随着激光技术的发展,激光在环境监测、航天及国防工业建设等领域得到了越来越广泛的应用。近几年,雾霾已成为十分常见的天气类型,其对人们生产生活产生重要影响。激光在大气中传输时,必然会受到各种气象天气的影响,最典型的就是雾霾天气。为了保证激光在通信传输过程中的可靠性以及气象观测的准确性,及时了解雾霾天气的特征,研究激光在雾霾天气中的传输特性显得尤为重要。本文针对典型雾霾成分和典型雾霾天气类型,研究偏振光的散射特性及传输特性,建立激光在雾霾天气中的传输衰减模型,并基于多种方法反演雾霾主成分,为识别雾霾主成分以及判别雾霾来源提供了参考依据。针对常见雾霾粒子的形态,本文研究了椭球形和有限长圆柱形雾霾粒子模型。利用DDA和Mie两种方法,在球形粒子半径和等效球形粒子相同的条件下,计算散射相位函数,结果表明两者的计算结果具有很好的一致性。基于DDA,计算了两种粒子模型的散射和偏振特性,结果表明轴比相同的椭球形粒子和有限长圆柱形粒子散射特性的变化趋势十分接近。当粒子的有效半径增大时,其散射强度变大;针对不同复折射率的硫酸粒子、硫酸铵粒子、灰尘粒子、硝酸铵粒子和碳质气溶胶粒子五种典型雾霾成分的偏振特性分析表明:含炭质气溶胶成分越多的雾霾粒子对偏振特性的影响越大;随着散射角的增大,其偏振度整体上先增大后减小。针对大陆型、海洋型、城市型和西安地区四种不同雾霾天气类型下的特征衰减和能见度的关系进行计算,发现对于同种类型的雾霾天气,在能见度值相同时,大陆型、城市型和海洋型雾霾类型的特征衰减关系为:城市型>大陆型>海洋型,且同种雾霾天气类型,入射波长越小,其特征衰减反而越大。建立了激光在水平和斜程传输中透过率的计算模型,计算分析表明当水平传输距离一定时,近红外波段的激光在雾霾中的穿透力比可见光要强;随着传输高度的增加,透过率不断增大;随着传输距离增加,透过率减小。同时建立了激光在斜程传输中的衰减模型,分层法和斜程距离法的计算结果具有很好的一致性,且当传输高度一定时,随着仰角的增大,衰减逐渐减小。基于散射、偏振和衰减的计算数据,利用物理方法(线性、纯二次和交叉多项式拟合回归)和机器学习方法(SVR、KRR、Light GBM)反演雾霾主成分。决定系数R~2和残差图对物理反演结果分析表明线性多项式具有更好的精确性。均方误差和平均绝对误差对机器学习反演结果分析表明Light GBM模型的反演结果和参考值具有很好的一致性。