米）水汽变化最为显着。
卓世新,李如琦,苗运玲,冯桂红[5]（2016）在《哈密地区空中水汽及增水潜力分析》文中研究指明采用哈密地区6站1975—2014年逐日地面水汽压和降水量资料,计算了哈密各站的大气可降水量、有效空中水资源量、自然降水产出率和人工增水潜力值,并分析了各量的时空分布特征。结果表明:哈密地区年平均整层大气可降水量为25604327 mm,年均有效空中水资源量约为232828 mm,占整层大气可降水量的1/41/10;年均自然降水产出率在9%28%,自然降水产出率与降水量成正比关系。哈密地区的年人工增水潜力理论计算值在8442399 mm之间,潜力值在夏季最大,巴里坤和伊吾明显多于其它区域。
王皓[6]（2013）在《地基GPS的资料处理及在天气分析中的应用》文中研究指明水汽是大气的一种主要成分,也是一种温室气体,尽管在大气中的含量很少,但是其在大气中的变化却十分剧烈。其空间分布极不均匀,时间变化也极其迅速,是大气中变化最大的一种成分,并且其变化尺度比风速、气温要精细得多。气象学和天气预报的基本问题之一就是要较为准确地测量大气中水汽的分布及其变化情况。运用GPS技术估算大气中的水汽含量是20世纪90年代兴起的一种极有潜力、实用价值很大的一种新方法或监测技术,由于其在获取大气水汽时具有高精度、高容量、高时空分辨率、全天候、近实时等诸多优点,因此受到了气象工作者的广泛重视。国家、部门和地方为此投入了大量的人力和物力,并已获取、积累了大量的GPS原始资料,但目前我国地基GPS水汽监测网建设还处于起步阶段,加之该探测技术涉及测量学与气象学知识的交叉融合,存在着很多需要解决及进一步研究的问题。通过GPS延迟量反演大气可降水量具有处理环节多、技术较复杂等特点,它们制约了地基GPS资料的有效使用；在GPS反演水汽过程中对于加权平均温度的建模以及应用缺乏统一的标准；地基GPS数据处理过程中,存在GPS原始数据或地面气象数据中有一方数据缺失,就无法计算出GPS可降水量（GPS-PWV）的问题；利用GPS-PWV在天气气候分析中多局限于PWV自身变化的研究,对水汽变化的深层次缘由研究较少。针对以上这些问题,本文开展了深入的分析与研究,主要得到了以下一些结论：（1）通过自身的实践与应用,较全面地提出了解决目前气象业务部门运用地基GPS反演水汽技术中存在的两个关键性问题,即：GPS数据处理软件的使用问题以及业务化运行中的一体化处理问题；（2）以地基GPS反演水汽的整个流程为主线,定性地分析了其中存在的主要误差源,定量地计算出了允许误差的范围,进一步提升了GPS反演水汽的精度问（3）利用数学方法和智能算法分别提出了两种可降水量缺测时的简便插补方案,通过主成分分析法解决了拟合因子的选择问题,通过敏感性试验得到了拟合可降水量神经网络模型的结构组成；（4）对于加权平均温度存在的拟合公式不统一,各区域有不同的Tm计算模型的问题,提出了适用于我国的通用Tm计算模型,并达到了气象应用的精度要求；（5）对江苏和重庆地区两次强降雨过程中GPS-PWV的变化特征进行了细致分析,并结合NCEP再分析资料、常规探空资料、卫星云图资料、地面气象资料以及wrf数值模拟结果等对过程中的动力、热力过程进行了详细剖析,揭示出了水汽变化的深层次缘由,深化了GPS-PWV作为预报指标的意义；（6）利用GPS-PWV资料首次对成都地区秋季可降水量的空间分布与循环周期进行了分析,研究得到了PWV与海拔高度间存在负相关关系,PWV季节内存在1/4季的变化特征,十月中旬是PWV由多到少的转折期,成都地区秋季降水过程主要集中在夜间,大气水汽总量的累积或释放与地面实际降水量有着较好的对应关系,可降水量的峰值出现的时间一般提前于降水强度极大值出现的时间等结论。
刘丹,邱新法,史岚,施国萍[7]（2013）在《基于NCEP资料的我国大气可降水量的计算及其时空分布》文中指出利用1948—2009年的NCEP再分析资料获取多年平均大气可降水量,分析我国大气可降水量的空间分布和季节变化,并选用2001年的资料与同期探空资料进行对比验证.结果表明:我国大气可降水量的空间分布总趋势是低纬大于高纬,平原大于高原,沿海地区大于内陆地区;季节变化明显,冬季大气可降水量较小,夏季较大;NCEP资料与探空资料的计算结果基本一致.
