大气光学湍流廓线估算：外尺度参数化方法的深度剖析与创新探索

大气光学湍流廓线估算：外尺度参数化方法的深度剖析与创新探索一、引言1.1研究背景与意义在现代科技领域，众多先进的光电系统广泛应用于军事、天文观测、通信、遥感等多个关键领域。然而，这些光电系统在大气层内运行时，不可避免地受到大气光学湍流的显著影响。大气光学湍流本质上是由于大气温度、湿度等物理参数的不均匀分布，导致大气折射率出现随机起伏的现象。这种随机起伏会引发一系列对光电系统性能产生严重制约的湍流效应。在激光通信中，大气光学湍流会使激光束的传播路径发生弯曲和扭曲，导致光束漂移。这使得通信双方的对准难度大幅增加，信号传输的稳定性受到严重威胁，甚至可能出现通信中断的情况。而在光学成像领域，大气光学湍流会导致成像模糊、分辨率降低。例如，在天文观测中，通过望远镜拍摄的天体图像会因大气光学湍流而变得模糊不清，难以捕捉到天体的细微特征，这对于研究天体的结构和演化等科学问题造成了极大的阻碍。在自适应光学系统中，大气光学湍流使得系统需要不断地调整光学元件来补偿湍流引起的波前畸变，增加了系统的复杂性和成本，同时也限制了系统的响应速度和精度。大气折射率结构常数廓线（C_n^2廓线）是评估大气光学湍流效应的核心参数，它能够精确地描述大气光学湍流强度在不同高度上的变化情况。通过获取C_n^2廓线的时空分布，科研人员可以深入了解大气光学湍流的特性和规律，从而为评估激光在大气传输过程中的行为提供关键依据。在激光武器系统中，了解C_n^2廓线有助于精确计算激光束在大气中的能量衰减、光斑扩展等情况，进而优化激光武器的设计和使用策略，提高其打击精度和效果。在实际应用中，获取C_n^2廓线主要通过仪器测量和模式估算两种方式。仪器测量虽然能够提供较为准确的数据，但受到诸多因素的限制。例如，常用的测量仪器如闪烁仪、相干孔径仪等，其测量范围往往有限，难以实现对大尺度区域的覆盖测量。而且，这些仪器的部署和维护成本较高，需要专业的技术人员进行操作和校准，这在一定程度上限制了其大规模应用。此外，仪器测量还容易受到天气条件、地形地貌等因素的影响，导致测量数据的可靠性和稳定性受到挑战。相比之下，模式估算方法具有成本低、覆盖范围广等优势，成为获取C_n^2廓线的重要手段。在模式估算中，外尺度参数化方法起着关键作用。外尺度作为大气湍流的重要特征参数，反映了湍流中最大湍涡的尺寸。不同的外尺度参数化模式通过对大气中各种物理过程和参数的考虑，建立起外尺度与常规气象参数之间的关系，进而实现对C_n^2廓线的估算。例如，Dewan模式通过考虑风剪切量来构建外尺度与气象参数的关系；HMNSP99模式则同时考虑了风剪切量和温度梯度等因素。然而，现有的外尺度模式大多是基于特定的地理环境和气象条件提出的，对于不同地区的适应性存在差异。在我国，地域辽阔，地理环境复杂多样，包括高原、平原、沿海、沙漠等多种地形地貌，同时气象条件也千差万别。因此，现有的外尺度模式在我国的估算精度和普适性方面存在一定的问题，无法满足我国在大气光学湍流研究和相关工程应用中的需求。综上所述，开展大气光学湍流廓线估算中的外尺度参数化方法研究具有重要的理论和实际意义。从理论层面来看，深入研究外尺度参数化方法有助于揭示大气湍流中平均气象场与随机湍流场之间的内在关系，进一步完善大气光学湍流理论体系。从实际应用角度出发，开发适合我国地理大气环境的外尺度参数化模式，能够提高C_n^2廓线的估算精度，为我国的天文观测、星地光通信、激光武器等先进光电系统的设计、优化和性能评估提供更加准确可靠的依据，推动相关领域的技术发展和应用拓展。1.2国内外研究现状在大气光学湍流廓线估算领域，外尺度参数化方法的研究一直是国际上的重要课题。国外学者在这方面开展了大量的研究工作，提出了一系列具有代表性的外尺度参数化模式。20世纪80年代，Dewan基于对大气湍流中风剪切量的研究，提出了Dewan模式。该模式将风剪切量作为关键参数，构建了外尺度与气象参数之间的关系，为后续的研究奠定了重要基础。在后续的研究中，Dewan模式被广泛应用于不同地区的大气光学湍流廓线估算，并在实际应用中不断得到检验和改进。1999年，HMNSP99模式的提出是外尺度参数化研究的又一重要进展。该模式综合考虑了风剪切量和温度梯度两个因素，通过对大量气象数据的分析和建模，建立了更为复杂和全面的外尺度与气象参数的关系。这种多因素考虑的方式使得HMNSP99模式在一定程度上提高了对大气光学湍流廓线的估算精度，在国际上得到了较为广泛的应用和认可。在一些欧美地区的大气光学研究项目中，HMNSP99模式被作为主要的外尺度参数化模式用于评估大气光学湍流对天文观测、激光通信等系统的影响。随着研究的深入，学者们逐渐认识到大气湍流的复杂性以及不同地区气象条件的差异对现有外尺度模式的挑战。例如，在一些高海拔地区，由于大气密度、温度和湿度等参数的变化规律与常规地区不同，传统的外尺度模式难以准确描述大气光学湍流的特性。在低纬度地区，特殊的气候条件和地形地貌导致大气湍流的形成机制更为复杂，现有的外尺度模式在这些地区的估算精度也受到了影响。国内在大气光学湍流廓线估算的外尺度参数化方法研究方面也取得了一定的成果。中国科学院合肥物质科学研究院安光所的吴晓庆研究员团队开展了一系列具有创新性的研究工作。他们成功将海洋湍流研究中的Ellison尺度应用于大气光学湍流强度的研究，并提出了适合我国地域环境的新的模式。通过利用欧洲中期天气预报中心第五代再分析数据集ERA5数据，对同纬度几个天文台址关键参数开展了统计分析，团队将Ellison尺度首次运用到大气湍流廓线的估算中，同时提出了改进的风切变-位温尺度模式以及风切变和位温梯度的混合尺度模式。与中国沿海、高原等多地探空实测数据比对表明，这些新模式的大气折射率结构常数廓线估算结果优于现有外尺度模式，且混合尺度模式普适性更好。然而，目前国内的研究仍存在一些不足之处。一方面，虽然部分研究尝试结合我国的地理环境特点开发新的模式，但在数据的全面性和代表性方面还有待提高。我国地域辽阔，包含多种复杂的地理环境和气象条件，现有的研究数据可能无法充分覆盖所有地区的特征，导致模式的普适性受到一定限制。另一方面，在与实际应用的结合上还需要进一步加强。大气光学湍流廓线估算的最终目的是为了满足天文观测、星地光通信、激光武器等实际工程应用的需求，但目前一些研究成果在实际应用中的转化和验证还不够充分，需要进一步开展相关的实验和应用研究，以提高研究成果的实用性和可靠性。国内外在大气光学湍流廓线估算的外尺度参数化方法研究方面已经取得了丰富的成果，但仍面临着诸多挑战和问题。特别是在我国复杂的地理大气环境下，如何开发出更加准确、普适的外尺度参数化模式，以满足实际工程应用的需求，是当前研究的重点和难点。1.3研究目标与内容本研究旨在深入剖析现有外尺度参数化模式在我国复杂地理大气环境下的局限性，通过理论分析、数据挖掘和模型构建等方法，开发出更适合我国国情的外尺度参数化模式，提高大气折射率结构常数廓线（C_n^2廓线）的估算精度和普适性，为我国的大气光学湍流研究和相关工程应用提供有力支持。具体研究内容如下：现有外尺度参数化模式分析：系统地收集和整理国内外已有的外尺度参数化模式，如Dewan模式、HMNSP99模式等。对这些模式的理论基础、数学表达式、适用条件以及在不同地区的应用效果进行详细的分析和对比。通过对模式中涉及的物理参数和假设条件的研究，明确各模式的优势和不足，特别是针对我国地理大气环境的适应性问题。