一种估算和预测超过时间概率50的近地面或海面大气折射率梯度年平均值的方法

技术领域

本发明属于气象预测和无线电技术领域，特别涉及该领域中的一种估算和预测赤道一线超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度年平均值的方法。

背景技术

在现代电子信息技术中，对流层电波环境特性是影响雷达、通讯、导航等电子信息系统有效发挥效能的重要因素。无线电信息系统规划、设计需要开展电波环境统计特性研究。电波环境作为无线电信息系统环境的重要组成部分，在系统的规划、设计和运行保障中是必须要考虑的因素，应该建立和提升该区域信息化体系、网络化体系作战能力，建立和提升通讯、探测等电子系统的自适应能力建设。如果低估了电波传播的影响，轻则影响系统可靠性，重则可能导致系统失效，但如果高估了电波传播的影响，就会增加系统负荷和复杂度，既造成浪费，也增加技术难度，同时也会造成对其它系统的不必要干扰。

对流层对电波传播的影响取决于对流层本身的电气特性，大气折射是表征这种电气特性对电波传播影响的重要无线电气象参数。在超短波、微波频段，对流层折射指数仅取决于空气的介电常数，而介电常数又是大气的气温、气压和湿度的函数，因此可通过大气温、压、湿参数计算折射指数。对流层折射对传播的影响主要在1～2km高度以下低层大气，而低层大气的折射指数梯度是传播效应计算用到的主要参数，视距传播特别是地面或海面视距传播涉及到近地面或海面65m折射指数梯度，近地面或海面65km折射率梯度是研究地面或海面视距传播需要考虑的主要环境影响因素。

视距传播是指在发射天线和接收天线间能相互“看见”的距离内，电波直接从发射点传播到接收点(有时包括有地面反射波)的一种传播方式，又称为直射波或空间波传播。视距传播按收发天线所处的空间位置不同，大体上可分为三类：第一类是指地面或海面视距传播，例如中继通信、电视、广播以及地面上的移动通信等；第二类是指地(海)—空视距传播，例如雷达探空、通信卫星等；第三类是指空—空视距传播，例如飞机间、宇宙飞行器间的电波传播等，这些传播途径至少有部分是在对流层中，将会引起电波的折射等传播效应。在一般大气情形下，无线电系统收发天线之间的直达波最远距离为视距。

对于无线电信息系统的规划和论证，对流层电波环境特性研究很大程度上依赖于对流层电波环境参数的获取和统计。超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度是大气折射率随高度分布的一种很重要的统计参量，它代表近地面或海面65m大气折射率梯度参数时间累积50％出现的梯度值，近似代表中值状态，该参量需要大量的多年近地面或海面65m大气折射率梯度统计而得。而近地面或海面65m大气折射率梯度过去只能依靠气象梯度仪、系留飞艇或高空探空气球进行大气折射率梯度探测，耗费人力物力，而且从快速反应时间来看，因观测时间太长，并且不安全等因素。对于大洋、大海这样的区域，不可能经常性架设气象梯度仪，施放系留飞艇或高空探空气球，观测条件不容易达到，也不能满足要求。因此获取大量的多年近地面或海面65m大气折射率梯度值比较困难。

国际上主要针对信息系统规划设计，以电波环境特性的统计和电波传播预测的长期统计模式为主，形成了适用于不同频段、不同工作方式的电波环境统计模型和传播预测模式。这些长期的研究成果在国际上集中反映在国际电信联盟无线通信局(ITU-R)ITU-RP.453系列标准等建议中。

ITU-R P.453-11建议书中对海平面折射率N

除了以国际电信联盟为代表的研究进展外，国际上一些代表性人物及其成果也影响深远。通过气象参数直接计算大气折射率的计算公式首先由B.R.Bean.和E.J.Dutton在其专著《Radio Meteorlogy》中系统完整给出。这个公式对于频率高于30GHZ的电磁波，在通常所遇的气压、气温和相对湿度范围内，计算的大气折射率误差在0.5％以内。科学家们结合无线电信息系统的需求进一步分析发现，对无线电气象影响超视距、微波传播等的基本因素主要是大气折射率梯度。因此，之后的工作主要集中在与此相关的研究中。他们发现地面折射率的月平均值