孙海燕,于勇,李旭,刘岩[8]（2011）在《用地面露点计算整层大气可降水量方法的应用》文中研究表明本文拟将杨景梅、邱金桓提出的地面湿度参量计算整层大气可降水量的方法,用于东北地区的整层大气可降水量的分析,为了验证此方法是否适用于小范围整层大气可降水量,用N30°-N50°,E110°-E130°范围内10个探空站地面露点温度资料,计算整层大气可降水量,并与探空资料计算整层大气可降水量结果进行了统计分析,表明两者相关性较好,可以将此方法用于实际业务工作中。文中还利用此方法,对2010年4月19日的一次天气过程的整层大气可降水量进行了计算,对照天气形势,地面降水,得出一些关于水汽的输送、分布特征,水汽与地面降水的关系等的初步结论。
王维佳,陈碧辉[9]（2010）在《四川上空大气可降水量时空分布特征》文中研究表明本文利用94个气象台站30 a地面湿度参量资料,采用通过地面水汽压计算大气可降水量的经验公式,分析了四川上空大气可降水量时空分布特征,初步评估了四川地区的空中水资源。结果表明:（1）四川地区空中水资源十分丰富,开发潜力巨大:东部盆地区全年大气可降水量为1178.11 cm、降水效率8.98%;西部高山高原区全年大气可降水量为321.06 cm、降水效率21.16%。（2）大气可降水量和降水效率空间分布明显不均匀,东部盆地区大气可降水量远远高于西部高山高原区,降水效率则是西部高山高原区高于东部盆地区。（3）大气可降水量季节变化明显,一年之中夏季最多,秋季次之,冬季最少。西部高山高原区大气可降水量季节差异尤其显着。（4）30 a来,大气可降水量波动略呈线性增多,大气可降水量年际变化小。
王维佳,刘建西,张世林,孙林生[10]（2009）在《飞机增雨作业区域空中水资源特征》文中进行了进一步梳理本文利用79个气象台站1971-2000年30a的地面水汽压资料,采用杨景梅的经验公式,根据地面湿度参量计算了大气可降水量,初步研究了四川飞机增雨区域的空中水资源特征。四川的飞机作业主要区域为整个四川盆地,分为13个作业分区。分析发现,整个飞机增雨区域全年大气可降水量为1181.29cm,降水效率为8.96%,空中水汽丰沛,空中水资源十分丰富,具有很好的开发前景。大气可降水量的时空分布具有明显的不均匀性:各气象台站间大气可降水量、降水效率差异较大,大气可降水量在914.17cm-1351.28cm之间,降水效率在6.48%-14.99%之间;大气可降水量季节变化明显,一年之中夏季（6月、7月、8月）最多,冬季最少;春秋两季是冬夏季间的过渡季节,两者的平均大气可降水量较接近;就降水效率而言,各区域都不高,平均在17.35%-12.35%之间,说明实际降水量占空中水汽总含量比例很小,空中水资源开发潜力巨大;全年内大气可降水量1月-2月有涨有跌,2月-7月持续看涨,7月-1月持续看跌;30a来,大气可降水量线性变化略有增多。
二、用地面湿度参量计算我国整层大气可降水量及有效水汽含量方法的研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、用地面湿度参量计算我国整层大气可降水量及有效水汽含量方法的研究（论文提纲范文）
（1）多源空地水汽监测的数据融合研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 地基水汽研究 |
| 1.2.2 空基水汽研究 |
| 1.2.3 水汽数据融合研究 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第2章 研究区概况及数据来源 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置及地貌特征 |
| 2.1.2 研究区气候特点 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.2.1 地面站点资料 |
| 2.2.2 MODIS水汽产品 |
| 2.2.3 ERA5 再分析数据 |
| 2.3 数据分析方法 |
| 2.3.1 大气可降水量计算方法 |
| 2.3.2 误差分析方法 |
| 第3章 可降水量数据在青海省的适用性评价 |
| 3.1 空基数据与地基数据的时空匹配 |
| 3.2 不同空间尺度上可降水量的数据精度 |
| 3.3 不同时间尺度上可降水量的数据精度 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 可降水量数据的融合研究 |
| 4.1 数据融合 |
| 4.1.1 数据预处理 |
| 4.1.2 ESTARFM时空融合模型 |
| 4.1.3 数据融合空间效果与分析 |
| 4.1.4 数据融合时间效果与分析 |
| 4.2 基于线性回归的数据精度校正 |
| 4.2.1 方法介绍 |
| 4.2.2 模型构建与精度评价 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 青海省可降水量时空分布特征 |
| 5.1 时间分布 |
| 5.2 空间分布 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（2）1998-2017年三江源地区水汽和云水状况的时空分布（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 数据与方法 |