例如，分析不同模式在我国高原、沿海、内陆等不同地形地貌和气象条件下的估算偏差，找出影响估算精度的关键因素。新的外尺度参数化方法研究：基于对我国复杂地理大气环境的认识，结合大气湍流的物理机制和相关理论，如Monin-Obukhov相似理论等，探索新的外尺度参数化方法。考虑引入更多与我国大气环境相关的物理参数，如地形高度、水汽含量、太阳辐射等，建立更加全面和准确的外尺度与气象参数之间的关系模型。例如，研究地形高度对大气湍流的影响，通过建立地形高度与外尺度的关联函数，改进现有的外尺度参数化模式。同时，运用先进的数据挖掘和机器学习技术，对大量的气象数据和大气光学湍流观测数据进行分析和处理，挖掘潜在的规律和特征，为新方法的建立提供数据支持。新方法的验证与优化：利用我国不同地区的气象探空数据、大气光学湍流观测数据以及数值模拟数据，对新提出的外尺度参数化方法进行验证和评估。通过对比新方法与现有模式的估算结果，分析新方法在不同地理环境和气象条件下的估算精度和普适性。根据验证结果，对新方法进行优化和改进，调整模型中的参数和结构，提高其性能。例如，采用交叉验证的方法，将数据分为训练集和测试集，在训练集上训练模型，在测试集上评估模型的性能，根据评估结果不断优化模型。同时，开展敏感性分析，研究不同参数对估算结果的影响程度，确定关键参数，进一步提高模型的稳定性和可靠性。应用拓展与案例分析：将优化后的外尺度参数化方法应用于我国实际的大气光学湍流相关工程领域，如天文观测、星地光通信、激光武器等。通过具体的案例分析，评估新方法对提高这些工程系统性能的实际效果。例如，在天文观测中，利用新方法估算观测地点的大气光学湍流廓线，分析其对望远镜成像质量的改善情况；在星地光通信中，研究新方法对通信链路性能的影响，评估其在提高通信可靠性和数据传输速率方面的作用。通过实际应用案例，验证新方法的实用性和有效性，为其在相关领域的推广应用提供依据。1.4研究方法与技术路线理论分析：深入研究大气光学湍流的基本理论，包括大气湍流的物理机制、Monin-Obukhov相似理论等。对现有的外尺度参数化模式进行理论剖析，明确各模式中物理参数的定义、物理意义以及它们之间的相互关系。例如，在研究Dewan模式时，详细分析风剪切量在模式中的作用机制，以及其与外尺度之间的数学联系。通过理论推导，探索可能影响外尺度参数化的新物理因素和潜在的改进方向。同时，结合大气边界层理论、气象学原理等相关学科知识，从宏观和微观角度全面理解大气光学湍流的特性，为新的外尺度参数化方法的研究提供坚实的理论基础。数据统计与分析：收集我国不同地区、不同季节的气象探空数据，这些数据应涵盖丰富的气象要素，如温度、湿度、气压、风速、风向等。同时，收集大气光学湍流的观测数据，包括大气折射率结构常数的实测值、光束传播特性的观测数据等。运用统计学方法，对这些数据进行整理和分析。计算不同气象参数之间的相关性，例如研究温度梯度与风速之间的相关性，以及它们与大气光学湍流强度的关联。通过数据挖掘技术，从大量的数据中提取出有价值的信息和规律，为外尺度参数化模式的建立和验证提供数据支持。例如，利用主成分分析等方法，找出对大气光学湍流强度影响最大的气象参数组合，为新的外尺度参数化模式提供关键的参数选择依据。实验验证：在我国不同地理环境和气象条件的典型地区，如高原、沿海、内陆等，开展大气光学湍流的实地观测实验。使用先进的测量仪器，如闪烁仪、相干孔径仪、风廓线雷达等，获取高精度的大气光学湍流数据和气象数据。将新提出的外尺度参数化方法应用于这些实验数据中，与现有的外尺度模式进行对比验证。通过分析实验结果，评估新方法在不同环境下的估算精度和普适性。例如，在高原地区，对比新方法和现有模式对大气折射率结构常数廓线的估算结果与实测值的差异，分析新方法在复杂地形和特殊气象条件下的性能表现。根据实验验证的结果，对新方法进行优化和改进，提高其可靠性和实用性。数值模拟：利用数值模拟软件，如中尺度气象模式WRF（WeatherResearchandForecasting）等，构建大气光学湍流的数值模型。在模型中，设置不同的气象条件和地形参数，模拟大气光学湍流的时空演变过程。通过数值模拟，可以获得在不同条件下大气光学湍流的详细信息，包括外尺度的分布、大气折射率结构常数廓线的变化等。将数值模拟结果与理论分析、数据统计和实验验证的结果进行对比和验证，进一步完善外尺度参数化方法。例如，通过调整WRF模型中的参数，模拟不同季节、不同天气系统下的大气光学湍流情况，分析外尺度参数化模式在不同模拟场景下的表现，为模式的优化提供依据。同时，利用数值模拟还可以进行敏感性实验，研究不同参数对大气光学湍流特性的影响，深入理解外尺度参数化的物理过程。本研究的技术路线如图1所示。首先，进行理论分析，对现有外尺度参数化模式进行全面剖析，明确其优缺点和适用范围。同时，收集和整理相关的理论知识，为新方法的研究提供理论指导。接着，开展数据统计与分析工作，收集大量的气象探空数据和大气光学湍流观测数据，运用数据挖掘和统计分析方法，提取数据中的关键信息和规律。然后，基于理论分析和数据统计的结果，提出新的外尺度参数化方法，并进行模型构建。在模型构建过程中，充分考虑我国的地理大气环境特点，引入相关的物理参数和约束条件。之后，利用实验验证和数值模拟对新方法进行验证和评估。通过实地观测实验获取真实的大气光学湍流数据，与新方法的估算结果进行对比，检验其准确性和可靠性。同时，利用数值模拟软件对不同条件下的大气光学湍流进行模拟，进一步验证新方法的性能。最后，根据验证和评估的结果，对新方法进行优化和改进，形成最终的适合我国地理大气环境的外尺度参数化模式，并将其应用于实际工程领域，为我国的大气光学湍流研究和相关工程应用提供有力支持。[此处插入技术路线图1]二、大气光学湍流及外尺度参数化原理2.1大气光学湍流的基本概念大气光学湍流是一种在大气中广泛存在的复杂物理现象，其形成机制与大气的热力学和动力学过程密切相关。从热力学角度来看，太阳辐射是大气光学湍流形成的重要能源。太阳辐射到达地球表面后，由于地面的非均匀加热，不同区域的大气温度产生差异。在城市地区，大量的建筑物和水泥路面吸收太阳辐射后升温较快，而周围的水体或植被覆盖区域升温相对较慢，这种温度的不均匀分布导致大气密度的不均匀。根据理想气体状态方程p=\rhoRT（其中p为压强，\rho为密度，R为气体常数，T为温度），温度的变化会引起密度的改变，进而导致大气折射率的变化。大气折射率n与密度\rho之间存在近似关系n-1\propto\rho，因此温度的不均匀间接导致了大气折射率的随机起伏。在动力学方面，风速切变是大气光学湍流形成的关键因素之一。当不同高度或不同方向的风速存在差异时，就会产生风速切变。在大气边界层中，地面的摩擦力会使近地面的风速减小，而随着高度的增加，风速逐渐增大，这种垂直方向上的风速切变容易引发湍流运动。当气流遇到障碍物，如山脉、高楼等，气流的方向和速度会发生急剧变化，也会产生强烈的风速切变，促使大气光学湍流的形成。大气光学湍流对光束传播会产生一系列显著的影响，这些影响严重制约了光电系统的性能。相位起伏是其中一个重要的影响。当光束在大气中传播时，由于大气折射率的随机变化，光束的波前会发生畸变，导致相位出现随机起伏。这种相位起伏会使光束的相干性降低，在激光干涉测量中，相位起伏会导致干涉条纹的不稳定，影响测量的精度。对于高分辨率的光学成像系统，相位起伏会使成像的清晰度下降，难以分辨出目标的细微特征。光强闪烁也是大气光学湍流的典型效应之一。