莫智翔 黎 杏 黄良珂 刘立龙 韦欣怡 周清华

1 桂林理工大学测绘地理信息学院，桂林市雁山街319号，541006 2 广西空间信息与测绘重点实验室，桂林市雁山街319号，541006

近年来，随着全球导航卫星系统(global navigation satellite system，GNSS)在气象学上的发展，GNSS水汽探测因相较于传统的水汽观测手段具有高时空分辨率、低成本、全天观测、高精度等优势，成为国内外专家学者研究的热点。在地基GNSS数据反演大气水汽(precipitable water vapor，PWV)的过程中，水汽转换系数K是将对流层天顶湿延迟(zenith wet delay，ZWD)转化为大气水汽的关键参数[1]，主要受大气加权平均温度(Tm)的影响[2-3]。

目前，加权平均温度的计算模型可根据是否需要测站处的气象信息分为两类：第1类是需要地表气象参数的经验模型，这种模型一般需要实测的地表温度(Ts)等气象参数。其中，Bevis模型[4]是目前使用最广泛的模型之一，它首先探究Ts与Tm之间的线性关系，建立适合于中纬度地区(27°～65°N)的Bevis模型，但该模型应用到其他区域会存在明显的系统性偏差[5]。为此，不少学者对基于局部或全球多年Tm数据拟合的经验模型进行研究[6-8]，并对Bevis经验模型进行改进，在地表气象参数可获得的情况下，这类Tm模型的效果最优。第2类是不需要气象参数的Tm模型[9-11]，这类模型是基于局部或全球多年Tm数据拟合的经验模型，使用简单，但相比于采用实测地表气象信息的Tm模型，其精度不是很高。其中，Emardson模型[12]是直接利用测站纬度和年积日计算Tm的非气象参数模型，姚朝龙等[13]和刘立龙等[14]将Emardson模型分别在中国低纬度地区和新疆地区进行精化，并取得良好的效果。……