龙凤阳，胡伍生，杨雪晴

(1.东南大学 交通学院，江苏 南京 211189；2.南昌大学 共青学院工程技术系，江西 共青城 332020)

水汽是地球大气中一种高度可变的成分，在天气和气候系统中扮演着关键的角色。传统的水汽探测技术包括水汽辐射计、探空仪和卫星遥感等，由于分辨率的限制，它们已不能满足日益增长的气象应用需求。全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)探测水汽具有成本低、精度高、时空分辨率高、全天候工作等特点，比传统的水汽探测技术更具吸引力[1]。在地基GNSS遥感水汽中，将对流层天顶湿延迟(ZWD)转换为大气可降水量(PWV)时，大气加权平均温度(Tm)是影响转换精度的一个关键因素，当Tm的误差为±5 K时，通常会导致1.6%～2.3%的PWV估计误差。利用气象探空资料和再分析数据可以计算Tm，但气象探空资料的时空分辨率有限，而再分析数据本身也有不确定性。根据Tm与地表气温(TS)的关系构建Tm模型有助于提高ZWD-PWV反演的实用性和效率，Bevis等利用北美地区13个探空站8 718条大气垂直廓线数据，建立用于Tm估计的线性公式(Bevis模型)[2]。但利用一个统一的线性公式计算Tm既没有考虑地理位置的差异，也不能顾及Tm的季节性变化规律，为此国内外很多学者开展了Bevis模型的本地化研究，如龚绍琦通过分析中国区域Tm分布的时空特性建立了逐季节、分区域的线性回归模型[3]，李建国等建立了适合中国东部地区使用的逐月Tm-TS模型[4]，朱明晨等建立了适用于江苏区域的按年积日分段拟合的Tm-TS模型[5]。我国幅员辽阔，地形地貌复杂，气候系统变化多样，气象探空站点分布极不均匀，利用少数探空站点建立的Tm模型只能适用于某一区域，急需一个高精度的Tm模型来开展全国范围内的GNSS水汽遥感。……