天气和气候时间序列记忆性特征的研究对提高天气和气候极值的预测水平有积极作用。利用济南和青岛1961—2020年逐日、月和年平均气温资料，运用自相关性分析和分形系统理论，得到不同时间尺度时间序列的记忆性特征，并分析了气候时间序列归一化概率密度分布的长尾特征。分析结果表明：1)济南和青岛的日平均气温距平时间序列呈现出白噪声特征，青岛月和年平均气温距平时间序列的记忆性大于济南。2)济南和青岛的月、年平均气温距平时间序列与日平均气温距平时间序列之间存在分数阶导数关系，济南相应的阶数分别为0.529和0.665，青岛分别为0.553和0.791，两地的月尺度阶数相近，青岛的年尺度阶数大于济南。3)年平均气温距平时间序列的归一化概率分布函数具有明显的长尾特征。

济南和青岛;分数阶导数;气温;气候记忆性