在海洋地区利用相干多普勒激光风廓线雷达反演可以得到边界层内全天候大气光学湍流廓线。采用机器学习方法-后向传播神经网络进行训练得到边界层光学湍流估算模型,以探空实测常规气象参数作为模型输入参数估算不同日期不同时刻的边界层内大气光学湍流廓线,并与实测值进行比较。通过误差分析可知,白天和夜晚的估算光学湍流廓线均方根误差分别为0.4332和0.5626,相关系数分别为0.8899和0.7673。该研究表明,相干多普勒激光风廓线雷达反演的光学湍流廓线可以通过神经网络模型实现全天候对海洋大气边界层光学湍流廓线估算的功能,且效果较好,在光电工程及天文选址方面具有重要工程参考意义。

提出一种改进自适应粒子群算法并将其应用于大气光学湍流廓线模式的拟合研究。为提高粒子群算法的寻优速度，避免陷入局部最优，提出一种改进的自适应粒子群算法。采用当前粒子与全局最优位置的距离来调控惯性权重系数，进行非线性自适应变化；采取对称线性变化思想设计自我学习因子和社会学习因子，实现了各阶段寻优重点的自适应改变。把改进的自适应粒子群算法引入到求解阿里地区广义Hufnagel-Valley湍流模式中，拟合得到该地区早晚和四季的湍流模式廓线。仿真表明，本文算法的判定系数均在0.997以上，这与探空获得的统计平均廓线保持一致。对比其他自适应粒子群算法，本文算法的收敛精度基本一致但速度更快。本研究为基于Hufnagel-Valley湍流廓线模式拟合提供了新方法。

主要利用支持向量机的机器学习方法开展估算大气光学湍流廓线的研究。通过选取沿海地区实测探空数据,利用温度、压强、相对湿度、风速、风速切变和温度切变实测廓线数据,依据支持向量机估算得到不同日期的大气光学湍流廓线,并与实际测量值进行比较。误差分析结果表明:在2018-05-05和2018-05-10,估算的大气光学湍流廓线与实际测量廓线的均方根误差分别为0.4461和0.3939,相关性分别为70.42%和62.17%。研究证明:根据实测数据训练学习得到的支持向量机模型能够较为准确地估算沿海地区大气光学湍流廓线,虽有一定误差,但大致趋势吻合,验证了支持向量机方法估算大气光学湍流廓线的可行性,从而为利用常规气象探空数据直接估算大气光学湍流廓线,并为建立相关模式的可能性打下基础。

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。

激光在大气传输过程中, 由于湍流折射率的随机起伏会引起波前畸变、光斑漂移、闪烁等一系列光学湍流效应, 因此严重制约了遥感成像系统和激光通信技术的发展。通过分析大气光学湍流对多个领域的影响, 指出了探测大气光学湍流廓线的重要意义。要想获取光学湍流的时空分布规律并准确评估光学湍流对光学成像或激光传输系统的影响, 就必须对光学湍流进行准确的测量。以光学湍流特征参数为视角, 介绍了目前国内外探测大气湍流廓线分布的方法和研究进展, 总结了各技术方法的测量原理及优缺点。最后对拟开展的差分波前激光雷达探测大气湍流廓线的方法进行了简要介绍, 该技术具有空间分辨率高且不存在聚焦焦移的探测优势。初步的仿真研究结果表明该雷达系统对大气光学湍流廓线的探测具有可行性。

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。

大气光学湍流的存在会严重制约光学系统的性能。为了能够降低大气湍流的影响, 满足光电工程的应用, 准确地估算出不同场景下的大气光学湍流廓线具有十分重要的指导意义。基于Tatarski光学湍流参数化方案和广泛应用的外尺度模式, 利用探空仪测量的气象探空数据, 对内陆(合肥)、海陆交界处(茂名)和远海海洋这三个不同环境下的大气光学湍流廓线进行估算。将合肥和茂名两地的估算值与实际观测的廓线进行对比验证, 发现在变化趋势和量级上相近, 为该模式估算远海海洋的大气光学湍流廓线提供了依据。结果表明模式能够较好地估算出不同环境下的光学湍流廓线。此外, 还发现高空光学湍流的发生与风切变和温度梯度有重要关系。

依据Tatarski大气光学湍流参数化方案，利用数值天气预报模式（WRF）模拟了高美古、茂名、乌鲁木齐等典型地区高空大气光学湍流廓线。并将高美古和茂名使用温度脉动仪实测的光学湍流与其对应的模拟数据做了对比，结果表明，模拟的光学湍流廓线与实测的光学湍流廓线吻合得较好，相关性在76%左右。高美古和茂名的对比验证结果表明，利用WRF模拟高空大气光学湍流的方法是可行的，模拟得到了乌鲁木齐高空大气光学湍流廓线。结合这3个典型地区的气候特点，分析了不同气候类型下光学湍流的特征和变化趋势。

阐述了差分光柱像运动激光雷达探测大气湍流廓线的基本原理，针对雷达现有Levenberg-Marquardt反演算法对高空湍流反演误差大的问题，提出了带不等式路径约束的反演新模型，并采用惩罚函数法处理该模型，通过增加高空湍流信息量，避免了非物理意义的反演解；同时为了减弱现有算法对初值和先验知识的依赖，进一步提出了基于遗传算法的初值寻优策略，能够将现有算法的初值定位在全局空间内。利用改进算法和现有算法数值仿真了典型的大气湍流廓线，并对合肥地区实测激光雷达数据进行了分析。结果表明，改进算法增强了迭代过程的全局搜索能力，对测量误差有较强的稳健性，能够有效提高反演精度和高空湍流的准确性，同时也加快了收敛速度。