顾及气候差异的区域加权平均温度模型
——以中国陕西为例

朱 海，黄观文，张菊清

长安大学地质工程与测绘学院，陕西 西安 710054

天顶对流层延迟(zenith tropospheric delay,ZTD)是大气的一个重要参数。GNSS技术可以获取精确的ZTD、站点坐标等信息，具有时间分辨率高、站点分布广泛、精度高、不需要对仪器进行定标等特点，目前已广泛应用于灾害监测、反演大气可降水量等方面的研究。

Tm为加权平均温度，是测站天顶湿延迟(zenith wet delay)在转换可降水量(precipitable water vapor,PWV)时，水汽转换因子Π中唯一的变量。Tm的精度对PWV的精确确定起着极其重要的作用。但是，我国幅员辽阔，地形起伏较大，使得实际的大气湿廓线变化复杂，难以在大范围建立高精度的Tm模型。因此，国内外学者针对Tm模型展开了一系列的研究。文献[1]根据计算13个美国(27°N—65°N)范围内8718次的探空站资料，得出Tm和Ts的一元线性表达(Tm=0.72Ts+70.2)，首次将加权平均温度与地表温度联系了起来。该模型简单，实用，但难以保证在其他区域获取高精度Tm估计值。文献[2]使用2001年—2010年10年的ERA-Interim数据，改进并合并了GPT(global pressure and temperature)和GMF(global mapping function)，建立了新的全球GPT2模型。文献[3]改进了GPT2模型，在该模型基础上将格网分辨率提高至1°，并添加了Tm项。文献[4]基于球谐函数构建了全球大地观测系统的大气数据建立了GTm-Ⅲ(global weighted mean temperature-Ⅲ)，提出了新的近地大气温度全球Tm模型[5]，并且构建了顾及非线性高程归算的Tm模型[6]GTm-H(global weighted mean temperature-height)。文献[7—8]利用ERA5数据构建了新的全球和中国地区Tm经验模型。文献[9]针对中国区域起伏较大的特点，构建了估计季节精细变化的Tm垂直递减率函数模型。以上研究均对Tm模型提出了建设性的意见，将依赖地面气象资料的难度降低，只需要地理和天文资料。……