| 1.1 数据 |
| 1.2 方法 |
| 2 降水、可降水量、水汽的气候态特征 |
| 3 降水、水汽和云水的时空分布特征 |
| 3.1 降水的EOF分析 |
| 3.2 水汽的EOF分析 |
| 3.3 云水的EOF分析 |
| 3.3.1 LWP的EOF分析 |
| 3.3.2 IWP的EOF分析 |
| 4 物理量诊断分析降水成因 |
| 4.1 整层水汽通量、水汽通量散度及其分层特征 |
| 4.2 垂直水汽通量剖面特征 |
| 5 结论 |
（3）新疆天山两侧冰雹外场探测和预报预警指标研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的和意义 |
| 1.2 冰雹外场试验的研究进展 |
| 1.2.1 冰雹大规模外场试验的开展 |
| 1.2.2 基于外场试验对冰雹云三维气流结构的研究 |
| 1.3 环境参数在冰雹预报研究中的应用现状 |
| 1.3.1 环境参数在欧洲冰雹预报研究中的应用现状 |
| 1.3.2 环境参数在美国冰雹预报研究的应用现状 |
| 1.3.3 环境参数在中国冰雹预报研究中的应用现状 |
| 1.3.4 其它地区环境参数在冰雹预报研究中的应用现状 |
| 1.4 冰雹雷达参数预警指标的研究现状 |
| 1.5 论文研究内容及研究目标 |
| 第二章 研究区概况与外场试验设计 |
| 2.1 研究区概述 |
| 2.1.1 地理概况 |
| 2.1.2 新疆冰雹的时空分布 |
| 2.1.3 新疆冰雹灾害的时空分布 |
| 2.2 TK-2A GPS探测火箭系统简介及试验方案设计 |
| 2.2.1 TK-2A GPS探测火箭系统简介 |
| 2.2.2 外场探测试验方案设计 |
| 2.2.3 外场试验中冰雹云特征参量的计算方法与公式 |
| 2.3 资料及预处理 |
| 2.3.1 多普勒雷达探测数据 |
| 2.3.2 多普勒雷达探测数据的预处理 |
| 2.3.3 冰雹云的识别 |
| 2.4 本章小节 |
| 第三章 典型雹暴事件的对流层中低层火箭下投式探测 |
| 3.1 典型雹暴的雷达回波和环境场特征 |
| 3.2 典型雹暴探测过程 |
| 3.3 探测结果分析 |
| 3.3.1 水汽条件 |
| 3.3.2 风的垂直分布 |
| 3.3.3 稳定度 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 天山两侧成灾冰雹的预报指标研究 |
| 4.1 成灾冰雹预报参数的确定与特征分析 |
| 4.1.1 邻近探空标准 |
| 4.1.2 成灾冰雹个例统计 |
| 4.1.3 环境参数梳理 |
| 4.1.4 成灾冰雹的环境参数特征 |
| 4.2 预报参数特征南北差异的可能原因 |
| 4.3 成灾冰雹的预报指标研究 |
| 4.4 成灾冰雹预报指标的检验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 天山两侧成灾雹云的雷达参数预警指标研究 |
| 5.1 资料与方法 |
| 5.1.1 雷达探测资料 |
| 5.1.2 雷达参数的确定 |
| 5.2 成灾雹云的雷达参数特征 |
| 5.2.1 降雹前 30 min分钟成灾雹云的雷达参数特征 |
| 5.2.2 降雹前18 min成灾雹云的雷达参数特征 |
| 5.2.3 降雹时成灾雹云的雷达参数特征 |
| 5.2.4 成灾雹云雷达参数的演变特征 |
| 5.3 成灾雹云的雷达参数预警指标 |
| 5.3.1 降雹前30 min成灾雹云的雷达参数预警指标 |
| 5.3.2 降雹前18 min成灾雹云的雷达参数预警指标 |
| 5.4 成灾雹云预警指标的检验 |
| 5.4.1 降雹前30 min成灾雹云雷达参数预警指标的检验 |
| 5.4.2 降雹前18 min成灾雹云雷达参数预警指标的检验 |
| 5.5 成灾冰雹预报预警指标体系的构建 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与讨论 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 论文特色与创新点 |
| 6.3 不足与下一步计划 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（4）成都市空气质量与大气水汽关系的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状与进展 |
| 1.2.1 大气水汽的研究进展 |
| 1.2.2 空气质量的研究进展 |
| 1.2.3 大气水汽与空气质量关系的研究进展 |
| 1.3 研究区域概况 |
| 1.3.1 地理环境概况 |
| 1.3.2 气候状况 |
| 1.3.3 空气质量概况 |
| 1.4 本文的章节安排 |
| 第二章 数据来源及研究方法 |
| 2.1 数据来源 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 相关方法 |