光强闪烁表现为光束强度的随机涨落，其产生原因是大气折射率的不均匀导致光束在传播过程中发生散射和聚焦的随机变化。在激光通信中，光强闪烁会使接收端接收到的光信号强度不稳定，增加误码率，影响通信的可靠性。在激光能量传输应用中，光强闪烁可能导致接收端能量分布不均匀，降低能量传输效率，甚至对接收设备造成损害。光束扩展也是大气光学湍流对光束传播的重要影响。大气光学湍流会使光束在传播过程中逐渐展宽，光斑尺寸增大。这对于需要精确瞄准和聚焦的光电系统，如激光武器、卫星激光通信等，会导致能量分散，降低系统的作用距离和精度。在激光雷达中，光束扩展会使回波信号的强度减弱，影响对目标的探测能力。大气光学湍流是由大气的热力学和动力学过程共同作用形成的复杂现象，其对光束传播产生的相位起伏、光强闪烁和光束扩展等效应，对现代光电系统的性能产生了严重的制约，深入研究大气光学湍流的特性和规律对于提高光电系统的性能具有重要意义。2.2大气折射率结构常数廓线大气折射率结构常数廓线（C_n^2廓线）是描述大气光学湍流强度随高度变化的重要物理量，它在评估大气光学湍流效应中起着核心作用。从定义上来说，大气折射率结构常数C_n^2是指在惯性副区（即湍流中尺度介于内尺度l_0和外尺度L_0之间的区域）内，大气折射率的起伏方差与湍涡尺度的2/3次方成正比的比例系数。其数学表达式基于Kolmogorov湍流理论，在惯性副区内，折射率起伏的功率谱密度P_n(k)与波数k的关系为P_n(k)=C_n^2k^{-11/3}，其中k=2\pi/\lambda（\lambda为湍涡尺度）。通过对功率谱密度在惯性副区的积分，可以得到折射率结构常数C_n^2的表达式。C_n^2廓线的物理意义在于它能够定量地反映大气光学湍流强度在不同高度上的分布情况。在大气边界层中，由于地面的摩擦和加热作用，C_n^2的值通常较大，且随高度的变化较为复杂。在近地面层，太阳辐射使地面升温，加热了近地面的空气，形成对流运动，导致大气光学湍流增强，C_n^2值较大。而随着高度的增加，风速切变和大气的稳定性逐渐成为影响C_n^2的主要因素。在自由大气中，C_n^2的值相对较小，但在某些特定的气象条件下，如存在强风切变或大气不稳定层结时，C_n^2也会出现较大的值。在评估湍流效应方面，C_n^2廓线具有不可替代的作用。在激光通信中，通过已知的C_n^2廓线，可以利用Rytov理论计算出激光束在传播过程中的相位起伏方差\sigma_{\phi}^2和光强闪烁指数C_{I}^2。相位起伏方差\sigma_{\phi}^2与C_n^2的关系为\sigma_{\phi}^2=2.91k^{7/6}L^{11/6}\int_{0}^{L}C_n^2(z)dz（其中k=2\pi/\lambda为波数，\lambda为激光波长，L为传播距离，z为高度）。光强闪烁指数C_{I}^2与C_n^2也存在密切的关系，通过相关理论公式可以计算得到。这些计算结果能够帮助工程师准确评估激光通信系统在不同大气条件下的性能，如信号的误码率、通信的可靠性等，从而为系统的设计和优化提供依据。在光学成像领域，C_n^2廓线同样至关重要。大气光学湍流会导致成像系统的分辨率降低，通过C_n^2廓线可以计算出成像系统的点扩散函数（PSF）。点扩散函数描述了成像系统对一个点光源的响应，它与C_n^2的关系可以通过相关的光学理论推导得出。根据点扩散函数，可以进一步计算出成像系统的调制传递函数（MTF），MTF反映了成像系统对不同空间频率信号的传递能力。通过分析MTF，能够评估大气光学湍流对成像分辨率的影响程度，为光学成像系统的选址和性能优化提供重要参考。在天文观测中，了解观测地点的C_n^2廓线，有助于选择最佳的观测时间和地点，提高天文望远镜的观测效果，更清晰地捕捉天体的细节信息。大气折射率结构常数廓线（C_n^2廓线）通过精确描述大气光学湍流强度的垂直分布，为评估激光通信、光学成像等领域中的湍流效应提供了关键参数，在大气光学湍流研究和相关工程应用中具有不可或缺的地位。2.3外尺度参数化的理论基础外尺度参数化是建立外尺度与常规气象参数之间关系的关键过程，其理论基础紧密关联着大气中的平均气象场和随机湍流场。平均气象场包含了大气的平均温度、湿度、气压、风速等宏观气象要素，这些要素反映了大气在较长时间和较大空间尺度上的平均状态。随机湍流场则是由大气中各种尺度的湍涡运动构成，其运动具有随机性和不规则性。在大气中，平均气象场为随机湍流场的形成和发展提供了背景条件。当大气中存在风速切变时，平均风速在空间上的变化会导致气流的不稳定，进而引发湍流运动。在大气边界层中，地面的摩擦力使得近地面风速较小，而随着高度增加风速逐渐增大，这种垂直方向上的风速切变容易产生湍流。大气的温度梯度也是影响湍流的重要因素。当大气处于不稳定层结，即下层温度高于上层温度时，空气容易产生对流运动，从而增强湍流。在夏季的午后，地面受热强烈，近地面空气温度迅速升高，形成较强的对流，使得大气光学湍流增强。外尺度作为大气湍流的重要特征参数，反映了湍流中最大湍涡的尺寸。它与平均气象场和随机湍流场之间存在着内在的联系。不同的外尺度参数化模式基于对这种联系的不同理解和假设，建立起外尺度与常规气象参数的关系。Dewan模式认为外尺度与风剪切量密切相关，通过对风剪切量的测量和分析，构建了外尺度与风剪切量的数学关系。在实际大气中，风剪切量的变化会导致湍涡的拉伸和变形，从而影响外尺度的大小。当风剪切量增大时，湍涡受到更强的拉伸作用，外尺度可能会相应减小。HMNSP99模式则综合考虑了风剪切量和温度梯度两个因素。该模式认为，温度梯度会影响大气的稳定性，进而影响湍涡的生成和发展，因此在描述外尺度时需要同时考虑风剪切量和温度梯度。在大气边界层中，当温度梯度较大且大气处于不稳定层结时，对流运动增强，湍涡的生成和发展更加活跃，外尺度也会受到影响。通过对大量气象数据的分析和建模，HMNSP99模式建立了外尺度与风剪切量、温度梯度之间的复杂关系，以更准确地描述大气光学湍流的特性。Monin-Obukhov相似理论在大气光学湍流研究中具有重要地位，也是外尺度参数化的重要理论依据。该理论基于相似性原理，认为在近地面层，无量纲的风速、温度和湿度等物理量与稳定度参数之间存在相似的函数关系。稳定度参数通常用Richardson数（Ri）来表示，它反映了大气的热力稳定性与动力稳定性的相对强弱。在中性大气条件下，Ri=0，此时大气的热力作用和动力作用相对平衡，湍流主要由风速切变引起。在不稳定大气条件下，Ri<0，大气的热力作用较强，对流运动对湍流的贡献较大。在稳定大气条件下，Ri>0，大气的热力作用抑制湍流的发展。根据Monin-Obukhov相似理论，在近地面层可以通过测量不同高度的风速、温度和湿度等气象参数，计算出特征参数，如摩擦速度u_*、温度尺度t_*等，进而建立起这些特征参数与外尺度之间的关系。通过对近地面层气象数据的分析，利用相似性函数可以得到外尺度与气象参数之间的定量关系，为外尺度参数化提供了理论框架。在实际应用中，该理论在近地面层的大气光学湍流研究中取得了较好的效果，但在复杂地形和特殊气象条件下，其适用性可能会受到一定限制，需要进一步的修正和改进。外尺度参数化的理论基础是建立在对平均气象场和随机湍流场相互关系的深入理解之上，通过不同的模式和理论，如Dewan模式、HMNSP99模式以及Monin-Obukhov相似理论等，构建外尺度与常规气象参数之间的联系，为准确估算大气光学湍流廓线提供了重要的理论支持。