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　　云量是大氣觀測(cè)、數(shù)值天氣預(yù)報(bào)、氣候分析的核心基礎(chǔ)氣象參數(shù)，能夠直觀反映天空云層覆蓋狀態(tài)。傳統(tǒng)云量觀測(cè)以人工目視估測(cè)為主，主觀性強(qiáng)、誤差較大，且無(wú)法實(shí)現(xiàn)全天候連續(xù)監(jiān)測(cè)。常規(guī)激光測(cè)云儀多采用固定閾值算法判別云層，對(duì)晴轉(zhuǎn)多云、薄云密布、氣溶膠與云層共存的復(fù)雜天氣適配性較差，易出現(xiàn)云量漏算、多算等問題，難以滿足現(xiàn)代精細(xì)化氣象觀測(cè)的精度要求。為此，本文開展基于自適應(yīng)閾值的云量反演算法研究，有效提升激光測(cè)云儀云量識(shí)別與定量反演的準(zhǔn)確性。

　　傳統(tǒng)固定閾值云量反演算法存在顯著技術(shù)弊端。激光測(cè)云儀通過采集大氣后向散射回波強(qiáng)度判斷云層分布，固定閾值算法以統(tǒng)一數(shù)值判定有無(wú)云層，未考慮不同時(shí)段光照強(qiáng)度、大氣氣溶膠濃度、環(huán)境溫濕度帶來(lái)的噪聲基底變化。晴天氣溶膠散射、陰天自然光干擾、弱天氣過程中的細(xì)碎云絮，均會(huì)導(dǎo)致回波基線偏移，使固定閾值無(wú)法精準(zhǔn)區(qū)分大氣背景噪聲與有效云層信號(hào)，進(jìn)而造成云量統(tǒng)計(jì)偏差，出現(xiàn)晴空誤判多云、薄云漏判等現(xiàn)象，嚴(yán)重影響云量數(shù)據(jù)的有效性與穩(wěn)定性。

　　針對(duì)上述問題，本文設(shè)計(jì)一種動(dòng)態(tài)自適應(yīng)閾值云量反演算法。算法首先對(duì)激光回波原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，通過降噪濾波剔除隨機(jī)脈沖噪聲，還原真實(shí)大氣回波基線;結(jié)合實(shí)時(shí)大氣環(huán)境參數(shù)與回波信號(hào)統(tǒng)計(jì)特征，動(dòng)態(tài)計(jì)算不同高度、不同時(shí)段的云層判別閾值，替代傳統(tǒng)固定閾值標(biāo)準(zhǔn)。同時(shí)，建立云層占比統(tǒng)計(jì)模型，依據(jù)連續(xù)探測(cè)周期內(nèi)的云層有效采樣占比，精準(zhǔn)換算天空總云量與分層云量，有效識(shí)別薄云、碎云等弱信號(hào)云層，規(guī)避環(huán)境基底噪聲造成的云量誤判問題，提升復(fù)雜云天場(chǎng)景下的反演精度。

　　對(duì)比實(shí)測(cè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，優(yōu)化后的自適應(yīng)閾值算法可隨大氣環(huán)境動(dòng)態(tài)調(diào)整判別標(biāo)準(zhǔn)，有效適配各類復(fù)雜天氣工況。相較于傳統(tǒng)算法，云量反演誤差顯著降低，薄云、零散云層的識(shí)別能力大幅提升，數(shù)據(jù)連續(xù)性與穩(wěn)定性明顯改善。該算法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)潔、運(yùn)算效率高，可兼容固定式、手持式各類激光測(cè)云設(shè)備，無(wú)需硬件升級(jí)即可完成算法迭代，為自動(dòng)化、高精度云量觀測(cè)提供了可靠的技術(shù)支撐，助力氣象觀測(cè)業(yè)務(wù)的精細(xì)化、智能化升級(jí)。