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　　摘要

　　車載激光云高儀屬于機(jī)動(dòng)式氣象探測設(shè)備，依托脈沖激光雷達(dá)獲取大氣后向散射廓線，通過數(shù)據(jù)反演得到云底高度、云層數(shù)等觀測結(jié)果。受車載平臺移動(dòng)、震動(dòng)以及復(fù)雜大氣環(huán)境影響，原始回波信號混雜大量噪聲。本文介紹車載激光云高儀數(shù)據(jù)反演流程，梳理主要誤差來源，提出對應(yīng)的抑制方法，為移動(dòng)氣象監(jiān)測場景下的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制提供參考。

　　1 引言

　　固定站點(diǎn)激光云高儀安裝基座穩(wěn)定，觀測條件可控。車載型設(shè)備可隨車輛快速轉(zhuǎn)場，適用于應(yīng)急氣象保障、野外觀測試驗(yàn)等場景，但工作環(huán)境更為復(fù)雜。車輛行駛或怠速帶來的震動(dòng)、姿態(tài)變化、路面揚(yáng)塵等因素，都會干擾原始回波信號。研究車載激光云高儀的數(shù)據(jù)反演算法，識別各類誤差來源，對提升機(jī)動(dòng)觀測數(shù)據(jù)有效性十分必要。

　　2 車載激光云高儀數(shù)據(jù)反演算法流程

　　車載激光云高儀垂直發(fā)射脈沖激光，接收單元采集大氣后向散射原始信號，整套反演過程分為信號預(yù)處理、特征識別、參數(shù)計(jì)算、質(zhì)量判定四個(gè)環(huán)節(jié)。

　　信號預(yù)處理階段，對原始回波信號做基線校正、降噪和平滑濾波，濾除日光背景噪聲、電路隨機(jī)噪聲。同時(shí)結(jié)合車載姿態(tài)傳感器數(shù)據(jù)，對光路傾斜帶來的距離偏差進(jìn)行姿態(tài)補(bǔ)償，這是車載設(shè)備的處理步驟。

　　云底特征識別是算法核心。通過分析回波強(qiáng)度隨高度變化的廓線曲線，尋找信號強(qiáng)度突變位置，判定云底邊界。算法設(shè)置動(dòng)態(tài)閾值，區(qū)分氣溶膠、霧層與云層，支持單層云、多層云識別。針對車載場景瞬時(shí)出現(xiàn)的揚(yáng)塵、飛鳥等短時(shí)散射信號，增加時(shí)間連續(xù)性判別邏輯，剔除瞬時(shí)虛假回波。

　　參數(shù)計(jì)算環(huán)節(jié)，依據(jù)激光飛行時(shí)間計(jì)算距離，再結(jié)合車載同步采集的氣壓、溫度數(shù)據(jù)修正大氣折射率，得到真實(shí)云底高度。最后對輸出結(jié)果做質(zhì)量標(biāo)記，區(qū)分可靠數(shù)據(jù)、可疑數(shù)據(jù)與無效數(shù)據(jù)。

　　3 主要誤差來源分析

　　3.1 平臺姿態(tài)與震動(dòng)誤差車輛怠速或顛簸會造成設(shè)備輕微晃動(dòng)，激光發(fā)射方向偏離垂直方向，直接帶來測距偏差。震動(dòng)也會影響光學(xué)組件穩(wěn)定性，造成回波信號抖動(dòng)，引入隨機(jī)噪聲。車輛姿態(tài)變化是車載設(shè)備區(qū)別于固定式云高儀最主要的誤差來源。

　　3.2 大氣環(huán)境引入誤差降雨、濃霧條件下，水滴對激光產(chǎn)生強(qiáng)衰減，降低最大探測高度，霧層回波容易和低層云混淆，造成云底誤判。沙塵天氣中懸浮顆粒物形成連續(xù)散射信號，干擾云邊界識別。大氣溫壓的空間變化，會帶來折射率模型修正偏差，產(chǎn)生系統(tǒng)性測距誤差。

　　3.3 光學(xué)與硬件誤差光學(xué)窗口積灰、凝露會削弱激光發(fā)射與接收光強(qiáng)，改變回波廓線形態(tài)。激光器脈沖時(shí)序漂移、光電探測器噪聲，也會帶來固定系統(tǒng)誤差。車載環(huán)境溫差波動(dòng)大，元器件溫漂會進(jìn)一步放大測量偏差。

　　3.4 算法本身帶來的識別誤差固定閾值算法在復(fù)雜大氣條件適應(yīng)性不足，多層云靠近時(shí)，算法可能出現(xiàn)云層漏檢。短時(shí)突發(fā)散射信號，若濾波策略設(shè)置不當(dāng)，會產(chǎn)生虛假云高記錄。

　　4 誤差抑制對策

　　硬件層面增加減震基座與姿態(tài)補(bǔ)償模塊，實(shí)時(shí)采集傾斜角度，對測量結(jié)果校正;定期清潔光學(xué)窗口，選用寬溫元器件降低溫漂影響。算法層面采用自適應(yīng)閾值替換固定閾值，強(qiáng)化時(shí)序連續(xù)性校驗(yàn)。觀測選址盡量避開揚(yáng)塵區(qū)域，車輛停放觀測時(shí)盡量保持車體平穩(wěn)，減少晃動(dòng)。同時(shí)搭配其他氣象要素綜合判斷，提升數(shù)據(jù)可信度。

　　5 結(jié)論

　　車載激光云高儀數(shù)據(jù)反演依靠信號濾波、姿態(tài)校正、云邊界識別等算法模塊實(shí)現(xiàn)云參數(shù)提取。設(shè)備誤差來源于平臺震動(dòng)傾斜、大氣條件、硬件特性以及算法策略。通過機(jī)械減震、姿態(tài)補(bǔ)償、優(yōu)化反演算法與現(xiàn)場規(guī)范作業(yè)，可以有效降低誤差。車載激光云高儀作為機(jī)動(dòng)氣象觀測裝備，能夠補(bǔ)充固定站點(diǎn)觀測能力，在應(yīng)急氣象保障領(lǐng)域具備良好應(yīng)用前景。