2.4Tatarski公式及常见外尺度参数化模式Tatarski公式在大气光学湍流研究中具有重要地位，它建立了大气折射率结构常数C_n^2与外尺度L_0以及其他气象参数之间的关系。其公式形式为：C_n^2=2.8\times10^{-16}\frac{T^2}{P^2}\left(\frac{\partialT}{\partialh}+\gamma_a\right)^2L_0^{\frac{2}{3}}其中，T是绝对气温（K），P是气压（hPa），\gamma_a是干空气绝热递减率（约为9.8\times10^{-3}K/m），h是高度（m），L_0是湍流外尺度。该公式基于Kolmogorov湍流理论推导得出，在惯性副区内，通过对湍动能和温度脉动方差的分析，建立了C_n^2与各参数之间的定量关系。它反映了大气光学湍流强度与大气温度、气压、温度梯度以及外尺度之间的内在联系，为利用常规气象参数估算C_n^2廓线提供了重要的理论基础。在Tatarski公式的应用中，外尺度L_0的准确参数化至关重要，不同的外尺度参数化模式会导致C_n^2估算结果的差异。常见的外尺度参数化模式有Dewan模式和HMNSP99模式等。Dewan模式是较早提出的一种外尺度参数化模式，它主要考虑了风剪切量对外尺度的影响。该模式认为，外尺度与风剪切量之间存在密切的关系。风剪切量S的定义为：S=\left[\left(\frac{\partialu}{\partialh}\right)^2+\left(\frac{\partialv}{\partialh}\right)^2\right]^{\frac{1}{2}}其中，u和v分别是水平方向上两个相互垂直的风速分量，\frac{\partialu}{\partialh}和\frac{\partialv}{\partialh}分别是它们在垂直方向上的梯度。在Dewan模式中，外尺度L_0的表达式为：L_0^{\frac{4}{3}}=0.1\times10^{-4}\left(S^{1.64}+42.05\right)（对流层）L_0^{\frac{4}{3}}=0.1\times10^{-4}\left(S^{0.506}+50.05\right)（平流层）Dewan模式的优点在于其形式相对简单，仅考虑风剪切量这一关键因素，在一定程度上能够反映大气湍流的特征。在一些风剪切量变化较为明显的地区，该模式能够较好地描述外尺度与气象参数的关系，从而为C_n^2的估算提供合理的结果。然而，该模式也存在局限性，它忽略了其他可能影响外尺度的因素，如温度梯度等。在实际大气中，温度梯度对大气的稳定性和湍流的发展有着重要影响，忽略这一因素可能导致在某些气象条件下，该模式的估算结果与实际情况存在较大偏差。HMNSP99模式则综合考虑了风剪切量和温度梯度两个因素，试图更全面地描述外尺度与气象参数之间的关系。在该模式中，风剪切量S的定义与Dewan模式相同，而温度梯度\Gamma的定义为：\Gamma=\frac{\partialT}{\partialh}其中，\frac{\partialT}{\partialh}是温度在垂直方向上的梯度。外尺度L_0的表达式为：L_0^{\frac{4}{3}}=0.1\times10^{-4}\left(S^{0.362}+16.7\Gamma-192.347\Gamma^2\right)（对流层）HMNSP99模式的优势在于其考虑因素更为全面，通过同时考虑风剪切量和温度梯度，能够更准确地反映大气湍流的复杂特性。在一些大气条件较为复杂，温度梯度和风剪切量都对湍流有显著影响的地区，该模式的估算精度往往高于Dewan模式。例如，在大气边界层中，温度梯度和风速切变都较为明显，HMNSP99模式能够更好地描述外尺度的变化，从而提高C_n^2廓线的估算精度。然而，该模式也并非完美无缺，其公式相对复杂，涉及到更多的参数测量和计算，增加了实际应用的难度。而且，在某些特殊气象条件下，该模式可能仍然无法完全准确地描述外尺度与气象参数的关系，需要进一步的改进和完善。Tatarski公式为大气折射率结构常数C_n^2的估算提供了重要的理论框架，而Dewan模式和HMNSP99模式等常见的外尺度参数化模式，通过不同的方式考虑了大气中的物理因素，为外尺度的准确描述和C_n^2廓线的估算提供了多样化的方法，但它们各自也存在一定的优缺点，在实际应用中需要根据具体的气象条件和研究需求进行选择和优化。三、现有外尺度参数化模式分析3.1不同模式的特点与适用范围在大气光学湍流廓线估算中，外尺度参数化模式的选择对估算结果的准确性有着至关重要的影响。不同的外尺度参数化模式在考虑风剪切量、温度梯度等参数时存在显著差异，这些差异决定了它们各自的特点和适用范围。Dewan模式作为较早提出的外尺度参数化模式，其最显著的特点是仅考虑风剪切量这一关键参数。风剪切量在大气湍流的形成和发展中起着重要作用，它反映了风速在空间上的变化情况。当风速在垂直方向或水平方向上存在较大的变化率时，风剪切量增大，容易引发湍流运动。在Dewan模式中，通过对风剪切量的测量和分析，建立了外尺度与风剪切量之间的数学关系。这种简单的参数化方式使得Dewan模式在计算上相对简便，不需要复杂的参数测量和计算过程。在一些风剪切量变化较为明显的地区，如沿海地区，由于海陆热力差异导致的风速变化频繁，风剪切量较大，Dewan模式能够较好地描述外尺度与气象参数的关系，从而为C_n^2的估算提供合理的结果。然而，Dewan模式的局限性也较为明显。它忽略了其他可能影响外尺度的重要因素，如温度梯度。温度梯度反映了大气中温度在空间上的变化情况，它对大气的稳定性和湍流的发展有着重要影响。在大气边界层中，温度梯度的变化会导致大气的热力不稳定，进而引发对流运动，增强湍流。在夏季的午后，地面受热强烈，近地面空气温度迅速升高，形成较大的温度梯度，大气处于不稳定状态，湍流活动增强。由于Dewan模式没有考虑温度梯度的影响，在这些温度梯度变化明显且对湍流有重要影响的地区，该模式的估算结果可能与实际情况存在较大偏差，无法准确描述大气光学湍流的特性。HMNSP99模式则在Dewan模式的基础上，综合考虑了风剪切量和温度梯度两个因素。该模式认为，温度梯度和风剪切量共同作用于大气湍流，对外尺度的大小有着重要影响。通过对大量气象数据的分析和建模，HMNSP99模式建立了外尺度与风剪切量、温度梯度之间的复杂关系。在该模式中，风剪切量和温度梯度的变化都会对外尺度产生影响，从而更全面地反映了大气湍流的形成和发展机制。在大气边界层中，温度梯度和风速切变都较为明显，HMNSP99模式能够更好地描述外尺度的变化。当温度梯度较大且大气处于不稳定层结时，对流运动增强，湍涡的生成和发展更加活跃，外尺度也会受到影响。此时，HMNSP99模式通过同时考虑风剪切量和温度梯度，能够更准确地估算外尺度，进而提高C_n^2廓线的估算精度。然而，HMNSP99模式的公式相对复杂，涉及到更多的参数测量和计算。在实际应用中，需要准确测量风剪切量和温度梯度，这增加了数据获取的难度和成本。而且，在某些特殊气象条件下，如强对流天气或复杂地形条件下，该模式可能仍然无法完全准确地描述外尺度与气象参数的关系，需要进一步的改进和完善。除了Dewan模式和HMNSP99模式，还有一些其他的外尺度参数化模式，它们在考虑参数和适用范围上也各有特点。一些模式可能会考虑水汽含量、太阳辐射等因素，以更全面地描述大气光学湍流的特性。