由于大气中气溶胶垂直分布复杂,常用的梯度法和小波协方差变换法在边界层高度自动连续识别方面仍具有较大的不确定性。选取在浙江金华两个时间段内观测得到的双波长激光雷达数据,将二维矩阵方法应用于复杂大气垂直分布情况下边界层高度的反演,从距离和时间两个维度优化边界层高度的反演结果。研究结果表明,在气溶胶垂直分布出现多层结构的情况下,小波协方差变换法反演的边界层高度有较大的误差,而二维矩阵方法具有一定的优势。在532 nm波长基于二维矩阵方法和小波协方差变换方法反演的边界层高度与1064 nm波长基于小波协方差变换方法反演的边界层高度的相关系数分别为0.87和0.37。边界层高度与地面温度变化趋势一致,表明边界层高度的反演结果是可靠的。二维矩阵方法为进一步改善无云情况下(3 km以内无云层出现)激光雷达自动连续识别边界层高度可靠性提供了很好的借鉴与参考。

大气边界层与人类关系最为密切,它的高度分布直接反映了近地面的大气状况。而今激光雷达已成为探测大气 边界层时空演变特征的最有效手段,但如何从大量的测量数据中精确提取大气边界层高度则成为限制其应用的主 要问题。介绍了四种常用的大气边界层高度提取方法,即梯度法、标准偏差法、曲线拟合法和小波协方差变换 法,并结合自行研制的偏振拉曼-米散射激光雷达的实测数据,分别对四种方法的提取结果进行分析。结果表明: 四种方法各有优缺点,梯度法、标准偏差法和小波协方差变换法比较相近,准确性高但不稳定；而曲线拟合法 的稳定性好,但提取结果相对折中。总体而言,曲线拟合法更适用于大量数据的批处理运算。