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　　在常规气象探测与航空气象保障中，天空常出现云底交错、厚薄不均的多层云层结构，是云层观测的重点与难点。传统测云仪器多采用固定阈值判别算法，仅能识别单一云底高度，对双层及多层云层存在漏检、误检、云层层数缺失等问题，无法精准还原复杂天空云层垂直结构。为提升测云设备对复杂云天场景的数据解析能力，弥补传统算法在多层云层识别中的技术短板，本文开展多层云层识别数据解析算法优化研究，有效提升测云仪器的环境适配性与数据精准度，满足精细化气象探测业务需求。

　　传统测云仪器云层识别算法存在明显技术缺陷。设备通过采集激光大气后向散射回波强度数据，依托固定灰度阈值判定云底位置，当遇到多层薄云、云絮叠加、气溶胶与云层共存的场景时，各层云层回波信号相互重叠、噪声基底抬升，低层弱云信号极易被高层强回波信号掩盖。同时，固定阈值无法随大气环境动态自适应调整，易将气溶胶散射噪声判定为云层，或遗漏弱反射薄层云，最终导致云层层数识别不全、云高数据偏移，难以支撑精细化云层垂直结构分析。

　　针对上述问题，本文构建基于动态自适应阈值与回波波形特征拆解的多层云层解析优化算法。首先对原始回波信号进行前置滤波处理，通过滑动窗口降噪剔除随机噪声与近地面气溶胶杂波干扰，保留有效云层回波波形;其次引入自适应判别阈值，根据不同高度区间的回波强度基线动态调整识别门限，解决固定阈值适配性差的问题;最后通过波形极值拆分与梯度特征识别技术，对连续回波峰进行分层解析，精准提取各层云层的云底、云顶位置，实现多层云层的分层识别与参数反演。

　　实测对比试验结果表明，优化后的算法可有效区分双层及多层云层结构，对薄云、碎云及过渡性云层的识别能力大幅提升，多层云层识别准确率显著提高，有效规避了传统算法的漏检和虚警问题。该算法无需改动硬件结构，可直接适配各类国产化手持及固定式测云设备，在提升设备复杂云天探测性能的同时，降低设备改造成本，为气象精细化观测、空域气象监测提供了可靠的算法技术支撑。