| 2.2.2 环境评价标准 |
| 2.2.3 静稳天气指数 |
| 2.2.4 混合层高度 |
| 2.2.5 水汽计算方法 |
| 2.2.6 Hysplit后向轨迹模式 |
| 第三章 成都市大气水汽与空气质量关系的初步研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 空气质量分析 |
| 3.2.1 AQI时间分布特征 |
| 3.2.2 AQI级别分布比例 |
| 3.2.3 首要污染物 |
| 3.2.4 空气质量与大气能见度的关系 |
| 3.3 大气水汽与空气质量的相关性 |
| 3.3.1 春、夏季大气水汽与臭氧的关系 |
| 3.3.2 秋、冬季大气水汽与颗粒物污染物关系 |
| 3.4 本章小节 |
| 第四章 不同天气条件对成都市空气质量与大气水汽关系的影响 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 降水的影响 |
| 4.2.1 湿度、PWV和降水的关系 |
| 4.2.2 有无降水的比较 |
| 4.2.3 不同等级降水情形 |
| 4.3 静稳天气的影响 |
| 4.4 太阳辐射的影响 |
| 4.4.1 太阳辐射对臭氧的影响 |
| 4.4.2 太阳辐射对污染物与水汽关系的影响 |
| 4.5 本章小节 |
| 第五章 成都一次典型重雾霾过程分析 |
| 5.1 个例的选取 |
| 5.2 污染过程的环流背景 |
| 5.3 污染的扩散条件 |
| 5.3.1 水平扩散条件 |
| 5.3.2 垂直扩散条件 |
| 5.4 污染物来源分析 |
| 5.5 空气质量与大气水汽的关系 |
| 5.5.1 水汽输送特征 |
| 5.5.2 水汽来源分析 |
| 5.5.3 探空分层水汽与气态污染物的关系 |
| 5.6 本章小节 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 讨论与展望 |
| 参考文献 |
| 作者在读期间科研成果简介 |
| 致谢 |
（5）哈密地区空中水汽及增水潜力分析（论文提纲范文）
| 1 资料和方法 |
| 1.1 资料 |
| 1.2 计算方法 |
| 1.2.1 大气可降水量(W)和有效空中水资源量(We) |
| 1.2.2 自然降水产出率(Er) |
| 1.2.3 人工增雨(雪)潜力(Wz) |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 哈密地区空中水资源的时空分布 |
| 2.2 有效空中水资源的时空分布 |
| 2.2 自然降水产出率 |
| 2.3 人工增水潜力 |
| 3 结论 |
（6）地基GPS的资料处理及在天气分析中的应用（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第1章 地基GPS气象学概述 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 GPS气象学定义 |
| 1.2.1 天基GPS气象学 |
| 1.2.2 地基GPS气象学 |
| 1.3 国内外地基GPS气象学的发展 |
| 1.3.1 国外地基GPS气象学的发展 |
| 1.3.2 国内地基GPS气象学的发展 |
| 1.4 地基GPS气象学的发展与应用前景 |
| 1.5 问题的提出 |
| 1.6 本章小结 |
| 第2章 地基GPS探测水汽原理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 大气对GPS观测的影响 |
| 2.3 GPS信号传播过程中的延迟 |
| 2.3.1 电离层延迟 |
| 2.3.2 对流层延迟 |
| 2.4 GPS延迟量反演水汽的流程 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 地基GPS反演水汽的一体化流程构建 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 GPS数据处理软件的选择和使用 |
| 3.2.1 GAMIT软件的安装与配置 |
| 3.2.2 相关数据文件的准备 |
| 3.3 GPS水汽监测系统的一体化与自动化 |
| 3.3.1 GPS水汽监测系统的基本组成 |
| 3.3.2 GPS水汽监测系统各环节处理流程 |
| 3.3.3 自动化流程 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 地基GPS反演水汽的误差源分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 天顶总延迟误差来源及解决办法 |
| 4.3 天顶静力延迟误差分析 |
| 4.4 天顶湿延迟误差分析 |
| 4.5 GPS可降水量与无线电探空可降水量的比对中存在的问题 |
| 4.6 结论 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 大气可降水量缺测时的插补方案 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于线性拟合方法获取大气可降水量 |
