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　　摘要

　　云层常呈现多层分布状态，单层云算法难以准确识别多层云底高度。手持式激光测云仪机动便捷，可获取大气后向散射廓线，依托多层云识别算法，能够分辨不同高度云底信号。本文阐述手持式激光测云仪多云层识别技术原理，介绍识别流程，结合野外实测案例分析算法表现，探讨识别过程中的干扰因素，为机动气象观测中多层云探测应用提供实践参考。

　　1 引言

　　在实际大气环境中，经常同时存在低云、中云等多层云结构，多层云观测对航空气象、天气研判十分关键。传统人工观测多层云存在主观性强、时间不连续的问题。固定式激光云高仪虽具备多层云识别能力，但设备体积大，转场不便。手持式激光测云仪可快速布设，适合临时观测点位开展机动探测。受设备光学口径、激光器功率限制，多层云识别难度高于固定设备，研究其识别技术并结合实测案例评估性能，对野外机动云观测业务有现实意义。

　　2 手持式激光测云仪多云层识别技术原理

　　设备垂直发射脉冲激光，激光穿过上层云时，一部分光被云滴散射形成回波信号，剩余激光继续向下或向上传播，抵达下层云再次产生后向散射。接收系统采集完整的后向散射廓线，廓线曲线上会出现多处信号强度突变峰值，每一处突变位置对应一层云底。

　　多云层识别算法以回波廓线为基础，分为信号预处理、峰值检索、云特征判定、结果输出四个步骤。预处理环节完成基线扣除、平滑滤波，去除日光噪声、电路噪声以及瞬时杂波信号。峰值检索模块遍历廓线，提取所有超过阈值的回波突变点，初步筛选候选云底位置。

　　特征判定是多层云识别的核心。算法依据峰值强度、峰值宽度以及时序连续性，区分真实云层、气溶胶层与噪声伪峰。算法会设置最小云底间距约束，过滤距离过近的虚假分层;同时剔除持续时间较短的瞬时信号，排除飞鸟、昆虫带来的干扰。最终输出单层、双层或者多层云底高度与云层数。设备自带姿态校正模块，降低手持架设晃动带来的廓线畸变。

　　3 野外实测案例分析

　　本次实测选取两个典型天气场景，采用手持式激光测云仪开展连续观测，同步记录天气实况。

　　案例一：双层云观测。高空存在薄卷云，低空分布碎层云。回波廓线出现两处明显回波峰值，算法成功识别两层云底高度。上层云信号强度偏弱，但峰值特征稳定，算法可有效捕获;下层碎云波动较大，通过时序连续校验，过滤短时起伏噪声，输出结果和人工观测记录基本吻合。实测中发现，上层云厚度较薄时，回波信号微弱，容易出现偶发漏检。

　　案例二：三层云观测。低云、中云、高云同时存在，低层云回波较强，中高层云信号依次减弱。手持式设备激光在穿透下层云时能量衰减，高层云回波信噪比下降。实测时段部分时刻高层云信号低于检出阈值，算法仅识别出两层云。结合同步气象记录分析，判定为激光能量穿透损耗导致高层云探测失效。

　　4 影响多云层识别效果的因素

　　硬件层面，手持式设备激光器功率有限，激光穿透下层云层后能量衰减明显，高层云回波信号弱，容易漏检。光学窗口积灰、凝露会整体压低回波强度，进一步降低多层云识别能力。架设时设备晃动倾斜，造成廓线变形，产生伪峰。

　　大气环境因素。降水、雾、气溶胶会加剧激光衰减，压缩可探测高度。多层云间距较小的时候，相邻回波峰值相互重叠，算法难以区分独立云底。

　　算法层面，固定阈值模式难以适配多变的大气廓线，低信噪比条件下，容易出现伪峰误判或者真实云峰漏检。

　　5 优化措施

　　现场观测优先搭配简易支架固定设备，减少晃动，保持光路垂直。观测前清洁光学窗口，提升透光效率。算法上采用自适应动态阈值，结合多时间序列廓线联合判断，提升弱信号云层识别稳定性。开展多层云观测时，同步记录能见度、天气现象，辅助核验识别结果。多层云间距较小或者高层云信号微弱时，标记数据为可疑值，结合其他气象资料综合研判。

　　6 结论

　　手持式激光测云仪依靠后向散射廓线峰值检索与时序校验算法，可以实现多云层识别，能够在野外机动场景获取多层云观测数据。但激光穿透损耗会造成高层云信号衰减，存在高层云漏检风险。配合支架固定、优化识别算法，并结合现场天气信息综合校验，能够有效提升多云层识别准确率。该设备适合作为固定式云观测系统的补充，在应急气象保障、野外观测试验中开展多层云机动探测。