2010年Abu-Almal分析了阿拉伯地区指定站点的折射率梯度和等效地球半径分布，以及其对微波视距链路系统的影响；Oluwole在2013年分析了非洲气象参数对大气折射率的影响；AbouAlmal在2014年利用1997-2013年的气象地面和探空资料17年的数据，分析了亚热带区域的1km以下折射率梯度；Daniel Effiong Oku在2015年分析了非洲卡拉巴尔热带季风条件的大气折射率季节变化，给出了雨季和干季期间的变化特征。

在无线电视距传播设计中通常采用等效地球半径估算视距传播条件。大气折射率时空变化会引起等效地球半径的变化。例如传播余隙及相应的收发天线高度，到达角变化以及收发天线方向特性的要求等等，自1933年Schelleng首次推导出等效地球半径的经典计算公式以来，后人针对其计算方法和分布特性进行了广泛研究。熊浩等对等效地球半径的内涵及表达方式进行了细致描述。近年来，世界各国学者利用实测气象数据开展了大量等效地球半径分布特性研究。例如，2006年Afullo T J等研究了南非地区等效地球半径因子的分布特性；2011年印度Naveen Kumar Chaudhary分析了印度半沙漠地区对无线电传播中与大气折射率梯度紧密相关的K因子的影响；2014年Adediji AT研究给出了尼日利亚Akure地区等效地球半径因子的气象特征对无线电链路的影响。2016年Etokebe I J,计算获得了尼日利亚首都Lagos在晴空条件下的等效地球半径分布，并给出了当折射率梯度在给定范围内时等效地球半径因子的分布情况。这表明利用不同地点的气象参数获得等效地球半径的分布特征后，可用于分析地面无线电系统视距链路的传播环境，进而评估大气折射对无线电系统性能的影响。

国内在对流层大气电波环境特性方面开展了大量的研究，取得了我国大量电波环境统计数据、模型和传播预报模式。中国电子科技集团公司第二十二研究所(中国电科22所)是国内唯一从事电波环境特性观测和研究的专业研究所，长期从事无线电气象专业方向的研究。在对流层电波环境特性研究方面具有深厚的理论和实验基础，从上世纪六十年代开始，搜集了大量对流层电波环境数据，做了许多对流层电波环境试验，并进行了大量的数据统计分析，建立了多种大气结构模型，形成了包括“对流层电波修正大气模式”和“雷达电波传播、折射与修正手册”等一批国家标准。对流层散射传播模式、大气吸收模式和降雨最坏月转换模式等八项研究成果已为国际标准所采纳，形成或修订了国际电联(ITU-R)标准，标志着我国在电波环境特性部分研究领域已处于国际领先水平。上世纪70、80年代根据十年的历史气象数据，统计、分析、整理和编辑了《中国低空大气折射率图集》、《中国典型地区低空大气波导的统计特性》、《北京和长江中、下游典型低空大气折射率分布特征》。仇盛柏，林秀婉根据我国103个气象探空站六年的数据，统计计算出了低空大气折射率梯度和水汽含量梯度的全国分布模型和分区分布模型。1998年利用1990-1992年的探空数据对我国各地大气波导的极限频率和穿透角进行了计算，对低空大气波导的出现概率和特征量进行了统计分析。2002年进行了我国陆地大气波导气候区的划分和大气波导随季节和月份的变化情况研究等，绘制了中国陆上大气波导分布图。1996年，中国电子科技集团公司第二十二研究所刘成国、潘中伟等，进行了中国低空大气波导出现概率和波导特征量的统计分析，把我国波导气候区划分为四个波导频发区和四个无波导区。标志着我国开始全国范围的波导研究工作。2002年，刘成国、黄际英、江长荫等在我国东南沿海进行了一个月的大气波导结构探测试验，通过对实验数据处理分析，总结了本区域大气波导的出现规律，并对本区域大气波导出现的气象条件及天气新形势进行了分析总结。中国电波传播研究所重点实验室在2002年～2011年期间，经过系统的数据处理和理论方法研究，首次建立了我国对流层电波环境统计分布数据库(数字地图)。2017年该所胡冉冉基于欧洲中尺度天气预报中心(ECMWF)提供的全球数据库初步进行了我国近地面大气折射率梯度的统计特性分析，进行了大气折射对我国近地面无线电视距传播距离的影响分析。

