本文介绍了年平均降雨概率的预测模型、ITU-R雨衰减预测模型以及无降雨记录地区雨强的计算方法，计算了长春和广州地区的年平均降雨概率和轨道位置为92oE的通信卫星在线极化情况下不同积分时间概率下的降雨衰减情况并与这两个地区的实测年平均1min降雨率及年统计实测雨衰值分别进行了比较，显示出有很好的一致性。详述了马尔科夫理论以及利用降雨的动态特性建立雨衰时间序列模型的方法：1)：根据衰落持续时间的预测方法，利用年平均衰落持续时间、2阶马尔科夫理论和降雨概率等参数建立一种模拟长期雨衰时间序列模型的方法；2)：根据衰落斜率的计算方法，基于N阶马尔科夫链理论建立一种模拟短期雨衰时间序列模型的方法。最后,根据长春和新乡地区的降雨参数以及实测降雨数据，分别模拟了一年内各个月份的雨衰时间序列并统计了其概率分布。为了验证此模型在中国典型地区的可用性，模拟雨衰时间序列的统计时间概率分布分别与ITU-R提供的这两个地区所在雨区的不同降雨衰减值下的时间百分概率和实测的统计概率分布进行了比较研究并且结果比较一致。结果表明，此模型可以有效的模拟和分析我国典型地区的雨衰动态特性。研究结果对降雨情况下Ka及以上波段的卫星通信系统设计和抗衰落技术的应用有重要的实际意义和参考价值。