为实现激光湍流大气传输效应的快速评估，采用数值仿真方法研究高斯光束远场长曝光光斑的定标规律。首先，对理想光束真空衍射和湍流扩展效应分别定标，结果表明光源截断强弱影响远场有效半径大小。然后，考虑衍射、初始像差、平台抖动和湍流扩展的相互作用，改进了半径平方加和假设，建立了远场63.2%环围功率半径和平均光强的定标规律模型。特别地，对于截断因子为22的高斯光束，在实际激光系统特性、常用光学湍流廓线、地对空传输路径组成的参数空间中开展了数值仿真，利用遗传算法确定了模型的标度指数。结果表明基于改进的半径平方加和方法所建立的定标规律模型精度有了显著提升。定标规律模型与数值仿真的结果对比表明，真空传输远场半径的平均相对偏差为1.55%，湍流大气传输远场半径和平均光强的平均相对偏差分别为1.92%和3.80%。

综合利用微波辐射计、风廓线雷达、自动气象站、温度脉动仪及历史探空资料等多源测量数据可实时估算整层大气光学湍流。本文通过构建实时大气参数廓线，计算边界层高度，在边界层和自由大气层分别采用指数递减模式和Dewan外尺度模式估算大气折射率结构常数（Cn2）廓线，拼接后积分实现了大气相干长度（r0）的实时估算，并与相干长度仪实测r0进行了对比。通过误差分析可知，r0的模式估算值与实测值在大气层结不稳定状态均方根误差最小，相关性较好，在稳定和近中性状态均方根误差较大，相关性较差，尤其在近中性状态均方根误差最大。研究结果表明，利用多源大气测量数据，采用分层估算的方法实时估算整层大气光学湍流是可行的，具有一定的工程应用价值。

提出一种基于绝对中位值偏差（MAD）的光流计算方法，并用于计算近地面大气湍流折射率结构常数Cn2。通过光流计算捕捉望远镜系统拍摄的前后多帧目标图像的抖动信息，得到传输路径上的到达角起伏方差均值，从而估算近地面大气湍流折射率结构常数。通过在合肥市进行了为期6天的观测实验，将模型估计的Cn2均值与观测路径上温度脉动仪的实测结果进行充分对比，最终得到估算值与实测值的平均偏差（BIAS）、方均根误差（RMSE）、相关系数分别为-0. 0202、0. 2391、0. 8230，充分证明所提方法可以有效估算近地面大气湍流折射率结构常数，为基于图像反演大气湍流参数提供参考。

大气光学湍流是与光电工程系统设计、应用密切相关的基本参数。通过仪器实地测量大气光学湍流廓线时会受到人力、物力、财力等多种条件的限制，因此依据常规气象参数估算大气光学湍流强度具有十分重要的意义。提出一种结合遗传算法的反向传播（GA-BP）神经网络。首先，基于Tatarski大气光学湍流参数化方案，利用HMNSP99外尺度模式估算了大气光学湍流廓线；其次，尝试基于实测数据训练BP神经网络，并结合遗传算法估算大气光学湍流廓线。将两种方法估算的大气光学湍流廓线与实测的廓线进行对比，结果表明：GA-BP神经网络模式估算值与实测值的均方根误差（RMSE）比HMNSP99模式的RMSE小，表明利用GA-BP人工神经网络模式估算大气光学湍流廓线是一种可行的方法。

利用自行研制的湍流气象探空仪,对西藏拉萨的温度、风速、风向等常规气象参数廓线和 Cn2廓线进行探测。分析了湍流强度和常规气象参数随高度的变化趋势。比较了夜晚和早晨的湍流特征,发现8~15 km处两者均出现强湍流层,且8 km以上早晨的湍流强度大于夜晚的湍流强度。同时基于Hufnagel-Vally 5/7模式,利用探空数据拟合得到符合拉萨湍流特征的拉萨 Cn2经验模式。对此经验模式进行统计分析,结果进一步证明拉萨 Cn2经验模式能有效估算拉萨的湍流强度。最后,将拉萨与高美谷的探空数据进行对比分析,发现拉萨的风速较小对天文观测有利,但湍流强度较强对天文观测有一定影响。该研究为后续拉萨湍流廓线和天文台选址的研究提供了参考,并为光电工程的应用提供了技术支持。

在新疆库尔勒、广东茂名海边、西藏拉萨三个地区释放的探空气球，实现了温度、气压、风速等常规气象参数以及大气折射率结构常数的廓线测量。基于Tatarski湍流参数化方案以及以上地区探空数据，利用Thorpe尺度估算了新疆库尔勒、广东茂名海边、西藏拉萨三个地区的高空大气光学湍流廓线，并将这三个地区实测的廓线与其对应的估算结果做了对比，结果表明：估算值与实测值在量级和变化趋势上表现出较好的一致性，相关性分别为69%,60%,68%；Thorpe尺度相较于其他估算湍流廓线的参数化方法输入参数少、更简便。

介绍了一种估算大气光学湍流的方法--支持向量机。依据该方法用温度梯度、风速和相对湿度估算了2014年5月13日至2014年5月18日四川成都平原地区近地面连续6天的大气折射率结构常数C2n, 并将其与实际观测值进行了比较。结果表明两者吻合得较好, 能基本表现成都地区的光学湍流特征。与Wyngaard算法相比, 支持向量机得到的结果与观测值更加贴近, 其夜间估算的准确度高于Wyngaard算法。相关分析结果表明: 估算值与观测值的相关度在80%以上。平均绝对误差与平均相对误差等误差分析显示, 训练好的支持向量机能够基本准确地估算出成都地区的C2n, 但转换时刻的估算值与观测值仍有一定误差。该研究表明, 进一步提高估算精度需要改进模式在转换时刻的估算结果。

基于Monin-Obukhov相似性理论, 采用MARIAH算法, 利用成都和茂名两个地区、两个高度层上的温度、湿度、风速等常规气象参数估算折射率结构常数, 并对估算值与温度脉动仪测量值进行比较分析。结果显示: 利用常规气象参数估算得到的成都与茂名的折射率结构常数在变化趋势及量级上基本符合温度脉动仪测量值。成都和茂名的折射率结构常数估算值与测量值的相关系数分别为0.86与0.92, 平均绝对值偏差分别为0.410与0.414。因此, 采用MARIAH算法估算陆地和近海面大气光学折射率结构常数是可行的; 茂名中午时刻的折射率结构常数峰值比成都大一个量级。

选取随船观测的三亚地区2016-01-06至2016-01-09连续4天的折射率结构常数C2n及温度、风速、相对湿度三种常规气象参数, 基于后向传播神经网络和逐步回归理论, 分别建立两种模型并对C2n进行了连续3天的估算。结果显示, 两种模型估算的结果在变化趋势及量级上均符合近海面光学湍流的一般特征和变化规律, 并且可以表现出C2n的基本日变化特征, 整体相关系数分别为0.8661和0.8496。选取了平均绝对误差、平均相对误差、均方根方差以及相关系数等统计量来衡量估算结果。分析表明, 两种模型均能准确地估算出近海面的C2n, 但在夜间弱湍流发生时估算值略高于测量值。为进一步提高估算的准确度, 需要改进模式在夜间的估算效果。