从以上分析可看到，对于国际ITU或国内外研究超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度的统计，数据来源于站点时空稀疏的气象探空数据，或是欧洲中尺度天气预报中心(ECMWF)早期的再分析数据例如ERA40、ERA-I，再分析数据水平分辨率和准确度有待提高。另外随着全球气候的变暖，使用早期数据进行的超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度的统计值也已不准确，其值也会随气候变化而变化。在以上研究中也并没有给出随气候和年代变化的超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度年平均值的逐年变化值和预测值。

大气折射率环境对于评估电磁波传播有着重要的科学意义和应用价值。大气折射环境参数随时间和空间的复杂变化会导致电波射线传播时延、波导传播、散射传播、多径传播、信号衰落、去极化和信号起伏等各种各样的电波传播现象，直接影响信息系统作用距离、探测概率、定位精度和通信质量等工作性能。大气折射率是影响电磁波传播的重要因子，尤其是大气折射率随高度的分布。大气波导就是一种折射率梯度异常下的传播，可以改变电磁波的传播路径，使雷达能够超视距探测或者出现探测盲区。

超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度值是一个很重要的统计参量，该参量需要大量的多年近地面或海面65m大气折射率梯度统计而得。以前搜集的数据基本上都是离散的站点数据，站点数据呈现大陆较多、海洋稀少甚至没有的局面，缺乏对全球特别是海洋的电波环境特性认识。因此超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度值的取得在全球范围特别是在大洋区域(包括赤道一线)也很困难。

近年来，全球气候发生了较大变化，进而影响了相关频段的电波传播特性。现有支持无线电系统设计的大气折射率模型是在多年前观测数据的基础上形成的，其预测结果与当前的无线电气象特征存在较大出入，这制约了相关频段无线电系统的高可靠设计。

随着高科技和计算机技术的不断发展，数值模拟越来越具有优越性，大气数值模式逐渐成为目前研究天气过程和区域化对流层电波环境特性的重要方法，尤其是在广大海洋和陆面表面无观测数据的区域，基于全球数值模式、融合多种数据源形成的再分析网格数据应运而生，因为能以不同网格距的形式覆盖全球(包括资料稀少的海洋)，并且每日时间分辨率不大于6小时，弥补了传统离散站点数据分布不均匀和部分区域缺乏数据等缺点，因此该数据有着其他数据无法比拟的优势。

目前尚没有基于多年的最新再分析数据ERA5进行超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度统计值的先例研究，更没有由于全球气候的变暖而进行该统计值的年代变化值研究、估算和预测，也没有形成相关专利。

发明内容

本发明所要解决的技术问题就是克服现有技术中赤道一线超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度的平均值不能体现全球气候变暖和年代变化而导致其原有平均值发生严重偏离的缺点，提供一种估算和预测赤道一线超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度年平均值的方法。

本发明采用如下技术方案：

一种估算和预测超过时间概率50％的近地面或海面大气折射率梯度年平均值的方法，其改进之处在于，包括如下步骤：

步骤1，以欧洲中尺度天气预报中心的ERA5再分析数据为基础，完成赤道一线逐年每一网格点全球超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度统计值：

基于欧洲中尺度天气预报中心的ERA5再分析数据，获取若干年若干个时次的近地面或海面65m大气折射率梯度参量，ERA5再分析数据的水平分辨率为0.25°，意味着全球被分为720*1440个网格点，沿赤道一线被分为1*1440个网格点，每一个网格点含有不同高度处的气温、气压和湿度；通过ERA5再分析数据直接提供的该网格点各高度处的气温、气压和湿度，基于大气折射率计算公式计算出各高度处的大气折射率值，然后通过高度内插获取每个网格点每个时次近地面或海面65m大气折射率梯度参数；

对于单个网格点，将全年每个时次的近地面或海面65m大气折射率梯度参数进行累积统计，形成一个超过时间概率50％的统计值，重复如此步骤，将赤道一线1*1440个网格点的逐年超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度统计值求出；

