文摘利用2013年9月—2014年11月广州地区激光雷达观测结果,使用小波分析反演边界层高度(PBLH),通过归一化后向散射信号(NRB)的小波分解对小波分析中直接影响PBLH识别的尺度因子a进行了选取.并以2014年1月发生的一次灰霾过程为例,对灰霾过程的PBLH等边界层特征进行了分析,并对边界层垂直结构进行了初步探究.同时,利用自组织映射神经网络(SOM)进行了天气分型,对整个观测时段激光雷达反演的PBLH与天气型之间的关系进行了统计.结果表明,通过对NRB廓线的小波分解,小波分析尺度因子a取300较为合适.灰霾过程中PBLH均存在日变化.从平均结果来看,PBLH最高值出现在13:00,为850 m;最低值出现在5:00,为483 m.灰霾过程PBLH与PM_(2.5)之间呈显著负相关(r=-0.62,p<0.01),风速与PM_(2.5)之间也呈显著负相关(r=-0.39,p<0.01).对流边界层平均高度约为稳定边界层的1.5倍,峰值高度约为稳定边界层的3倍.低压天气系统控制下灰霾天气出现的概率较低,对应的PBLH明显较高,峰值高度在1200～1600 m,日间边界层发展极为明显.而高压天气系统控制下边界层发展容易受到抑制,峰值高度均低于1000 m.
