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　　摘要

　　云層常呈現多層分布狀態，單層云算法難以準確識別多層云底高度。手持式激光測云儀機動便捷，可獲取大氣后向散射廓線，依托多層云識別算法，能夠分辨不同高度云底信號。本文闡述手持式激光測云儀多云層識別技術原理，介紹識別流程，結合野外實測案例分析算法表現，探討識別過程中的干擾因素，為機動氣象觀測中多層云探測應用提供實踐參考。

　　1 引言

　　在實際大氣環境中，經常同時存在低云、中云等多層云結構，多層云觀測對航空氣象、天氣研判十分關鍵。傳統人工觀測多層云存在主觀性強、時間不連續的問題。固定式激光云高儀雖具備多層云識別能力，但設備體積大，轉場不便。手持式激光測云儀可快速布設，適合臨時觀測點位開展機動探測。受設備光學口徑、激光器功率限制，多層云識別難度高于固定設備，研究其識別技術并結合實測案例評估性能，對野外機動云觀測業務有現實意義。

　　2 手持式激光測云儀多云層識別技術原理

　　設備垂直發射脈沖激光，激光穿過上層云時，一部分光被云滴散射形成回波信號，剩余激光繼續向下或向上傳播，抵達下層云再次產生后向散射。接收系統采集完整的后向散射廓線，廓線曲線上會出現多處信號強度突變峰值，每一處突變位置對應一層云底。

　　多云層識別算法以回波廓線為基礎，分為信號預處理、峰值檢索、云特征判定、結果輸出四個步驟。預處理環節完成基線扣除、平滑濾波，去除日光噪聲、電路噪聲以及瞬時雜波信號。峰值檢索模塊遍歷廓線，提取所有超過閾值的回波突變點，初步篩選候選云底位置。

　　特征判定是多層云識別的核心。算法依據峰值強度、峰值寬度以及時序連續性，區分真實云層、氣溶膠層與噪聲偽峰。算法會設置最小云底間距約束，過濾距離過近的虛假分層;同時剔除持續時間較短的瞬時信號，排除飛鳥、昆蟲帶來的干擾。最終輸出單層、雙層或者多層云底高度與云層數。設備自帶姿態校正模塊，降低手持架設晃動帶來的廓線畸變。

　　3 野外實測案例分析

　　本次實測選取兩個典型天氣場景，采用手持式激光測云儀開展連續觀測，同步記錄天氣實況。

　　案例一：雙層云觀測。高空存在薄卷云，低空分布碎層云?；夭ɡ€出現兩處明顯回波峰值，算法成功識別兩層云底高度。上層云信號強度偏弱，但峰值特征穩定，算法可有效捕獲;下層碎云波動較大，通過時序連續校驗，過濾短時起伏噪聲，輸出結果和人工觀測記錄基本吻合。實測中發現，上層云厚度較薄時，回波信號微弱，容易出現偶發漏檢。

　　案例二：三層云觀測。低云、中云、高云同時存在，低層云回波較強，中高層云信號依次減弱。手持式設備激光在穿透下層云時能量衰減，高層云回波信噪比下降。實測時段部分時刻高層云信號低于檢出閾值，算法僅識別出兩層云。結合同步氣象記錄分析，判定為激光能量穿透損耗導致高層云探測失效。

　　4 影響多云層識別效果的因素

　　硬件層面，手持式設備激光器功率有限，激光穿透下層云層后能量衰減明顯，高層云回波信號弱，容易漏檢。光學窗口積灰、凝露會整體壓低回波強度，進一步降低多層云識別能力。架設時設備晃動傾斜，造成廓線變形，產生偽峰。

　　大氣環境因素。降水、霧、氣溶膠會加劇激光衰減，壓縮可探測高度。多層云間距較小的時候，相鄰回波峰值相互重疊，算法難以區分獨立云底。

　　算法層面，固定閾值模式難以適配多變的大氣廓線，低信噪比條件下，容易出現偽峰誤判或者真實云峰漏檢。

　　5 優化措施

　　現場觀測優先搭配簡易支架固定設備，減少晃動，保持光路垂直。觀測前清潔光學窗口，提升透光效率。算法上采用自適應動態閾值，結合多時間序列廓線聯合判斷，提升弱信號云層識別穩定性。開展多層云觀測時，同步記錄能見度、天氣現象，輔助核驗識別結果。多層云間距較小或者高層云信號微弱時，標記數據為可疑值，結合其他氣象資料綜合研判。

　　6 結論

　　手持式激光測云儀依靠后向散射廓線峰值檢索與時序校驗算法，可以實現多云層識別，能夠在野外機動場景獲取多層云觀測數據。但激光穿透損耗會造成高層云信號衰減，存在高層云漏檢風險。配合支架固定、優化識別算法，并結合現場天氣信息綜合校驗，能夠有效提升多云層識別準確率。該設備適合作為固定式云觀測系統的補充，在應急氣象保障、野外觀測試驗中開展多層云機動探測。