步骤2，在赤道一线逐年每一网格点统计值基础上进行沿赤道一线所有网格点统计值的算术平均，形成逐年赤道一线的年平均值，在此基础上根据趋势变化进行拟合形成二次多项式：

拟合出的二次多项式形式如下：

y＝ax

上式中，x、y分别为通过正则化预测数据的中心与比例后的年代、年代所对应的赤道一线0.125°N的超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度的年平均值，a、b、c为所确定的对应式子的系数；

其中正则化预测数据的中心与比例后的年代x与处理前年代x1的关系为：

x＝(x1-mu)/std

上式中，mu、std分别为x1的平均值和标准差；

步骤3，基于拟合出的赤道一线超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度年平均值的二次多项式，给出所关心年份x，就能估算或预测出所关心年份x的超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度年平均值y。

进一步的，步骤1中的若干年不少于6年。

本发明的有益效果是：

本发明所公开的方法，基于搜集到的最新发展起来的精细全球再分析数据ERA5进行全球大气折射环境时空分布特征的精细分析，从分辨率到准确性都比过去的FNL、ERA-40、ERA-I等再分析数据有明显提高，网格距分辨率0.25°。一方面可以解决求取超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度统计值的数据来源(早期再分析数据和气象探空站点数据)时空分辨率和准确度不足的问题，还未有人采用该数据获取折射率统计值。另一方面可以估算和预测气候变暖的大背景下赤道一线某一年超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度年平均值。随着全球气候的变暖，使用早期的数据进行的超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度的统计值也已不准确，其值也会随气候变化而变化。基于本发明方法获取的较能代表气候变化、较准确的统计参量，可为热点地区无线电信息化系统规划与设计提供较可信的支持，缓解制约相关频段无线电系统高可靠设计的矛盾；对估测全球的电波传播效应，评估其对不同频段工作的无线电信息系统、移动通信系统、导航定位系统、雷达系统等的影响有重要意义。

附图说明

图1是1981-2020年赤道一线超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度年平均值分布图；

图2是1981-2019年赤道一线超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度年平均值分布图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图和实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明的技术方案是根据发明人自己的研究成果(超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度统计值(年平均值)呈现一定的逐年变化规律)，基于欧洲中尺度天气预报中心(ECMWF)最新发展起来ERA5再分析数据完成的赤道一线逐年每一网格点超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度统计值基础上，通过完成赤道一线逐年所有网格点统计值的平均值，根据趋势变化进行二次多项式拟合，在拟合好的多项式基础上进行估算和预测所关心年份的赤道一线超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度统计值的年平均值。

众所周知，ERA5再分析数据是最新发展起来的数据，从分辨率到准确性都比过去的FNL、ERA-40、ERA-I等再分析数据有明显提高，网格距分辨率0.25°。该数据是在其前身ERA-I的基础上实现的大升级。该数据首先是时空分辨率的大幅提升，其次ERA5首次利用集合再分析产品来评估大气的不确定性，这个新功能以ECMWF开发的数据同化集合系统为基础，可以解释观测和预报模型中的误差，给用户在分析不同时间地点的大气参数时带来更多的信心，再次ERA5将更多的历史观测数据尤其是卫星数据利用到先进的数据同化和模式系统中，用以估计更为准确的大气状况。

本发明所公开一种估算和预测超过时间概率50％的近地面或海面大气折射率梯度年平均值的方法，包括如下步骤：

步骤1，以欧洲中尺度天气预报中心(ECMWF)最新发展起来的ERA5再分析数据为基础，完成赤道一线逐年每一网格点全球超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度统计值：

基于欧洲中尺度天气预报中心的ERA5再分析数据，获取若干年若干个时次的近地面或海面65m大气折射率梯度参量，ERA5再分析数据的水平分辨率为0.25°，意味着全球被分为720*1440个网格点，沿赤道一线被分为n*1440个网格点(n的取值视南北纬向取多宽区域，一般取1)，每一个网格点含有不同高度处的气温、气压和湿度等气象参量；通过ERA5再分析数据直接提供的该网格点各高度处的气温、气压和湿度，基于大气折射率计算公式计算出各高度处的大气折射率值，然后通过高度内插获取每个网格点每个时次近地面或海面65m大气折射率梯度参数；ERA5再分析数据的数据结构、大折射率计算公式和内插公式是众所周知的公开模型和技术，在此不再赘述。

