摘要
水汽作为大气的重要组成成分，是影响区域降水最直接的因素，与天气和气候系统的演变密切相关。祁连山位于青藏高原东北部，是河西走廊及西北地区供水源头，对维护西北地区生态平衡、保障生态安全具有重要的作用。祁连山上空水汽资源较周围地区丰沛，但降水的转化率较低，形成的有效降水较少。大气可降水量(Precipitable Water Vapor,PWV)作为评估水汽含量的重要指标，研究祁连山地区PWV的时空变化特征及其影响因素，可以为人工影响天气试验提供可靠的数据支撑，对合理开发利用祁连山地区的水汽资源具有重要意义。本文基于 MODIS(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer)的 MOD05 标准水汽产品以及 ERA5(Fifth Generation of European Re-Analysis)再分析数据，系统的研究了祁连山及周围地区PWV的时空变化特征及影响因素，探讨了机器学习算法在PWV中的应用。 本文首先利用祁连山周边地区六个站点(敦煌、酒泉、民勤、格尔木、都兰和西宁)的探空数据，分别将MOD05和ERA5数据与基于探空数据得到的PWV进行对比分析，通过统计学方法研究两种数据在祁连山地区的适应性，从单点上来看，两种数据与探空数据整体上呈现出较好的一致性，相比于MOD05数据，ERA5与探空数据之间的差异性更小，可能与ERA5数据同化了探空资料有关。 接着对祁连山及其周边地区2001-2020年不同时间尺度下PWV的时空分布特征进行了详细分析。在月尺度上，MOD05和ERA5 PWV分别在8月和7月达到最大值，为16.09mm和15.66mm,两种数据均在1月达到最小值，分别为2.37mm和2.18mm;在季节尺度上，PWV呈明显的季节性差异，其中夏季PWV最大，冬季PWV最小;在年尺度上，MOD05 PWV年均值为82.86mm,在2010年达到最大值(104.15mm),在2008年达到最小值(71.70mm),ERA5的PWV平均值为92.56mm,相比于MOD05其年际间的变化不明显。在研究时段内，祁连山地区的PWV整体呈增加趋势，MOD05和ERA5 PWV的增长率分别为0.05mm/年、0.02mm/年;从空间分布上来看，两种数据的结果均表明祁连山地区PWV在不同时间尺度上的变化特征具有很好的一致性，PWV最大的地区位于祁连山东北部，祁连山山区呈由西北向东南递增的变化特征。 同时，本文利用经验正交函数(Empirical Orthogonal Function,EOF)及复经验正交函数(Complex EOF)的方法对祁连山地区PWV的影响因素进行了分析。EOF的第一模态表明，PWV与地表感热通量的变化密切相关，并且受温度的影响，PWV在时间上呈现周期为3-4年的震荡，其中在2005-2020年间最明显;EOF的第二模态表明祁连山东北部地区与西南部地区的PWV呈相反的变化特征，并且与地面风的变化密切相关;CEOF的结果则表明水汽可以从祁连山西南部逐渐向东北部运动，这解释了祁连山东北部PWV较大的原因。 最后，本文基于地表潜热通量、温度、地面风、降水多种气象参数，以及同期MOD05PWV数据，利用多层感知机的机器学习算法，对祁连山地区的PWV构建预测模型。预测结果与MODIS的观测结果表现出良好的一致性，误差大部分都集中在-5～5mm之间。
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