文摘大气加权平均温度(Atmospheric Weighted Mean Temperature,Tm)是全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)反演水汽的关键因素,针对已有的中国南部区域大气加权平均温度模型未同时顾及Tm的高程非线性垂直变化和日周期变化特征,提出利用2015—2017年的欧洲中期天气预报中心(European Center for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)提供的第5代再分析资料建立了水平分辨率为1°×1°的中国南部Tm模型(CNXNTm模型)。用未参与建模的2018年ERA5再分析资料积分计算的Tm和探空站Tm数据为参考值,对CNXNTm模型进行精度检验,与目前精度较好的IGPT2W模型和最新的GPT3模型进行比较分析。结果表明,在统计的22个气压层内CNXNTm模型偏差(BIAS)和均方根误差(RMSE)分别为0.14、2.26 K,相对于IGPT2W模型的0.73、5.38 K提升了81%和58%,相对于GPT3模型的17.66、17.81 K提升了99%和87%。在所有气压层范围,CNXNTm模型结果变化小,稳定性强。在内陆与沿海比较中CNXNTm模型适应性更好。因此顾及了非线性垂直变化的CNXNTm模型估计值更接近Tm在垂直高度上的变化趋势,并且顾及了日变化的CNXNTm模型能够获得更精细的Tm值日周期变化特征,可为中国南部区域实时、高精度GNSS水汽监测提供参考。