当求取多年(视收集的数据年限而定，数据年限越长，建立的二项式越准确，一般不少于6年)的每个网格点每个时次近地面或海面65m大气折射率梯度参数后，就可以求出逐年的每个网格点的超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度统计值。

对于单个网格点，将全年每个时次的近地面或海面65m大气折射率梯度参数进行累积统计，形成一个超过时间概率50％的统计值，重复如此步骤，将赤道一线1*1440个网格点的逐年超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度统计值求出；超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度统计值的具体求法是一个众所周知的公开方法，在此不再赘述。

基于欧洲中尺度天气预报中心(ECMWF)最新发展起来的ERA5再分析数据，完成逐年每一网格点超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度统计值的内容是前人所未涉足的。

步骤2，在赤道一线逐年每一网格点统计值基础上进行沿赤道一线所有网格点统计值的算术平均，形成逐年赤道一线的年平均值，在此基础上根据趋势变化进行拟合形成二次多项式：

在求取赤道一线1*1440个网格点的逐年超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度统计值后，在赤道一线逐年每一网格点统计值基础上进行沿赤道一线每一网格点统计值的算术平均，形成逐年赤道一线的年平均值。因为在此附近，既有海洋也有陆地，观测数据也多，具有代表性，并且在此位置，同一年内沿360°经圈的每个网格点的值变化相对不大，其平均值能够代表赤道一线每一年主要因气候变化而引起的变化情况。

对于水平分辨率为0.25°的ERA5再分析数据形成的网格点来说，0.125°N纬向网格点是最靠近赤道的网格点，通过对0.125°N纬向网格点沿赤道一线每一网格点统计值的算术平均，形成逐年赤道一线的总的年平均值，图1是超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度0.125°N纬向的年平均值逐年分布散点图(此处数据年限为1981-2020，共40年)，代表赤道附近的超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度的年平均值的逐年变化，从图中可以看出，随着全球气候变暖，超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度值随年代逐渐增大，说明全球气候的变化对电波环境影响很大，相关电波传播的论证和评估必须采用新年限数据。从图中可以看出年变化趋势非常明显，可以通过正则化预测数据的中心与比例，基于二次多项式进行拟合，拟合出的二次多项式形式如下：

y＝ax

上式中，x、y分别为通过正则化预测数据的中心与比例后的年代、年代所对应的赤道一线0.125°N的超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度的年平均值，a、b、c为所确定的对应式子的系数；

其中正则化预测数据的中心与比例后的年代x与处理前年代x1的关系为：

x＝(x1-mu)/std

上式中，mu、std分别为x1的平均值和标准差；有关正则化预测数据的中心与比例处理技术是众所周知的技术，在此不再赘述。

步骤3，基于拟合出的赤道一线超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度年平均值的二次多项式，给出所关心年份x，就能估算或预测出所关心年份x的超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度年平均值y。

下面举实施例2例，其中实施例1为估算1981-2019年区段内任意关心年份2005年的赤道一线超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度的年平均值。实施例2为预测1981-2019年区段外所关心的未来年份2020年，获取赤道一线超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度的年平均值。

实施例1：

步骤1，以基于欧洲中尺度天气预报中心(ECMWF)最新发展起来的ERA5再分析数据为基础，完成赤道一线逐年每一网格点全球超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度统计值；

基于欧洲中尺度天气预报中心(ECMWF)最新发展起来的ERA5再分析数据，获取39年(1981-2019年)世界时00、06、12、18、24时次的近地面或海面65m大气折射率梯度参量。ERA5再分析数据的水平分辨率为0.25°，意味着全球被分为720*1440个网格点，沿赤道一线可以被分为n*1440个网格点(n的取值视南北纬向取多宽的区域，一般取1)，每一个网格点含有不同高度处的气温、湿度、压强等气象参量，每个网格点每个时次近地面或海面65m大气折射率梯度参数可通过ERA5再分析数据直接提供的该网格点各高度层大气温度、气压、湿度，基于大折射率计算公式计算出各高度处的大折射率值，然后通过高度内插获取。ERA5再分析数据的数据结构、大折射率计算公式和内插公式是众所周知的公开模型和技术，在此不再赘述。

