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大气光学湍流是小尺度的湍流,与大气环流密切相关,需要对区域大气温度、风速垂直结构与动力、热力过程等综合因素进行分析。目前对同纬度附近不同天文台址上方天文气象参数的跨年度大范围的统计分析未见报道。本文的研究目的就是通过比较北纬30°附近几个天文台址的天文气象参数统计特征的共同点和不同点,研究光学湍流易发生区域时空分布及季节特征,对大气湍流产生规律的认识、地基望远镜选址、台址评估和自适应光学系统的应用具有重要意义。高美古站是2.4 m望远镜的所在地,纬度低、海拔高、大气视宁度好,是我国南方的一个优良台址。阿里站位于青藏高原西部,是建设中的北半球首个海拔超过5000 m的天文台,未来很可能建成国际一流天文台。拉萨气象站位于青藏高原南部,有常年气象观测数据和便利的观测条件,有利于比对和检验青藏高原上空湍流廓线模式。本文利用欧洲中期天气预报中心第五代再分析数据集ERA5（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts’ fifth set of reanalysis data）的数据研究了 30°N附近天文台址高美古站、拉萨站、阿里站和Mt Graham站近20年（1999-2018年）的垂直风速分布和200 hPa处平均风速（V200）的季节变化特征。同时利用位温梯度（（?）θ/（?）h）、风速梯度的平方（（（?）V/（?）h）2）和理查森数倒数（1/Ri）等天文气象参数廓线比较了同纬度附近高美古站、拉萨站、阿里站和Mt Graham站上空自由大气的稳定性的共同点和不同点。此外,利用首次在拉萨站获得的湍流廓线数据,研究了拉萨地区的大气光学湍流特征,并利用实测数据,基于Hufnagel-Valley 5/7（HV 5/7）模式和HMNSP99（HMN）模式分别拟合得到符合拉萨大气光学湍流特点的模式。本文的研究内容和结果如下:（1）利用 IGRAv2（The Integrated Global Radiosonde Archive version 2）的无线电探空数据对从ERA5数据集获得的气温和风速的可靠性进行了评估。统计结果表明,ERA5数据和实测结果基本一致,温度的平均偏差（BIAS）和均方根误差（RMSE）低于1.2 K,风速的BIAS和RMSE不超过2 m/s。因此,利用ERA5数据集开展不同地点天文气象参数统计分析是可行的。（2）利用1999-2018年间的20年ERA5数据,研究了高美古站和拉萨站的垂直风速分布和200 hPa处平均风速的季节变化趋势。通过计算（（?）θ/（?）h）、（（?）V/（?）h）2、1/R等与光学湍流强度相关的参数比较了高美古站和拉萨站上空自由大气的稳定性。结果表明:高美古站和拉萨站,从秋季到春季,除9月份外,垂直风速在急流层（200hPa）处出现风速的最大值,表现出中纬度地区的典型特征。夏季和9月,两个站点的风速明显低于其它月份。特别是在9月份的高美古站,12 km以下的中值风速不超过5 m/s。1-4月和7-8月,高美古站风速强度基本上强于或等于拉萨站。两个站点上空急流层处的风速也表现出明显的季节波动,即夏季风速较弱,冬季风速较强。而且,高美古站和拉萨站上空的风速在过去20年里没有太大变化。从1/Ri的廓线图,可以看出海拔20km以上,两个站点的大气均处于稳定状态。1/-Ri的月中值廓线和V200的月平均值均表明:6-9月两地大气稳定性较强,不易产生湍流;其它月份,在海拔14-18 km、5-9 km附近存在两个易触发湍流的区域,触发的湍流强度拉萨强于高美古。相比较而言高美古站的大气状况比拉萨站稳定,有利于天文观测。（3）利用1999-2018年间ERA5数据的再分析资料,研究了同纬度附近的阿里站和位于美国亚利桑那州的Mt Graham站上空的风速、以及（?）θ/（?）h)、（（?）V/（?）h）2和1/Ri等参数的特征。除7月和8月,阿里站和Mt Graham站上空垂直风速廓线的月中值分布在急流层处出现最大值。在7月和8月,两个站点的风速明显小于其它月份。整体来说,阿里站的风速强于Mt Graham站的风速。月平均V200也呈现出明显的季节性变化。1/Ri的月中值廓线和V200的月平均值均表明:7月和8月两地不易产生大气湍流,大气稳定性较高;其它月份,存在2-3个强湍流易触发区域,触发的湍流强度阿里强于Mt Graham站。整体来说,Mt Graham站的大气稳定性强于阿里站,更不易产生湍流。（4）利用首次在拉萨站获得的湍流气象探空的数据,分析了拉萨8月的湍流廓线特征,发现实测的Cn2廓线均在5 km和12.5 km附近存在强湍流层,证明了 1/Ri廓线估算结果的有效性。利用HV 5/7模式和HMN模式分别拟合得到不同的拉萨模式。比较了气球实测Cn2值与不同外尺度（包括Coulman、HMN和Dewan模式）估算的Cn2值之间的差异。分析结果表明拟合得到的两种模式均能较好的反映拉萨站的湍流特征,HMN模式表现最好。