利用小波分解對地基GNSS獲取的可降水量(PWV)、氣壓和對流層延遲(ZTD)等時序進行處理和分析,以暴雨的實際降水量作為判別依據。研究結果表明,1 h間隔PWV與ZTD的小波高頻分解系數接近,均能夠從中提取暴雨預報特征信息,可用高頻ZTD代替PWV進行小波分析;頻率在30 min～1 h之間的ZTD,預報時間信息應在第1～3層級進行搜尋,30 min以下頻率的應在第3～5層級進行搜尋;db4小波分解PWV的暴雨預報閾值可設為-1.2,db4小波分解ZTD的暴雨預報閾值可設置為-0.007,db2小波分解ZTD的暴雨預報閾值可設為-0.01。

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【部分圖文】：

圖1 PWV的計算流程

ZTD分為干、濕2個分量,可以通過GNSS數據聯合解算得到,圖1為利用非差PPP解算的ZTD[10]推算PWV的流程圖。用ZTD減去天頂干延遲(ZHD)可得到天頂濕延遲(ZWD),轉化因子Π需要通過本地化模型計算得到[11]。1.3小波變換理論

圖2 郴州站2017-06-01～06-10降水分布

由于小波分解高頻系數能夠檢測PWV時序中的突變點和異常信息,且各月份發(fā)生暴雨的次數較少,故本文將給出PWV時序小波分解高頻系數中暴雨特征信息明顯的分解層級系數,將其與降水數據進行對照,提取暴雨特征信息。根據降水劃分等級[13]規(guī)定,每小時降水16mm以上為暴雨。圖2為2017-....

圖3 2017-06 db4小波分解PWV時序的

對PWV時序用db4小波分解可得到其高頻信號(圖3)。將圖3和圖2進行對比后發(fā)現,第1層高頻系數在暴雨發(fā)生前18h出現明顯小波震蕩(以波谷對應的時間點為準),而第2層高頻系數在暴雨發(fā)生前24h出現明顯小波震蕩,該信號點可作為暴雨預報特征信號點進行提取。利用同樣方法對2017-....

圖4 GNSS-PWV和GNSS-ZTD的相關性

在計算PWV過程中產生誤差的主要影響因素有ZWD、溫度和大氣壓等氣象參數。圖4為2017-07湖南郴州站GNSS-PWV與GNSS-ZTD的線性關系,從圖中可以看出,GNSS-PWV與GNSS-ZTD之間有很強的線性相關性,二者的相關系數達到0.9287,可為利用高時間分辨率Z....

本文編號：4031648