求取39年(1981-2019年)每日世界时00、06、12、18、24时次的每个网格点近地面或海面65m大气折射率梯度参数后，就可以求出逐年的每个网格点的超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度统计值。对于单个网格点，将全年每个时次的近地面或海面65m大气折射率梯度参数进行累积统计，形成一个超过时间概率50％的统计值，重复如此步骤，将赤道一线1*1440个网格点的逐年超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度统计值求出。超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度统计值的具体求法是一个众所周知公开的方法，在此不再赘述。

基于欧洲中尺度天气预报中心(ECMWF)最新发展起来的ERA5再分析数据为基础，完成逐年每一网格点超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度统计值的内容是前人所未涉足的。

步骤2，在赤道一线逐年每一网格点超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度统计值基础上进行沿赤道一线每一网格点统计值的算术平均，形成逐年赤道一线总的年平均值，在其基础上根据趋势变化进行二次多项式拟合形成多项式；

在求取赤道一线1*1440个网格点的逐年超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度统计值后，在赤道一线逐年每一网格点统计值基础上进行沿赤道一线每一网格点统计值的算术平均，形成逐年赤道一线的年平均值。因为在此附近，既有海洋也有陆地，观测数据也多，具有代表性，并且在此位置，同一年内沿360°经圈的每个网格点的值变化相对不大，其平均值能够代表赤道一线每一年主要是气候变化而引起的变化情况。

对于水平分辨率为0.25°的ERA5再分析数据形成的网格点来说，0.125°N纬向网格点是最靠近赤道的网格点，通过对0.125°N纬向网格点沿赤道一线每一网格点统计值的算术平均，形成逐年赤道一线的总的年平均值，图2是1981-2019年39年的超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度统计值赤道地区(0.125°N)的年平均值的年分布散点图及拟合多项式，代表赤道附近的超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度的年平均值的逐年变化，从图中可以看出，随着全球气候变暖，超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度值随年代逐渐增大，说明全球气候的变化对电波环境影响很大，相关电波传播的论证和评估必须采用新年限数据。从图2中可以看出年变化趋势非常明显，可以通过正则化预测数据的中心与比例，基于二次多项式进行拟合，拟合出二次多项式。

基于1981-2019年的数据统计值的年平均值分布，基于二次多项式进行拟合，拟合出二次多项式形式如下：

y＝0.08297x

上式中，x、y分别为通过正则化预测数据的中心与比例后的年代、年代所对应的赤道地区0.125°N的超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度的年平均值。

其中正则化预测数据的中心与比例后的年代x与处理前年代x1的关系为：

x＝(x1-mu)/std

上式中，mu、std分别为x1的平均值和标准差，值分别为2000和11.4。有关正则化预测数据的中心与比例处理技术是众所周知的技术，在此不再赘述。

步骤3，在所拟合好的二次多项式基础上给出所估算和预测的所关心年份，获取赤道一线超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度所关心年份的估算或预测的年平均值。

基于拟合出的赤道一线超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度年平均值和年份的相关二项式，给出所关心年份x，就可估算出所关心年份x的超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度年平均值y。例如当取x1＝2005年，则换算后x＝0.4386，则根据二项式估算y＝-32.9N/km，与2005年实际的参数年平均值-33.2N/km，相比只差0.3N/km，可以看出此实施例既能估算赤道一线气候变化导致的某一年变化值，精度上也有一定的保证。

实施例2：

步骤1，以基于欧洲中尺度天气预报中心(ECMWF)最新发展起来的ERA5再分析数据为基础，完成赤道一线逐年每一网格点全球超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度统计值；

