无线电波传播年平均到最坏月统计转换模式研究

最坏月分布特性是无线电系统设计和研制过程中需要考虑的重要指标,大多数无线电气象数据和传播数据只能提供年平均分布概率,这就要求提供最坏月分布和年平均分布之间的转换模式.本文首先给出了包含累积分布和互补累积分布完整的最坏月概念.然后分析了对流层散射传输损耗、降雨率和雨衰减、地面视距链路多径衰落等多种电波环境和传播特性的年平均和最坏月概率转换关系,并通过对比分析给出了最优的模型参数,其对应的均方根误差最小,其中对流层散射和雨衰减的均方根误差小于10%,同时论证了雨衰减的转换关系可以由降雨率的转换关系得到.本文的研究将有力支撑无线电系统的最坏月设计.

对流层散射最坏月转换模式研究

针对目前的最坏月预测模型无法有效反映对流层散射传输损耗的最坏月时间概率分布随地域和气象气候条件变化的特点,结合ITU-R P.617-3和ITU-R P.841-4建议书给出的最坏月预测模型,提出了一种对流层散射传输损耗最坏月时间概率预测方法。通过合理的数学推演和数值优化,该方法得到了对流层散射最坏月与年平均传输损耗的时间概率转换与地面折射率Ns的对应关系。该方法不仅解决了上述2种ITU模型的缺点,而且更加简单实用,适用范围更广。随后,为了验证该方法的准确性和全球适用性,利用该方法模拟了全球对流层散射数据库中各实验链路典型概率(50%、90%、99%)下的最坏月传输损耗,并与实测值和ITU-R P.841模型进行了对比验证。研究结果对对流层散射传播的发展和应用有一定的参考价值。

降雨率的最坏月分区转换模式研究

利用我国56个气象台站降雨率的最坏月分布和年平均分布的转换关系,对转换模式参数进行了分析,得到我国降雨率的分区转换参数(南方区、北方区、戈壁区),该分区模式与不同台站转换结果间有很好的一致性,可用于我国不同地区的降雨率最坏月转换。同时利用ITU-R提供的世界不同地区的参数及中国三地区的参数,得到了全球分区参数(热带亚热带和温带常湿区,与温带、极区和戈壁区),全球分区模式适用于全球多数地区的最坏月转换。

安徽省分钟降雨率分布特征

利用安徽省2017—2019年81个国家级气象站实测分钟降雨率资料,统计站点分钟降雨率累积分布,对安徽省分钟降雨率的时空分布特征进行分析,并将实测降雨率与ITU降雨率模型预测结果进行对比.结果表明:安徽省山区的分钟降雨率累积分布整体上高于其他地区,淮北平原东部在小于0.03%时间概率点时呈现出较高分钟降雨率累积分布;山区受地形降雨影响,高海拔处分钟降雨率总体上高于低海拔处;平原地区的R(0.01)年际变化较其他地区显著;2017年、2018年和2019年的降雨最坏月份分别为8月、7月和6月.实测分钟降雨率分布与ITU模型预测结果总体上保持一致,在0.03%时间概率点以内,模型预测结果整体偏低;在淮北平原和山区高海拔处,模型预测结果误差较大.