DOI：10.12265/j.gnss.2023016不同加权平均温度模型对大气可降水量影响分析陈祥明1，王宝宝2，李若瑜1，林乐科1，朱庆林1(1.中国电波传播研究所,山东青岛266107；2.航天系统部装备部军事代表局驻石家庄军事代表室,石家庄050081)摘要：加权平均温度(WMT)是地基全球卫星导航系统(GNSS)气象学中解算大气可降水量(PWV)时的一个重要物理量，利用国内四个典型地区2019年的历史气象探空数据计算各剖面的WMT，构建了适合当地的WMT线性统计模型，并对所建模型、工程上常用的几种WMT统计模型及利用其换算得到的PWV进行了对比.根据统计结果可知：对于精度较高的需求，构建适合当地的统计模型是很有必要的，另外，各统计模型中Mao模型和Mendes模型的精度相对较高，在不具备建模条件的情况下可以优先考虑.本统计结果可为其他涉及WMT的工程应用提供参考.关键词：地基全球卫星导航系统(GNSS)气象学；大气可降水量(PWV)；加权平均温度(WMT)；对流层天顶湿延迟(ZWD)；转换因子中图分类号：P228.4；TN011文献标志码：A文章编号：1008-9268（2023）03-0072-050引言水汽是重要的温室气体,其随时空的变化对气象预报、气候变化以及水循环等研究均有重要的意义，利用地基全球卫星导航系统(GNSS)获取对流层延迟来反演大气可降水量(PWV)是GNSS气象学的重要研究内容.基于GNSS载波相位观测值、高精度卫星星历和卫星钟差，利用精密单点定位(PPP)算法[1]解算对流层总天顶延迟(ZTD)，而对流层静力延迟(ZHD)可利用地面气象参数较精确的获得[2].ZTD扣除ZHD，即得到对流层天顶湿延迟(ZWD).PWV可由ZWD进一步换算得到，而加权平均温度(WMT)是转换因子的一个重要影响因素[3].本文选择国内四个典型地区，利用2019年当地的历史气象探空数据(常规气象探测为每天两组气象探空数据，时间分别为0:00UT和12:00TU)，用数值积分的方式计算所有剖面的WMT，构建了适合当地的WMT线性统计模型；对比了该统计模型以及其他常用的WMT统计模型换算得到的PWV值，并统计了与利用探空剖面计算的PWV的均方根误差(RMSE).根据统计结果给出工程建议，为其他涉及WMT的工程应用提供了技术参考.1PWV1.1大气折射率湿项计算Nw工程中常用的对流层大气折射率湿项的计算公式为Nw=k′2eT+k3eT2.(1)k′2=k2−k1RdRvk1k2k3k1k2k′2k3k1k2k3RdRvRdRveTtTt式中：，、、为常数,、、单位为K/hPa，的单位为K2/hPa.Thayer[4]给出的参考值分别为=77.604±0.014、=64.79±0.08、=377600±400，和分别为干空气和湿空气的气体常数，=0....