在水汽含量较高的地区，水汽的相变过程会释放或吸收热量，影响大气的温度和密度分布，进而影响大气光学湍流。而太阳辐射则是大气能量的重要来源，它会影响大气的温度分布和对流运动，对大气光学湍流也有着重要的影响。这些模式在特定的气象条件和地理环境下可能具有更好的适用性，但也可能存在各自的局限性。不同的外尺度参数化模式在考虑风剪切量、温度梯度等参数上存在差异，这些差异决定了它们的特点和适用范围。Dewan模式计算简便，适用于风剪切量变化明显的地区，但在温度梯度影响显著的区域存在局限性；HMNSP99模式考虑因素全面，在大气边界层等复杂气象条件下有较好的表现，但公式复杂，数据获取难度大。在实际应用中，需要根据具体的气象条件和研究需求，选择合适的外尺度参数化模式，以提高大气光学湍流廓线的估算精度。3.2针对我国环境的局限性分析我国地域广袤，地理环境极为复杂，涵盖了多种独特的地形地貌和气象条件，这使得国外现有的外尺度参数化模式在我国的应用面临诸多挑战，在估算精度和普适性方面存在显著问题。我国拥有世界屋脊青藏高原，其平均海拔在4000米以上，是世界上最高的高原。在高原地区，大气密度和气压显著低于平原地区。根据理想气体状态方程p=\rhoRT（其中p为压强，\rho为密度，R为气体常数，T为温度），在低温环境下，大气密度会发生变化，进而影响大气折射率。由于大气稀薄，湍涡的形成和发展机制与低海拔地区存在明显差异。现有的外尺度参数化模式大多基于低海拔地区的气象条件和湍流特性建立，未能充分考虑高原地区大气密度和气压的特殊变化对湍流的影响。在利用Dewan模式或HMNSP99模式估算高原地区的大气光学湍流廓线时，由于模式中未准确考虑大气密度和气压的影响，导致对湍涡尺度的描述出现偏差，进而使得大气折射率结构常数C_n^2的估算结果与实际情况存在较大误差。在我国的沿海地区，海洋和陆地的热力性质差异显著。海洋的比热容大，升温降温缓慢，而陆地的比热容小，升温降温迅速。这种差异导致沿海地区的海陆风现象明显，风向和风速在昼夜之间会发生剧烈变化。在白天，陆地升温快，空气受热上升，海洋上的冷空气流向陆地，形成海风；夜晚则相反，陆地降温快，空气冷却下沉，陆地上的冷空气流向海洋，形成陆风。现有的外尺度参数化模式在描述风剪切量时，往往没有充分考虑这种复杂的海陆风变化对风剪切量的影响。在利用这些模式估算沿海地区的大气光学湍流廓线时，由于风剪切量的计算不准确，使得外尺度的估算出现偏差，最终导致C_n^2廓线的估算精度降低。我国的沙漠地区，如塔克拉玛干沙漠、古尔班通古特沙漠等，气候极端干旱，太阳辐射强烈。在这种环境下，地面受热不均，容易形成强烈的对流运动。同时，沙漠地区的地表粗糙度与其他地区不同，对风速和湍涡的形成和发展也有重要影响。现有的外尺度参数化模式在考虑温度梯度和地表粗糙度等因素时，未能充分考虑沙漠地区的特殊气候和地表条件。在利用这些模式估算沙漠地区的大气光学湍流廓线时，由于对温度梯度和地表粗糙度的处理不当，导致外尺度的估算结果与实际情况不符，从而影响C_n^2廓线的估算精度。我国复杂的地理环境导致不同地区的气象条件变化迅速且复杂。在山区，地形的起伏使得气象条件在短距离内发生剧烈变化，如温度、湿度、风速等。在山谷地区，夜晚冷空气容易聚集，形成逆温层，而白天太阳辐射加热山坡，导致山谷风的形成。这种复杂的气象条件变化对大气光学湍流的影响十分显著，但现有的外尺度参数化模式难以准确捕捉这些快速变化的气象条件，无法及时调整外尺度的估算，从而导致在这些地区的估算精度较低，普适性较差。国外现有的外尺度参数化模式由于未能充分考虑我国复杂的地理环境和多样的气象条件，在我国的应用中存在估算精度不足和普适性差的问题。为了提高大气光学湍流廓线的估算精度，满足我国在天文观测、星地光通信、激光武器等领域的需求，迫切需要结合我国的实际情况，开发适合我国地理大气环境的外尺度参数化模式。3.3案例分析：以典型地区实测数据验证为了更直观地展示现有外尺度参数化模式在我国的局限性，本研究选取了中国沿海、高原等地的典型地区，利用实测数据对不同模式的估算结果进行对比分析。首先，以中国沿海地区的某观测站为例。该观测站位于海陆交界处，受海陆风影响显著，气象条件复杂多变。在2023年夏季的某一周内，对该地区进行了密集的气象探空观测和大气光学湍流实测。利用Dewan模式和HMNSP99模式对该地区的大气折射率结构常数廓线（C_n^2廓线）进行估算，并与实测数据进行对比。[此处插入沿海地区实测数据与Dewan模式、HMNSP99模式估算结果对比图]从图中可以明显看出，Dewan模式由于仅考虑风剪切量，在该地区的估算结果与实测数据存在较大偏差。在白天海风强盛时，风剪切量较大，但由于忽略了温度梯度和海陆风对大气稳定性的影响，Dewan模式高估了外尺度，进而导致C_n^2的估算值偏低。而HMNSP99模式虽然考虑了温度梯度，但在处理海陆风这种复杂的气象条件时，仍存在不足。在海陆风转换的时段，HMNSP99模式对风剪切量和温度梯度的变化响应不够准确，使得C_n^2廓线的估算结果与实测值存在一定的误差，尤其是在近地面层，误差更为明显。再以青藏高原地区的某观测点为例。该观测点海拔高度超过4000米，大气稀薄，温度较低，太阳辐射强烈，大气光学湍流特性与低海拔地区有很大差异。在2023年秋季的一个月内，获取了该地区的气象探空数据和大气光学湍流观测数据。同样运用Dewan模式和HMNSP99模式进行C_n^2廓线的估算，并与实测数据对比。[此处插入高原地区实测数据与Dewan模式、HMNSP99模式估算结果对比图]从对比结果可以发现，Dewan模式在高原地区的估算效果较差。由于高原地区大气密度低，风的特性与低海拔地区不同，Dewan模式基于低海拔地区建立的风剪切量与外尺度关系在高原地区不再适用，导致外尺度估算偏差较大，进而使得C_n^2的估算值与实测值相差甚远。HMNSP99模式虽然考虑了更多因素，但在高原地区，其对大气密度、太阳辐射等特殊因素的考虑不足。在强太阳辐射下，大气的热力过程更加复杂，HMNSP99模式未能准确描述这种复杂的热力过程对湍流的影响，使得C_n^2廓线的估算精度较低，无法准确反映高原地区大气光学湍流的实际情况。通过对中国沿海、高原等地典型地区的实测数据验证，充分展示了现有外尺度参数化模式在我国复杂地理大气环境下的不足。无论是仅考虑风剪切量的Dewan模式，还是综合考虑风剪切量和温度梯度的HMNSP99模式，都难以准确估算我国不同地区的大气折射率结构常数廓线，迫切需要开发适合我国国情的外尺度参数化模式，以提高大气光学湍流廓线的估算精度和普适性。四、新外尺度参数化方法的提出与改进4.1基于Ellison尺度的应用与创新在大气光学湍流廓线估算的研究中，将海洋湍流研究中的Ellison尺度创新性地应用于大气光学湍流领域，为外尺度参数化方法的发展带来了新的思路和方向。Ellison尺度最初是在海洋湍流研究中被提出，用于描述海洋中湍流的特征尺度。其定义与海洋中的温度、盐度和流速等因素密切相关。在海洋环境中，Ellison尺度能够有效地反映海洋湍流的能量传递和耗散过程，对于理解海洋中的混合现象和物质输运具有重要意义。在大气光学湍流研究中，引入Ellison尺度的关键在于建立其与大气气象参数之间的联系。通过对大气物理过程的深入分析，发现大气中的温度、风速等参数与Ellison尺度存在着内在的关联。在大气边界层中，温度的垂直梯度和风速的切变对大气湍流的形成和发展起着重要作用，这些因素与Ellison尺度的形成机制具有相似性。