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。