范士杰，刘兆健*，陈 岩，顾宇翔，刘焱雄

（1.中国石油大学（华东） 海洋与空间信息学院，山东 青岛 266580；2.自然资源部第一海洋研究所，山东 青岛 266061）

大气加权平均温度（Tm）是对流层湿延迟转化为大气可降水量的重要参数[1]。精确获取Tm需对气象资料进行复杂的积分运算，但大部分地区不具备测定相关气象数据的条件，因此一般采用经验模型对其进行估计。现有的Tm经验模型主要是根据Tm与气象参数（地表温度Ts、水气压es）的相关性而构建的，且多为考虑Ts的Tm-Ts线性模型，如Bevis M[2]等利用北美13个探空站资料建立了最早的Tm模型。由于建模资料的时空差异，导致Tm模型应用于部分区域时的精度有所下降，LAN Z Y[3]等发现Bevis模型应用于全球部分地区时会有较大的系统性误差；黄良珂[4]等发现GPT2w模型计算的Tm在中国东北和西部地区的误差较大，而在低海拔地区尚可保持较高精度；胡应剑[5]等发现GPT2w模型在新疆地区有-3～-4 K的系统性偏差，且1 格网分辨率的GPT2w模型计算结果优于5 分辨率的结果。因此，众多学者对精度更高的本地化Tm模型开展了研究[6-10]，李黎[11]等基于探空资料建立了湖南地区本地化Tm模型；张化疑[12]等利用MM4中尺度气象模式的温度、水汽等资料构建了渤海地区的Tm-Ts线性模型；李斐[13]等基于青岛探空站2009－2011年的探空资料建立了青岛地区Tm线性模型，上述模型均取得了一定的效果。

研究发现，Tm除了与Ts有强线性相关性外，还与es具有指数关系，且线性Tm模型可能存在周期性残差[14-15]。鉴于青岛地区目前还没有考虑……