中国科学院南京天文光学技术研究所机构知识库

天文气象参数包括大气视宁度，相干时间和等晕角等大气湍流参数。对天文气象参数评估和预测不仅可以实现台站观测条件的评价，还能帮助实现天文光学望远镜自适应光学系统设计优化及观测规划灵活调度。当使用科学仪器评估台站气象参数时，设备主要安装在潜在的优秀台站及成熟的天文台站，存在时间成本、造价昂贵和长期大范围台站测量难以进行等问题，使用全球气象预报再分析数据结合天文气象参数统计模型进行天文气象参数评估越来越普遍，然而现有研究没有考虑降雨、云覆盖等气象条件对光学观测的约束，使得评估结果偏离光学观测实际。随着人工智能技术的发展，机器学习被广泛用于天文气象参数预报，但是该方法对未来长期预测存在精度较低的问题。

针对关键天文气象参数评估及预测中的难点，论文开展了下列研究：
（1）立足于天文光学观测仪器台址选择需求，对目标候选台址进行光学观测条件评估。提出了以中尺度数值模型WRF（Weather Research and Forecast）模拟气象参数，结合湍流解析模型进行站点大气视宁度评估的策略，对大洋山和海南某站点的全年视宁度进行了评估；同时考虑到云覆盖对光学观测的影响，使用风云卫星云图数据对候选台址全年云覆盖情况进行分析，得到目标台址光学观测条件评估结果。

（2）在使用数值气象模式进行台址的天文气象参数评估时，现有研究往往忽略了气象条件的约束，这与实际的光学观测有差别，会导致评估效果降低。本文提出了一种考虑气象约束下的台址观测条件评估方法，基于ERA5（ECMWFReanalysis v5）再分析数据进行气象参数廓线提取，并耦合解析模型求取天文气象参数，将太阳高度角、风云卫星提供的降水和云覆盖作为气象约束条件，进行实际站点测量视宁度做对比，结果表明了气象条件约束对站点观测条件评估的必要性。

（3）提出了基于WRF模式的天文站点视宁度预测策略，这有益于望远镜观测计划的灵活调度。在兴隆观测站，使用站点实测历史数据和WRF模拟提出了一种长短时间尺度上的视宁度预测策略：在利于实时观测调整的短时间尺度上，使用历史的表面层气象参数和视宁度数据预测未来半小时的视宁度，预测相关系数和精度分别达到了0.861和0.421′′；在未来三天观测夜的视宁度预测中，WRF展现了对表层气象参数的预测能力，对表层温度和气压的预测相关系数分别达到了0.993和0.985，同时解析得到的视宁度可以作为观测条件好坏的参考。而针对边界层比较低的Dome A地区，仅使用了近地层Polar WRF的预报气象参数，使用全连接神经网络进行视宁度预测的相关系数和精度达到了0.74和0.22′′，说明在边界层比较低的地方，只利用近地层的气象预报参数就可以建立起与大气视宁度的关联实现预测。

（4）根据LAMOST（Large Sky Area Multi-Object Fiber Spectroscopic Telescope，大天区面积多目标光纤光谱望远镜）圆顶的情况，基于随机森林方法建立了圆顶环境特征参数和圆顶视宁度的关系映射,得到了对圆顶视宁度影响较大的圆顶环境参数，同时预测精度达到0.19′′。基于此进一步提出了一种基于强化学习的圆顶视宁度优化策略，旨在通过圆顶设备的动作组合改善圆顶的环境和湍流扰动情况，实现圆顶视宁度的优化，帮助提高望远镜成像质量。
综上所述，本文研究聚焦于光学望远镜的关键天文气象参数评估和预测研究，基于数值气象模式和气象再分析数据，提出了面向天文台址的光学湍流观测条件评估和预测方法，并给出了一种望远镜圆顶视宁度的优化方案，这对望远镜观测效率和成效质量的提升具有重要意义。