大气光学湍流，时刻挑战着高能激光、激光通信等尖端激光系统的性能边界。浙江大学刘东教授团队联合中国航空制造技术研究院强希文研究员、中国科学院安徽光学精密机械研究所朱文越研究员，在发表封面文章“大气光学湍流廓线探测及预测技术”，系统梳理了大气光学湍流的主被动探测原理，重点阐述了激光雷达技术的特点，随后剖析了包括WRF气象模型、外尺度模型、神经网络等多种光学湍流预测方法，最后讨论了湍流在自适应光学系统中的应用，并对未来技术走向进行了展望。

封面解析

封面以大气光学湍流探测激光雷达为中心，生动展现了湍流探测的技术原理。一束脉冲激光划破城市上空，与大气湍流相互作用形成后向散射信号，接收系统通过高精度波前解析，实时获取光学湍流廓线。结合智能算法与多源数据库，大气光学湍流探测与预测系统可突破湍流短期预测瓶颈，为自适应光学系统提供关键数据支撑，助力激光通信、遥感成像、天文观测等领域的蓬勃发展。

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Part.01

背景介绍

大气光学湍流，这一由大气温度、压强等参数随机起伏引发的折射率扰动现象，对于评估激光系统效能和优化激光系统性能至关重要。它如同大气中无形的“透镜群”，能够导致光波在传输时产生波前畸变、光束扩展和光强闪烁等效应，直接制约着激光通信、远距离成像、高能激光传输等前沿技术的性能表现。

一般采用折射率结构常数Cn2来定量表征湍流强度。获取精确的Cn2廓线，对于评估和优化激光系统至关重要，例如在激光通信中，Cn2廓线影响光束漂移和到达角起伏；天文观测中，Cn2决定自适应光学系统的校正需求；远距离成像系统的分辨率也深受Cn2的制约。

当前获取Cn2廓线主要依赖直接探测技术和数值预测方法。直接探测技术涵盖温度脉动仪、SCIDAR、激光雷达等探测手段。数值预测方法则包括数值天气预报模型、湍流参数化方案、机器学习算法等。尽管这些方法在特定区域已形成技术互补，但在复杂环境下的连续、高精度观测与预测，仍是亟待突破的技术瓶颈。

Part.02

湍流探测技术关键进展

精确探测大气光学湍流是理解和校正其影响的基础。目前主流的探测技术分类如下图1所示。

图1湍流探测技术分类

温度脉动法是最经典的湍流探测方案之一，其依赖搭载在探空气球上的温度脉动仪获取空气中两点的温差，用以统计给出湍流折射率结构常数，其数据精度较高，但存在探测实时性差、探测路径随机性大等固有缺点。声雷达探测法则通过发射与接收声波信号分析湍流廓线，有效克服了温度脉动法在时间上的局限性，探测速度较快，但由于声波在大气中衰减较强，且风速起伏对测量结果影响大，因此，有效探测距离较小，测量误差较大。

相比之下，光因其传输距离远、大气衰减小的优越特性，成为湍流探测的关键技术手段之一。光学方法普遍基于“导星”进行探测：被动方法选取夜空中的自发光恒星作为天然导星；主动方法则利用地面发射的激光束形成人工导星。两者均通过精密分析导星光在湍流介质中传输时的光强起伏、光斑漂移及波前畸变等特征反演大气湍流分布。

光学被动探测方法一般用于各大天文台中，辅助天文成像。其包括基于光强探测的SCIDAR、MASS、SHABAR及基于波前探测的SLODAR等，光强探测方案基于光强闪烁效应探测湍流廓线，多数方案探测时间较短，但口径要求较大。而波前探测方案基于波前畸变探测湍流廓线，精度较高。

相较于被动探测方法，激光雷达探测法由于采用激光作为导星，使得其更为灵活，空间分辨率更高，该方法包括差分像移、差分光柱、光强闪烁及Cross-Path激光雷达等。差分像移及差分光柱激光雷达基于光斑漂移探测湍流，探测精度较高，光强闪烁激光雷达的探测速度较快，而Cross-Path激光雷达由于无法探测竖直一条线的湍流，整体硬件成本较高，其实际应用价值仍待进一步验证。

Part.03

湍流预测技术关键进展

随着大气激光传输的精度需求日益提高，湍流廓线预测技术已成为大气光学湍流研究的重要环节。现有湍流廓线预测方法主要遵循两类技术路线：其一依托历史观测数据构建经验关联模型，其二通过气象要素参数化方法实现间接推算。具体而言，廓线模式以经验数据库为核心进行湍流预测，而下图2所示的数值天气预报模型与神经网络模型则基于常规气象参数的物理关联进行计算。在稳定大气条件下，数值天气预报模型能够实现对湍流的有效预测，然而其水平分辨率仅有1km，难以解析湍流的精细化结构。神经网络模型通过学习大量观测数据与气象参数之间的复杂非线性关系，有望提升预测精度，但存在训练有效样本量少、物理模型可解释性不足等问题。

图2 部分湍流预测技术。（a）WRF数值天气预报模型预测湍流；（b）神经网络预测湍流

Part.04

未来展望

未来，大气光学湍流廓线技术正迈向多源融合与智能化的新阶段。探测设备将更趋小型化、集成化，通过激光雷达与多孔径探测技术的融合，实现观测效率的跨越式提升；算法层面，神经网络与数据同化技术的深度赋能，将催生更高精度的湍流反演与全域高分辨率智能预报。工程应用上，湍流廓线与自适应光学系统的协同优化将成为关键技术突破点，为激光通信链路稳定性和天文观测成像质量提供保障，同时，基于湍流特征的大气退化图像复原技术，也将在遥感监测等领域释放更大应用潜力。

作者简介

刘东，浙江大学教授，主要从事光学检测、激光雷达、机器视觉方面研究工作。现任浙江大学光电科学与工程学院副院长、极端光学技术与仪器全国重点实验室副主任，编委。主持国家重点研发计划项目及国家自然科学基金项目4项，出版教材及专著5部，作为第一/通讯作者在PNAS、Light: Sci & App、CVPR 等知名期刊及知名会议上发表学术论文百余篇。研究成果获浙江省科技进步一等奖1项（排名第一）、“金燧奖”中国光电仪器品牌榜金奖1项（排名第一）等。

强希文，现就职于中国航空制造技术研究院，曾任西北核技术研究所研究员。长期深耕大气光学与自适应光学、激光与物质相互作用等研究领域，在大气光学探测、激光大气传输等方向贡献卓越。迄今发表学术论文50 余篇，主导或参与发表专利 20 余项，研究成果在相关技术领域具有重要影响力。

朱文越，中国科学院安徽光学精密机械研究所研究员，主要开展高能激光大气传输性能评估、大气光学特性探测和激光系统效能测试等高能激光应用技术领域研究工作。现任中国科学院安徽光学精密机械研究所副所长，中国科学院大气光学重点实验室常务副主任。主持国家863计划、973计划、自然科学基金、中国科学院知识创新工程方向性项目、国家重点研发计划等，已在Optics Express 等国内外学术期刊发表论文30多篇。曾获国家863计划“十五”和“十一五”关键技术攻关先进个人、安徽省科技进步一等奖等荣誉。