具体而言，将Ellison尺度应用于大气湍流廓线估算时，首先需要获取准确的大气气象参数，如温度、风速、气压等。利用这些参数，可以通过特定的公式计算出Ellison尺度的值。在计算过程中，考虑到大气的分层结构和不同高度上气象参数的变化，采用分层计算的方法，能够更准确地反映不同高度上的大气湍流特征。在某地区的大气光学湍流研究中，通过获取该地区的气象探空数据，包括不同高度上的温度、风速等参数，利用基于Ellison尺度的计算方法，得到了该地区不同高度上的大气湍流外尺度。将计算得到的外尺度与传统的外尺度参数化模式（如Dewan模式和HMNSP99模式）进行对比分析，发现基于Ellison尺度计算得到的外尺度在某些气象条件下能够更准确地反映大气湍流的实际情况。基于Ellison尺度的大气湍流廓线估算方法具有显著的优势和创新点。与传统的外尺度参数化模式相比，它能够更全面地考虑大气中的物理因素，不仅包括风剪切量和温度梯度，还涉及到大气中其他与温度和风速相关的物理过程。这种多因素考虑的方式使得基于Ellison尺度的方法能够更准确地描述大气湍流的特征，从而提高大气折射率结构常数廓线（C_n^2廓线）的估算精度。在实际应用中，基于Ellison尺度的方法还具有更好的适应性。由于它能够更灵活地反映大气中各种物理因素的变化，在不同的地理环境和气象条件下，都能够保持相对较高的估算精度。在山区、沿海等地形复杂、气象条件多变的地区，基于Ellison尺度的方法能够更好地适应这些复杂的环境，为大气光学湍流的研究提供更可靠的依据。将Ellison尺度应用于大气湍流廓线估算，是外尺度参数化方法的一次重要创新。通过建立Ellison尺度与大气气象参数的联系，该方法能够更准确、全面地描述大气湍流的特征，为大气光学湍流研究和相关工程应用提供了一种新的有效手段，具有广阔的应用前景和研究价值。4.2风切变-位温尺度模式的改进在大气光学湍流廓线估算的研究中，风切变-位温尺度模式的改进是提高估算精度的关键环节。改进该模式的核心思路在于更全面、准确地考虑大气中的物理过程和参数之间的相互关系。传统的风切变-位温尺度模式在描述外尺度与气象参数的关系时，虽然考虑了风切变和位温梯度的作用，但在某些复杂气象条件下，其对大气光学湍流特性的描述仍存在不足。从物理机制角度深入分析，大气中的风切变和位温梯度并非孤立存在，它们之间存在着复杂的相互作用。风切变会导致气流的变形和混合，进而影响位温的分布；而位温梯度的变化又会反过来影响风切变的强度和方向。在大气边界层中，近地面的风切变会引起空气的垂直混合，使得不同高度上的位温发生变化，形成复杂的位温梯度分布。这种相互作用在传统模式中未能得到充分体现，因此需要对模式进行改进，以更准确地反映这种物理过程。在改进过程中，引入了一些新的参数和修正项。考虑到大气的稳定性对湍流的影响，引入了Richardson数（Ri）作为一个重要的参数。Richardson数反映了大气的热力稳定性与动力稳定性的相对强弱，其定义为：Ri=\frac{g}{\theta}\frac{\frac{\partial\theta}{\partialz}}{\left(\frac{\partialu}{\partialz}\right)^2+\left(\frac{\partialv}{\partialz}\right)^2}其中，g是重力加速度，\theta是位温，\frac{\partial\theta}{\partialz}是位温在垂直方向上的梯度，\frac{\partialu}{\partialz}和\frac{\partialv}{\partialz}分别是水平风速在垂直方向上的分量梯度。将Richardson数纳入风切变-位温尺度模式中，通过建立外尺度与Richardson数、风切变和位温梯度之间的关系，对传统模式进行修正。在新的模式中，外尺度L_0的表达式可以表示为：L_0^{\frac{4}{3}}=a\timesS^{b}+c\times\Gamma^{d}+e\timesRi^{f}其中，S是风切变，\Gamma是位温梯度，a、b、c、d、e、f是通过对大量气象数据进行统计分析和拟合得到的系数。通过这种方式，改进后的风切变-位温尺度模式能够更全面地考虑大气中的物理因素，提高对外尺度的估算精度。当大气处于不稳定状态，即Richardson数较小时，热力作用对湍流的影响较大，新的模式能够通过Richardson数的变化及时调整外尺度的估算，更准确地反映大气光学湍流的特性。在白天太阳辐射强烈时，地面受热不均，大气不稳定，Richardson数较小，改进后的模式能够更准确地描述此时外尺度的变化，从而提高大气折射率结构常数廓线（C_n^2廓线）的估算精度。为了验证改进后的风切变-位温尺度模式的性能，利用中国沿海、高原等多地的探空实测数据进行对比分析。在沿海地区，由于海陆风的影响，风切变和位温梯度的变化较为复杂。改进后的模式能够更好地捕捉这些变化，对C_n^2廓线的估算结果与实测数据的吻合度更高。在高原地区，大气稀薄，温度较低，大气稳定性与低海拔地区有很大差异。改进后的模式通过考虑Richardson数等因素，能够更准确地描述高原地区的大气光学湍流特性，估算精度明显优于传统模式。风切变-位温尺度模式的改进通过深入分析物理机制，引入新的参数和修正项，更全面地考虑了大气中的物理因素，提高了对外尺度的估算精度，进而提升了C_n^2廓线的估算精度，为大气光学湍流研究和相关工程应用提供了更可靠的工具。4.3风切变和位温梯度混合尺度模式的构建风切变和位温梯度混合尺度模式的构建是基于对大气光学湍流复杂特性的深入理解，旨在综合考虑多种因素对大气光学湍流的影响，从而更准确地估算大气折射率结构常数廓线（C_n^2廓线）。从物理机制角度来看，大气光学湍流的形成和发展受到多种因素的共同作用，其中风切变和位温梯度是两个关键因素。风切变反映了风速在空间上的变化情况，它会导致气流的变形和混合，进而影响湍涡的生成和发展。当风切变较大时，气流的不稳定程度增加，容易产生较大尺度的湍涡，从而影响大气光学湍流的外尺度。在强风切变区域，气流的剧烈变化会使湍涡的拉伸和破碎过程加剧，外尺度可能会相应减小。位温梯度则反映了大气的热力稳定性。当位温梯度较大时，大气处于不稳定状态，对流运动增强，这会导致湍涡的生成和发展更加活跃。在夏季的午后，地面受热强烈，近地面空气温度迅速升高，形成较大的位温梯度，大气中的对流运动加剧，湍涡的尺度和强度都可能增大，从而影响大气光学湍流的特性。为了综合考虑风切变和位温梯度对大气光学湍流的影响，构建混合尺度模式时，首先明确了风切变和位温梯度的量化方式。风切变S通过测量不同高度上的风速分量，利用公式S=\left[\left(\frac{\partialu}{\partialh}\right)^2+\left(\frac{\partialv}{\partialh}\right)^2\right]^{\frac{1}{2}}计算得到，其中u和v分别是水平方向上两个相互垂直的风速分量，\frac{\partialu}{\partialh}和\frac{\partialv}{\partialh}分别是它们在垂直方向上的梯度。位温梯度\Gamma则通过测量不同高度上的位温，利用公式\Gamma=\frac{\partial\theta}{\partialh}计算得到，其中\frac{\partial\theta}{\partialh}是位温在垂直方向上的梯度。