马尔可夫链模型在气象上常运用于预报晴雨、旱涝等灾害性天气的出现和持续以及天气形势的转变,故本文将马尔可夫链模式应用到研究逐日降水的持续性特征中,采用全国160站1960-2009年共50年序列长度的逐日降水资料进行模拟,通过统计特征值等的计算分析,研究了天气气候状态演变的持续性和转折性特征,主要结果如下：(1)基于马尔可夫链转移概率极限分布的降水过程持续性特征各地不同气候条件所具有的天气状态转移概率的极限分布实际上代表了各地天气气候的持续性和转折性特征,同时也表明了它的可预报期限。通过研究发现：转移概率的极限分布不但其空间分布有明显差异,而且不同季节的极限分布也有明显差异。充分反映出不同地区因其影响的天气系统差异所造成的逐日天气气候的持续性和转折性特征的差异。统计分析结果表明,就全国平均而言,夏季持续期最短,持续期由北向南、由西向东呈增加趋势,且春季平均降水持续期为5.1天,夏季平均为5.0天,秋季平均为6.5天,冬季平均为6.2天。可见夏半年比冬半年的降水持续期短,这可能是因为春夏季的天气系统比较复杂且中小尺度天气系统较多的缘故。(2)基于马尔可夫链模型的天气气候状态演变描述及天气持续性特征各地的逐日降水记录都是由有降水日和无降水日相间排列所构成的干湿日“游程”序列,在该序列中干(湿)日可以持续多长时间、在何时发生转折等都是气候预报或长期预报的关键。基于游程和转折点的概念,利用Markov链结合游程与转折点理论研究我国各地的干(湿)日游程统计特征,通过计算干(湿)日游程的平均长度及其方差、天气状态转移次数、天气气候循环平均长度与平均返回时间等统计值,得到天气气候状态演变过程的持续性特征。所得结果从另一侧面反应出各地逐日降水天气状态演变过程具有一定的天气气候状态自然转折的持续性,从而为短期天气预报提供了气候背景。