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本研究工作由三部分构成,一是利用火箭探空数据分析了平流层内的风场特征;二是基于火箭探空温度数据进行了相关的统计特征分析;三是提出一种新的算法计算湍流层顶高度并分析了其变化特征。主要内容和结果如下:(1)根据1974-2004年间由65次火箭探测试验获取的酒泉上空风场数据,分析了平流层中的风场特征:在固定高度,风速遵从对数正态分布;月平均的纬向风呈现出一个年周期变化,并且在较高的高度振幅较大;季节性的平均风在冬季是西风,而在夏季是东风,在春季和秋季,从平流层的高层至低层纬向风的风向是变化的;火箭探测的纬向风观测数据与HWM07模式风场数据之间的相关系数是0.7,而MERRA再分析风场数据与火箭探测的纬向风数据之间比较吻合,相关系数达到0.98,另外模式风场数据和再分析资料的经向风都与火箭数据之间存在较大的偏差。此外,本部分还对平流层突然增温对冬季纬向风的影响进行了探讨,平流层突然增温是引起HWM07模式与观测资料之间出现较大偏差的原因之一,因为它改变了纬向风的风向。(2)基于1974-2014年间由火箭探测获取的酒泉上空20-60km高度范围的大气温度数据,通过与MSIS模式数据在各个季节的比较和与SABER卫星资料在不同年份的对比,分析了火箭探测温度数据的相对精度。其中火箭探测温度数据与MSIS数据在每个季节都存在一定的偏差,夏季最小,冬季次之,秋季最大。而SABER卫星数据与火箭探测温度数据之间的偏差相对较小,但是偏差大小会因观测时次不同而有所波动。此外,对不同时次的温度廓线在同一高度上的温度分布特征进行了检验,并通过对不同季节的平均温度廓线进行线性拟合,分析了温度随高度变化的统计特征。(3)在湍流层顶以下,湍流耗散和大气密度对于大气波动能量随着高度上升而增长有重要影响。基于湍流耗散对大气波动能量变化的影响过程,得以提出新的算法计算湍流层顶高度。SABER V2.0卫星温度数据被用来计算大气背景温度和温度方差。然后利用滑动窗法计算温度方差的梯度并得到梯度曲线。由于湍流耗散在湍流层顶高度对于大气波动能量的增长几乎没有抑制作用,因此之前计算的梯度将达到一个极大值,通过设定一系列条件来确定指示湍流层顶高度的那个梯度极大值,就可以计算出湍流层顶高度。本部分根据新的算法计算2010-2013年的湍流层顶高度,分析湍流层顶高度随季节和纬度的变化特征,同时也与前人的算法进行了比较。