在构建混合尺度模式时，采用了一种综合考虑风切变和位温梯度的数学模型。通过对大量气象数据的分析和研究，建立了外尺度L_0与风切变S和位温梯度\Gamma之间的关系表达式：L_0^{\frac{4}{3}}=a\timesS^{b}+c\times\Gamma^{d}其中，a、b、c、d是通过对大量气象数据进行统计分析和拟合得到的系数。这些系数的确定是基于对不同地区、不同气象条件下大气光学湍流特性的深入研究，以确保模式能够准确反映风切变和位温梯度对大气光学湍流的影响。该混合尺度模式的优势在于能够更全面地考虑大气光学湍流的形成和发展机制。与传统的仅考虑风切变或位温梯度的模式相比，它能够更准确地描述大气光学湍流的特性，从而提高C_n^2廓线的估算精度。在大气边界层中，风切变和位温梯度都对大气光学湍流有显著影响，混合尺度模式通过同时考虑这两个因素，能够更准确地估算外尺度，进而提高C_n^2廓线的估算精度。在实际应用中，混合尺度模式还具有更好的普适性。由于它综合考虑了多种因素，能够适应不同地理环境和气象条件下的大气光学湍流特性。在山区、沿海等地形复杂、气象条件多变的地区，混合尺度模式能够更好地描述大气光学湍流的变化，为大气光学湍流的研究和相关工程应用提供更可靠的依据。风切变和位温梯度混合尺度模式的构建通过综合考虑风切变和位温梯度对大气光学湍流的影响，建立了更准确的外尺度与气象参数之间的关系，提高了大气折射率结构常数廓线的估算精度和普适性，为大气光学湍流研究和相关工程应用提供了有力的支持。五、数据验证与结果分析5.1数据来源与处理方法本研究的数据来源主要包括欧洲中期天气预报中心第五代再分析数据集（ERA5）以及中国沿海、高原等多地的探空实测数据。ERA5数据集由欧洲中期天气预报中心制作，它整合了全球范围内的卫星观测、地面气象站观测等多种数据来源，并通过先进的数值模型进行分析和处理，提供了自1940年以来每天的全球气候数据，涵盖了丰富的气象参数，如温度、湿度、气压、风速、风向等，具有较高的时空分辨率和数据质量，能够为研究提供全面的气象背景信息。中国沿海、高原等多地的探空实测数据则是通过在这些地区部署的探空仪获取。探空仪通常搭载在探空气球上，以每分钟约400米的速度缓缓升空，在上升过程中，探空仪能够实时测量从地面到高空不同高度上的大气温度、湿度、压力、风力、风向等气象要素，并将这些数据实时回传给地面接收站。这些实测数据能够真实地反映当地的大气光学湍流特性和气象条件，为验证和分析外尺度参数化模式提供了宝贵的第一手资料。在数据处理方面，首先对ERA5数据进行筛选和提取。根据研究区域的范围和时间跨度，从ERA5数据集中选取相应的气象参数数据。利用数据处理软件，对选取的数据进行质量控制，检查数据的完整性和准确性，剔除异常值和错误数据。针对数据中的缺失值，采用插值方法进行填补，以确保数据的连续性和可用性。在填补温度数据的缺失值时，可以采用线性插值或样条插值等方法，根据相邻时间和空间点的温度值，估算缺失点的温度。对于探空实测数据，同样进行了严格的质量控制和预处理。对探空仪测量得到的数据进行校准，以消除仪器误差和系统偏差。利用已知的标准气象数据对探空仪测量的温度、湿度等数据进行校准，确保测量数据的准确性。对数据进行格式转换和整理，使其与ERA5数据的格式和坐标系一致，便于后续的对比分析和验证。将探空实测数据的时间和空间分辨率进行调整，使其与ERA5数据相匹配，以便在相同的时空尺度上进行比较。通过对ERA5数据和探空实测数据的精心处理，为后续利用这些数据验证和分析新的外尺度参数化模式提供了可靠的数据基础，确保了研究结果的准确性和可靠性。5.2新方法与现有模式的对比验证为了深入评估新提出的外尺度参数化方法的性能，将其与现有的外尺度模式，如Dewan模式和HMNSP99模式，进行了全面的对比验证。利用中国沿海、高原等多地的探空实测数据，对不同模式估算的大气折射率结构常数廓线（C_n^2廓线）进行详细分析。[此处插入新方法与Dewan模式、HMNSP99模式在沿海地区的C_n^2廓线估算结果对比图]在沿海地区，从对比结果可以明显看出，Dewan模式由于仅考虑风剪切量，在该地区的估算结果与实测数据存在较大偏差。在白天海风强盛时，风剪切量较大，但由于忽略了温度梯度和海陆风对大气稳定性的影响，Dewan模式高估了外尺度，进而导致C_n^2的估算值偏低。HMNSP99模式虽然考虑了温度梯度，但在处理海陆风这种复杂的气象条件时，仍存在不足。在海陆风转换的时段，HMNSP99模式对风剪切量和温度梯度的变化响应不够准确，使得C_n^2廓线的估算结果与实测值存在一定的误差，尤其是在近地面层，误差更为明显。而新提出的基于Ellison尺度的方法、改进的风切变-位温尺度模式以及风切变和位温梯度的混合尺度模式，在沿海地区的表现则更为出色。基于Ellison尺度的方法能够更全面地考虑大气中的物理因素，通过建立与大气气象参数的联系，更准确地反映大气湍流的实际情况，C_n^2廓线的估算结果与实测数据更为接近。改进的风切变-位温尺度模式通过引入Richardson数等新参数，更全面地考虑了大气中的物理过程和参数之间的相互关系，提高了对外尺度的估算精度，从而使C_n^2廓线的估算误差明显减小。风切变和位温梯度的混合尺度模式综合考虑了风切变和位温梯度对大气光学湍流的影响，建立了更准确的外尺度与气象参数之间的关系，在沿海地区的C_n^2廓线估算中表现出了较高的精度，与实测数据的吻合度更高。[此处插入新方法与Dewan模式、HMNSP99模式在高原地区的C_n^2廓线估算结果对比图]在高原地区，Dewan模式在高原地区的估算效果较差。由于高原地区大气密度低，风的特性与低海拔地区不同，Dewan模式基于低海拔地区建立的风剪切量与外尺度关系在高原地区不再适用，导致外尺度估算偏差较大，进而使得C_n^2的估算值与实测值相差甚远。HMNSP99模式虽然考虑了更多因素，但在高原地区，其对大气密度、太阳辐射等特殊因素的考虑不足。在强太阳辐射下，大气的热力过程更加复杂，HMNSP99模式未能准确描述这种复杂的热力过程对湍流的影响，使得C_n^2廓线的估算精度较低，无法准确反映高原地区大气光学湍流的实际情况。相比之下，新方法在高原地区展现出了明显的优势。基于Ellison尺度的方法能够较好地适应高原地区的特殊气象条件，通过对大气参数的综合分析，准确地估算出大气光学湍流的外尺度，从而得到更接近实测值的C_n^2廓线。改进的风切变-位温尺度模式在考虑高原地区大气稳定性和热力过程的基础上，通过对模式的修正和参数的优化，提高了在高原地区的估算精度。风切变和位温梯度的混合尺度模式则充分发挥了其综合考虑多种因素的优势，在高原地区复杂的气象条件下，能够更准确地描述大气光学湍流的特性，C_n^2廓线的估算结果与实测数据的一致性更好。通过对中国沿海、高原等多地探空实测数据的对比验证，充分表明新提出的外尺度参数化方法在不同地理环境下的大气折射率结构常数廓线估算中，表现优于现有的Dewan模式和HMNSP99模式，具有更高的估算精度和更好的普适性，能够更准确地反映我国复杂地理大气环境下的大气光学湍流特性。5.3结果分析与讨论新提出的外尺度参数化方法在大气折射率结构常数廓线（C_n^2廓线）估算中表现出明显优势，这主要归因于其对大气物理过程的更全面考虑。基于Ellison尺度的方法通过建立与大气气象参数的紧密联系，能够更准确地反映大气湍流的实际情况。在大气边界层中，该方法考虑了温度、风速等多种因素对湍流的综合影响，使得外尺度的估算更加精确，从而提高了C_n^2廓线的估算精度。