基于欧洲中尺度天气预报中心(ECMWF)最新发展起来的ERA5再分析数据，获取40年(1981-2020)世界时00、06、12、18、24时次的近地面或海面65m大气折射率梯度参量，此处获取2020年数据，计算其年平均值作为1981-2019年区段外的未来年份2020年预测值的对比真值。ERA5再分析数据的水平分辨率为0.25°，意味着全球被分为720*1440个网格点，沿赤道一线可以被分为n*1440个网格点(n的取值视南北纬向取多宽区域，一般取1)，每一个网格点含有不同高度处的气温、湿度、压强等气象参量，每个网格点每个时次近地面或海面65m大气折射率梯度参数可通过ERA5再分析数据直接提供的该网格点各高度层大气温度、气压、湿度，基于大折射率计算公式计算出各高度处的大折射率值，然后通过高度内插获取。ERA5再分析数据的数据结构、大折射率计算公式和内插公式是众所周知的公开模型和技术，在此不再赘述。

求取40年(1981-2020)每日世界时00、06、12、18、24时次的每个网格点近地面或海面65m大气折射率梯度参数后，就可以求出逐年的每个网格点的超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度统计值。对于单个网格点，将全年每个时次的近地面或海面65m大气折射率梯度参数进行累积统计，形成一个超过时间概率50％的统计值，重复如此步骤，将赤道地区1*1440个网格点的逐年超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度统计值求出。超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度统计值的具体求法是一个众所周知的方法，在此不再赘述。

基于欧洲中尺度天气预报中心(ECMWF)最新发展起来的ERA5再分析数据，完成逐年每一网格点超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度统计值的内容是前人所未涉足的。

步骤2，在赤道一线逐年每一网格点超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度统计值基础上进行沿赤道一线每一网格点统计值的算术平均，形成逐年赤道一线总的年平均值，在其基础上根据趋势变化进行二次多项式拟合形成多项式；

在求取赤道一线1*1440个网格点的逐年超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度统计值后，在赤道一线逐年每一网格点统计值基础上进行沿赤道一线每一网格点统计值的算术平均，形成逐年赤道一线的年平均值。因为在此附近，既有海洋也有陆地，观测数据也多，具有代表性，并且在此位置，同一年内沿360°经圈的每个网格点的值变化相对不大，其平均值能够代表赤道一线每一年主要是气候变化而引起的变化情况。

对于水平分辨率为0.25°的ERA5再分析数据形成的网格点来说，0.125°N纬向网格点是最靠近赤道的网格点，通过对0.125°N纬向网格点沿赤道一线每一网格点统计值的算术平均，形成逐年赤道一线的总的年平均值，图2是1981-2019年39年的超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度统计值赤道一线(0.125°N)的年平均值的年分布散点图，代表赤道附近的超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度的年平均值的逐年变化，从图中可以看出，随着全球气候变暖，超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度值随年代逐渐增大，说明全球气候的变化对电波环境影响很大，相关电波传播的论证和评估必须采用新年限数据。从图2中可以看出年变化趋势非常明显，可以通过正则化预测数据的中心与比例，基于二次多项式进行拟合，拟合出二次多项式。

基于1981-2019年的数据统计值的年平均值分布，基于二次多项式进行拟合，拟合出二次多项式形式如下：

y＝0.08297x

上式中，x、y分别为通过正则化预测数据的中心与比例后的年代、年代所对应的赤道一线0.125°N的超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度的年平均值。

其中正则化预测数据的中心与比例后的年代x与处理前年代x1的关系为：

x＝(x1-mu)/std

上式中，mu、std分别为x1的平均值和标准差，值分别为2000和11.4。

计算2020年的数据统计值的年平均值，作为1981-2019年区段外的未来年份预测值的对比真值。有关正则化预测数据的中心与比例处理技术是众所周知的技术，在此不再赘述。

步骤3，在所拟合好的二次多项式基础上，给出所预测的所关心未来年份2020年(针对本实施例，所选择的未来年份为2020年)，获取赤道一线超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度所关心年份的预测年份2020年的年平均值。

基于拟合出的赤道一线超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度年平均值和年份的相关二项式，给出所关心年份2020年，就可预测出未来所关心年份x的超过时间概率50％的近地面或海面65m大气折射率梯度的年平均值y。

例如当取x1＝2020年，则换算后x＝1.7544，则根据二项式，预测y＝-33.6N/km，与2020年实际的参数年平均值-34.2N/km，相比只差0.6N/km，可以看出此实施例既能预测赤道一线气候变化导致的某一年变化值，精度上也有一定的保证。