| 5.2.1 地面气象数据与GPS可降水量的相关性分析 |
| 5.2.2 计算公式的回归分析及检验 |
| 5.3 基于神经网络技术建立大气可降水量模型 |
| 5.3.1 研究目的 |
| 5.3.2 数据 |
| 5.3.3 神经网络模型构建 |
| 5.3.4 大气可降水量神经网络模型精度比较与验证 |
| 5.3.5 结论 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 加权平均温度模型的建立 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 资料和方法 |
| 6.3 Tm的模型构建 |
| 6.3.1 Tm的变化特征分析 |
| 6.3.2 Tm模型建立方案 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 地基GPS技术在天气分析中的应用研究 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 利用地基GPS技术对江苏地区一次强对流性降水过程的综合分析 |
| 7.2.1 环流背景特征 |
| 7.2.2 数据 |
| 7.2.3 GPS-PWV的演变特征分析 |
| 7.2.4 动力条件分析 |
| 7.2.5 能量变化分析 |
| 7.2.6 结论 |
| 7.3 利用地基GPS技术对重庆地区一次暴雨过程的综合分析 |
| 7.3.1 环流背景特征 |
| 7.3.2 数据 |
| 7.3.3 GPS-PWV综合分析 |
| 7.3.4 WRF模拟结果分析 |
| 7.3.5 结论 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 地基GPS技术在气候分析中的应用研究 |
| 8.1 引言 |
| 8.2 成都地区秋季GPS-PWV时空演变特征分析 |
| 8.2.1 PWV的空间分布特析 |
| 8.2.2 PWV的时间变化特征 |
| 8.2.3 PWV的输送特征 |
| 8.2.4 GPS-PWV日循环特征 |
| 8.3 结论 |
| 8.4 本章小结 |
| 第9章 结论与展望 |
| 9.1 研究结论 |
| 9.2 本文的特色与创新 |
| 9.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 附录1 物理量列表(按文中出现的先后顺序排列) |
| 附录2：英文缩写词列表(按文中出现的先后顺序排列) |
| 附录3：风矢—位温能量图简介 |
（7）基于NCEP资料的我国大气可降水量的计算及其时空分布（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 NCEP/NCAR再分析资料 |
| 2 计算方法 |
| 3 计算结果和分析 |
| 3.1 多年年平均大气可降水量的空间分布 |
| 3.2 大气可降水量的季节变化 |
| 3.2.1 冬季 |
| 3.2.2 春季 |
| 3.2.3 夏季 |
| 3.2.4 秋季 |
| 3.3 NCEP资料与探空资料的对比验证分析 |
| 4 结论与展望 |
（9）四川上空大气可降水量时空分布特征（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 资料与计算方法 |
| 2 结果分析 |
| 2.1 空间分布 |
| 2.2 季节变化 |
| 2.3 年内变化 |
| 2.4 年际变化 |
| 3 结论与讨论 |
四、用地面湿度参量计算我国整层大气可降水量及有效水汽含量方法的研究（论文参考文献）
- [1]多源空地水汽监测的数据融合研究[D]. 王佳. 青海大学, 2021(01)
- [2]1998-2017年三江源地区水汽和云水状况的时空分布[J]. 王奕丹,杨慧玲,孙跃,肖辉,周筠珺,沈淑婧,李一凡. 成都信息工程大学学报, 2021(02)
- [3]新疆天山两侧冰雹外场探测和预报预警指标研究[D]. 王昀. 兰州大学, 2021(09)
- [4]成都市空气质量与大气水汽关系的研究[D]. 文雯. 成都信息工程大学, 2019(05)
- [5]哈密地区空中水汽及增水潜力分析[J]. 卓世新,李如琦,苗运玲,冯桂红. 沙漠与绿洲气象, 2016(06)
- [6]地基GPS的资料处理及在天气分析中的应用[D]. 王皓. 南京信息工程大学, 2013(01)
- [7]基于NCEP资料的我国大气可降水量的计算及其时空分布[J]. 刘丹,邱新法,史岚,施国萍. 南京信息工程大学学报(自然科学版), 2013(02)
- [8]用地面露点计算整层大气可降水量方法的应用[A]. 孙海燕,于勇,李旭,刘岩. 第28届中国气象学会年会——S9大气物理学与大气环境, 2011
- [9]四川上空大气可降水量时空分布特征[J]. 王维佳,陈碧辉. 高原山地气象研究, 2010(03)
- [10]飞机增雨作业区域空中水资源特征[A]. 王维佳,刘建西,张世林,孙林生. 第26届中国气象学会年会气候资源应用研究分会场论文集, 2009