改进的风切变-位温尺度模式引入了Richardson数等新参数，深入考虑了大气中的物理过程和参数之间的相互关系。在大气处于不稳定状态时，Richardson数能够及时反映大气的稳定性变化，改进后的模式可以根据这一变化调整外尺度的估算，从而更准确地描述大气光学湍流的特性。在强对流天气下，大气的不稳定程度增加，改进后的模式能够通过Richardson数捕捉到这种变化，对C_n^2廓线的估算更加准确。风切变和位温梯度的混合尺度模式综合考虑了风切变和位温梯度对大气光学湍流的影响，建立了更准确的外尺度与气象参数之间的关系。这种多因素考虑的方式使得该模式在不同地理环境和气象条件下都能保持较高的估算精度。在山区，地形复杂导致风切变和位温梯度变化剧烈，混合尺度模式能够同时考虑这两个因素的变化，对C_n^2廓线的估算结果与实测数据的吻合度更高。不同模式在不同地理环境下的适应性存在显著差异。在沿海地区，由于海陆风的影响，风切变和温度梯度的变化较为复杂。Dewan模式仅考虑风剪切量，无法准确描述海陆风对大气稳定性的影响，导致估算结果偏差较大。HMNSP99模式虽然考虑了温度梯度，但在处理海陆风这种复杂气象条件时仍存在不足。而新提出的方法能够更好地适应沿海地区的复杂气象条件，通过综合考虑多种因素，提高了C_n^2廓线的估算精度。在高原地区，大气稀薄，温度较低，太阳辐射强烈，大气光学湍流特性与低海拔地区有很大差异。Dewan模式基于低海拔地区建立的风剪切量与外尺度关系在高原地区不再适用，导致估算效果较差。HMNSP99模式对高原地区大气密度、太阳辐射等特殊因素的考虑不足，使得估算精度较低。新方法则能够充分考虑高原地区的特殊气象条件，通过引入相关参数和改进模式，提高了在高原地区的估算精度。通过对不同模式在不同地理环境下的分析，明确了不同模式的适用范围和局限性。在未来的研究中，可以根据具体的地理环境和气象条件，选择合适的外尺度参数化模式，以提高大气光学湍流廓线的估算精度。对于风切变变化明显且温度梯度影响较小的地区，可以考虑使用Dewan模式或对其进行适当改进；对于气象条件复杂，风切变和温度梯度都对湍流有显著影响的地区，新提出的混合尺度模式或改进的风切变-位温尺度模式可能更为合适。还可以进一步研究不同模式的融合方法，结合多种模式的优势，开发出更具普适性的外尺度参数化模式，以满足不同地区和应用场景的需求。六、外尺度参数化方法的应用拓展6.1在激光传输领域的应用在激光传输领域，外尺度参数化方法对评估光束扩展、光斑抖动等问题具有重要作用。光束扩展是激光在大气中传输时常见的现象，它会导致激光能量分散，降低激光的传输效率和作用效果。光斑抖动则会使激光束的指向不稳定，影响激光通信、激光加工等应用的精度。从理论角度来看，大气光学湍流中的外尺度与光束扩展和光斑抖动密切相关。外尺度反映了湍流中最大湍涡的尺寸，当激光束在大气中传播时，遇到不同尺度的湍涡会发生散射和折射，从而导致光束扩展和光斑抖动。当激光束遇到尺度与光束直径相近的湍涡时，会发生强烈的散射，使光束的能量向周围扩散，导致光束扩展。而光斑抖动则是由于激光束在不同时刻遇到的湍涡分布和强度不同，使得光束的传播方向发生随机变化。基于外尺度参数化方法，可以通过建立数学模型来定量评估光束扩展和光斑抖动的程度。利用Tatarski公式以及相关的外尺度参数化模式，结合大气中的气象参数，如温度、风速、气压等，可以计算出大气折射率结构常数廓线（C_n^2廓线）。通过C_n^2廓线，可以进一步利用相关的激光传输理论，如Rytov理论，计算出激光束在传输过程中的光束扩展和光斑抖动的相关参数。在计算光束扩展时，可以根据C_n^2廓线和激光的波长、传输距离等参数，利用相关公式计算出光束扩展的半径或面积；在计算光斑抖动时，可以通过分析C_n^2廓线的变化以及激光束与湍涡的相互作用，得到光斑抖动的方差或标准差等参数。在实际应用中，外尺度参数化方法的应用可以显著提高激光传输系统的性能。在激光通信中，准确评估光束扩展和光斑抖动可以帮助优化通信系统的设计。通过调整激光的发射功率、波长、光束直径等参数，以及采用自适应光学技术等手段，可以减小光束扩展和光斑抖动的影响，提高通信的可靠性和稳定性。在激光加工中，了解光斑抖动的情况可以帮助调整加工参数，提高加工精度。在对精密零件进行激光切割时，通过实时监测和补偿光斑抖动，可以确保切割的精度和质量。在某激光通信实验中，利用外尺度参数化方法对实验区域的大气光学湍流进行了评估。通过测量当地的气象参数，运用改进的外尺度参数化模式计算出C_n^2廓线，进而评估了激光束在传输过程中的光束扩展和光斑抖动情况。根据评估结果，对激光通信系统进行了优化，调整了激光的发射功率和光束直径，并采用了自适应光学系统来补偿光束的畸变。实验结果表明，优化后的激光通信系统在相同的大气条件下，通信的误码率明显降低，通信距离也有所增加，验证了外尺度参数化方法在激光传输领域应用的有效性。外尺度参数化方法在激光传输领域通过准确评估光束扩展和光斑抖动等问题，为激光传输系统的设计、优化和性能提升提供了重要的理论支持和实际指导，具有广阔的应用前景和重要的实际意义。6.2在天文观测选址中的应用在天文观测领域，选址是一项至关重要的工作，其直接关系到观测的质量和效果。大气光学湍流是影响天文观测的关键因素之一，而外尺度参数化方法在评估天文观测台址的大气湍流条件方面发挥着不可或缺的作用。大气光学湍流会对天文观测产生多方面的不利影响。它会导致星光闪烁，使观测到的星体亮度产生快速波动，这对于需要精确测量天体亮度和辐射强度的天文观测来说，会引入较大的误差。大气湍流还会造成望远镜成像分辨率降低，由于湍流引起的光程差，使得望远镜难以观测到细微的天体结构，限制了对天体细节的研究。大气湍流会使望远镜在跟踪移动天体时产生误差，影响观测精度，对于研究天体的运动轨迹和动力学特性等工作带来困难。外尺度参数化方法通过准确估算大气折射率结构常数廓线（C_n^2廓线），为评估天文观测台址的大气湍流条件提供了关键依据。在选址过程中，利用基于Ellison尺度的方法、改进的风切变-位温尺度模式以及风切变和位温梯度的混合尺度模式等外尺度参数化方法，结合当地的气象探空数据和ERA5数据，可以精确计算出不同高度上的C_n^2值，从而得到大气光学湍流强度的垂直分布情况。在某山区进行天文观测台址选址时，通过获取该地区的气象数据，运用新提出的外尺度参数化方法计算出C_n^2廓线。分析结果表明，在该山区的某些高度范围内，大气光学湍流强度较低，有利于天文观测。通过进一步的实地观测和验证，确定了该地区的一个最佳观测点。在该观测点进行的天文观测实验中，利用高精度的望远镜对天体进行观测，结果显示，由于该点的大气湍流条件良好，观测到的天体图像清晰度明显提高，能够分辨出更多的天体细节，如星系的旋臂结构、恒星的表面特征等，这为天文研究提供了更丰富的数据和更准确的信息。在实际应用中，外尺度参数化方法还可以与其他选址因素相结合，如大气透明度、天光背景、地形地貌等，综合评估天文观测台址的适宜性。通过建立多因素综合评估模型，将大气光学湍流条件与其他因素进行量化分析和权重分配，能够更科学、准确地选择出最适合天文观测的台址。在考虑大气透明度时，结合大气光学湍流条件，选择大气透明度高且湍流强度低的地区，能够提高观测的信噪比，增强对微弱天体的观测能力。考虑地形地貌因素，选择地势平坦、视野开阔且能够有效遮挡光污染的地区，为天文观测提供更理想的环境。