GNSS反演大气可降水量（PWV）具有精度高、时空分辨率高和不受天气影响等优点。在水汽反演的过程中,大气加权平均温度（Tm）是一个非常重要的参数。对于固定的地基GNSS站点而言,现有Tm全球模型和区域模型的适用性存在一定的局限性和不确定性。本文基于单站建模方法,分别利用欧洲中期天气预报中心（ECWMF）数据和无线电探空数据,构建了单站大气加权平均温度模型,并对其精度进行了验证和分析。主要研究内容和结论如下:1、总结了现有的大气加权平均温度模型的建模方法及其适用性和精度,并对影响大气加权平均温度精度的因素进行了分析。2、现有的Tm模型多为全球模型和区域模型,为了提高Tm模型的适用性和地基GNSS站点水汽反演的精度,本文采用单站建模的方法,以香港卫星定位参考站（HKSC）为例,利用ECMWF 2010-2015年的分层格网数据内插构建了单站线性模型E-ATm;在单站线性模型的基础上,附加Tm模型残差序列的周期性误差改正,分别构建了考虑年周期性误差的单站模型E-BTm、考虑半年周期性误差的单站模型E-CTm和考虑季节周期性误差的单站模型E-DTm;分别以2016-2017年ECWMF数据和探空数据积分计算的Tm值为参考,对上述4种新建单站模型和传统Bevis模型一起进行精度对比和验证。实验结果表明:单站线性模型E-ATm和考虑周期性误差改正的单站模型（E-BTm、ECTm、E-DTm）的精度均明显优于Bevis模型,平均偏差分别减小约90%和77%,RMS分别减小约23%和29%;根据Tm模型的残差序列分析,考虑周期性误差改正的3种Tm模型基本消除了周期性误差的影响。3、利用香港无线电探空站2005-2015年12h分辨率的探空数据,基于单站建模方法,分别构建了单站线性模型I-ATm以及考虑年周期性误差改正的I-BTm模型和考虑半年周期性误差改正的I-CTm模型;然后,利用2016-2018年探空数据,以探空数据积分计算的Tm值为参考,将上述3种单站模型分别与全球Bevis模型和区域Wang模型进行对比和精度验证。结果表明,相比全球Bevis模型和区域Wang模型,3种新建单站模型的精度（RMS）分别提高了约30%和26%;3种单站模型的精度基本一致,而考虑周期性误差改正的两种模型I-BTm和I-CTm的精度略优于线性模型I-ATm。