针对水下平台与高空飞机的激光通信中有效通信时间短、使用信标光的捕获对准时间较长、链路不易建立的问题，设计了一套基于水下平台的高空飞机轨迹预报跟踪及指向系统。系统根据飞机发送的航行参数对飞机轨道进行预报，并驱动伺服电机进行跟踪指向。仿真分析了轨道预报算法的误差，并将轨道预报算法应用在实际实验中。实验结果表明，水下平台接收到航行参数后，能在2 s内建立上行通信链路。该算法能够在0.6 s内预测60 s内的轨道位置，误差小于350 m，对应的理论指向误差不超过0.51 mrad。通过比较指向电机的实时反馈与理论指向角，得到系统的指向误差为0.77 mrad。所设计的系统在满足通信指向精度的同时缩短了链路的建立时间，为水下平台与高空激光系统的猝发激光通信提供了具有高可靠性的保障。

强对流天气是发生最频繁、影响最广泛的气象灾害，造成了巨大经济损失，严重威胁人民和社会安全，更是航空航天和信息通信等技术领域的重大威胁。闪电作为全球性强对流天气的典型要素，对强对流具有重要指示作用，因此闪电探测和强对流预警预报成为天基遥感的重要任务之一。系统地总结了闪电危害，闪电探测体系的发展历程和现状，天基闪电光学探测的技术难点、实现途径和发展现状；同时详细阐述了我国FY-4A闪电成像仪技术实现途径及在轨应用成果。FY-4A闪电成像仪利用时间滤波、空间滤波、超窄带光谱滤波、星上时空域多维融合点目标检测等多维技术实现了天基闪电光学探测载荷的研制与在轨应用，国内气象部门和众多科研院所利用FY-4A闪电成像仪的闪电探测结果实现了强对流灾害的精确预警预报，产生了重大经济效益与社会效益。最后，针对目前闪电探测体系存在的问题，分析了我国未来天基闪电探测系统的发展趋势，为我国后续闪电探测发展提供了参考。

为了研究动量下传大风的特征、探讨动量下传大风的预报方法, 利用美国国家环境预报中心(NCEP)再分析资料、常规气象观测资料和测风激光雷达(LiDAR)资料, 对银川机场2022-03-06动量下传大风过程进行了分析。结果表明, 银川机场位于西风急流入口左侧的辐合区, 为动量下传大风的发生提供了有利的环流背景,在晴空条件下, 测风激光雷达产品可以精准探测动量下传大风的时空演变特征; 多普勒光束摆动(DBS)模式产品中强下沉气流标志动量下传开始, 平面位置显示(PPI)模式探测范围的衰减程度和变化方位反映了沙尘天气强度和影响路径, 距离高度显示(RHI)模式500 m高度径向风分层现象的出现及被破坏是动量下传变化的预报指标; 利用测风激光雷达可提前30 min计算和预报出动量下传大风的出现时间。该研究对提高气象服务保障能力具有重要意义。

提高星光大气折射模型精度对于改善天文导航系统的精确性具有重要意义。本文针对目前常用的美国标准大气（USSA）和COSPAR国际参考大气（CIRA）参考模式精度较低的问题，利用高分辨率的美国国家环境预报中心（NCEP）大气参数数据结合傅里叶插值算法建立了大气参数时空变化模型，根据不同高度、不同经纬度的大气折射率，计算了星光在大气中的传播路径，并建立了星光大气折射模型。与现有模型对比分析表明，本文建立的大气温度时空变化模型拟合实测数据时的相对误差小于2%，平均绝对误差小于3.5 K，大气密度拟合的相对误差小于4.39%，1月低纬、中纬和高纬的折射时空模型与传统单点模型之间的相对误差分别为37.64%、9.79%和28.78%，7月低纬、中纬和高纬的折射时空模型与传统单点模型之间的相对误差分别为27.95%、26.89%和39.10%，因此考虑了时空变化的星光大气折射模型理论精度更高。

