多普勒激光雷达因具备高时空分辨率，在大气边界层风场监测中具有重要应用价值，是支撑精细化气象观测与航空运行保障的重要技术手段。然而，在亚极地及复杂地形区域，低气溶胶背景等因素对观测能力和数据可靠性提出了显著挑战。本文以冰岛典型亚极地环境为研究对象，围绕配置退偏振观测能力的多普勒测风激光雷达，开展气溶胶观测及相关数据处理方法研究。
结合多普勒激光雷达与激光云高仪的多波长探测特性及退偏振信息，构建了多源协同观测方法，实现了对沙尘等非球形粒子及不同湿度条件下混合气溶胶的有效区分，提升了复杂环境下颗粒物识别能力。在数据处理方面，引入机器学习方法，构建了基于密度聚类与随机森林的自动化分类模型，实现了对噪声、云、降水及多类气溶胶的高精度识别与快速处理，显著提高了数据质量与处理效率。
研究表明，该方法在低信号和复杂背景条件下具有较好的适用性，可实现多源观测信息的有效整合与稳定识别，为复杂环境下气溶胶精细化监测提供了一种可行技术路径，并可为航空气象相关应用提供参考。
多普勒激光雷达在冰岛亚极地环境下的应用
多普勒激光雷达因具备高时空分辨率，在大气边界层风场监测中具有重要应用价值，是支撑精细化气象观测与航空运行保障的重要技术手段。然而，在亚极地及复杂地形区域，低气溶胶背景等因素对观测能力和数据可靠性提出了显著挑战。本文以冰岛典型亚极地环境为研究对象，围绕配置退偏振观测能力的多普勒测风激光雷达，开展气溶胶观测及相关数据处理方法研究。
结合多普勒激光雷达与激光云高仪的多波长探测特性及退偏振信息，构建了多源协同观测方法，实现了对沙尘等非球形粒子及不同湿度条件下混合气溶胶的有效区分，提升了复杂环境下颗粒物识别能力。在数据处理方面，引入机器学习方法，构建了基于密度聚类与随机森林的自动化分类模型，实现了对噪声、云、降水及多类气溶胶的高精度识别与快速处理，显著提高了数据质量与处理效率。
研究表明，该方法在低信号和复杂背景条件下具有较好的适用性，可实现多源观测信息的有效整合与稳定识别，为复杂环境下气溶胶精细化监测提供了一种可行技术路径，并可为航空气象相关应用提供参考。
 

多普勒激光雷达；冰岛；沙尘/气溶胶监测；机器学习