基于某光电望远镜阵列研究分析了宽视场型光电望远镜的精密定轨（POD）和轨道预报（OP）精度。利用国际激光测距服务提供的卫星激光测距数据对激光星Jason-3、Cryosat-2进行精密定轨，并将其作为参考轨道，分析了宽视场型光电望远镜观测数据对Jason-3、Cryosat-2的POD和OP精度。计算结果表明，宽视场型望远镜观测数据的POD均方根（RMS）位置误差优于250 m，速度误差的RMS小于0.25 m/s。基于POD结果的3天轨道预报精度优于20″，这表明宽视场型光电望远镜在提高观测效率的同时，能通过事后对观测数据的处理获得空间目标较高精度的轨道信息，为有轨道信息需求的工作和空间任务提供数据支持。

为了探究参考系无关量子密钥分发 (RFI-QKD) 协议下不同光源应对光源强度波动的能力差异, 提出了一种在非完美光源下参考系无关协议密钥率的理论分析计算方案。考虑常见的量子通信系统参数, 通过计算机仿真模拟分析对比了量子密钥分发中常用且易于获得的弱相干源 (WCS) 与可预报单光子源 (HSPS)以及可预测相干光源 (HPCS) 在强度波动下的具体表现。结果表明: 强度波动分析方案在参考系无关协议下具有可实现性, 相比常用弱相干源, 可预报单光子源和可预测相干光源在相同条件下具有更好的性能以及抵御强度波动缺陷的能力, 其中可预测相干光源具有最佳密钥率和最大传输距离。

基于预报单光子源,提出了一种相位匹配被动诱骗态量子密钥分配方案。在此方案中,通信双方仅需各产生单个强度的信号。根据通信双方本地探测器的响应情况,第三方的探测结果被分为四个集合,既起到信号态和诱骗态的作用,又共同参与参数估计和密钥生成,降低了系统实现的难度并改善了方案性能。仿真结果表明:相位匹配被动诱骗态方案的最大安全传输距离可达到552 km,性能趋近于现有的相位匹配主动诱骗态方案,且无需主动产生诱骗态;在一定程度上克服了相位匹配主动诱骗态方案严重依赖探测器探测效率的缺陷,性能更为稳定;随着数据长度的下降,方案的传输性能有所下降,但数据长度即使下降至10 7,方案的最大安全传输距离依然可以达到507 km。

基于改进的三维变分同化系统对地面细颗粒物浓度 (PM2.5) 与卫星气溶胶光学厚度 (AOD) 进行同化, 评估了同化分析场对 PM2.5 预报的改善效果。研究选定一次持续污染过程, 分别对地面 PM2.5 和 AOD 观测数据进行各自单独同化和两者同时同化。结果表明, 相比于单独同化 PM2.5 , 单独同化 AOD 对 AOD 分析场的精度提升更为有效, 但对 PM2.5 分析场的准确性显著降低。而同时同化 PM2.5 与 AOD 观测时, 分析场对气溶胶的光学-物理特性模拟达到最好的综合效果。同化试验可有效降低模式漏报率, 对于中轻度污染情况, 同化数据的选择对预报影响并不显著; 然而重度污染时, 同时同化近地面 PM2.5 和整层 AOD 的综合预报效果最优。

针对大部分降水临近预报产品无法兼顾高覆盖率、高准确率及低成本的问题,提出一种基于室外监控图像和深度神经网络能预报未来1 h降水强度的方法。设计双流3D卷积神经网络来提取图像降雨信息的高维特征。该网络在低计算代价下自适应产生局部信息,并通过双损失函数从整体和局部统筹网络,提取降雨信息的时间特性和空间特性。实验结果表明,在降水强度预报领域,基于双损失函数的神经网络优于单损失函数。所提网络的误警率、命中率、临界成功指数、准确率在多数情况下优于其他模型。在模型效果可视化方面,所提网络能有效提取降水图像的特征信息。所提降水临近预报方法有能力进行精细且低成本的降水临近预报。