1.一种基于遗传算法的高空冰晶检测方法，其特征在于：所述方法包括按顺序进行的下列步骤：

1)利用海拔高度和大气温度确定出冰晶分布空域，然后将机载气象雷达接收的冰晶分布空域的雷达反射率因子进行预处理，获得预处理后的雷达反射率因子并按比例随机划分成训练集和测试集；

2)建立含有未知参数的原始雷达反射率因子与高空冰晶的冰水含量关系模型；

3)将步骤1)获得的训练集输入步骤2)获得的原始雷达反射率因子与高空冰晶的冰水含量关系模型中，然后利用遗传算法对原始雷达反射率因子与高空冰晶的冰水含量关系模型中的未知参数进行精细寻优，之后输入步骤1)获得的测试集进行测试，最终获得精确的雷达反射率因子与高空冰晶的冰水含量关系模型；

4)将冰晶待测空域的雷达反射率因子输入上述精确的雷达反射率因子与高空冰晶的冰水含量关系模型，获得该空域的冰水含量的估计值，最后根据冰水含量的估计值大小确定出冰晶危险等级。

2.根据权利要求1所述的基于遗传算法的高空冰晶检测方法，其特征在于：在步骤1)中，所述冰晶分布空域设定为海拔高度22500英尺以上，大气温度‑50℃‑20℃之间的空域；

雷达反射率因子进行预处理的方法是选取一个适当范围作为雷达反射率因子阈值而将接收的雷达反射率因子中的异常值去除；训练集和测试集的比例为7：3。

3.根据权利要求1所述的基于遗传算法的高空冰晶检测方法，其特征在于：在步骤2)中，所述含有未知参数的原始雷达反射率因子与高空冰晶的冰水含量关系模型为：式中，IWC表示高空冰晶的冰水含量；Z表示雷达反射率因子；a表示冰晶质量幂律分布函数m(D)中表征冰晶粒子成分的参数；N0表示冰晶粒子数浓度分布函数N(D)中表征冰晶粒子尺寸的参数；μ表示冰晶粒子数浓度分布函数N(D)中决定分布形状的参数；其中后三个参数为未知参数。

4.根据权利要求1所述的基于遗传算法的高空冰晶检测方法，其特征在于：在步骤3)中，所述利用遗传算法对原始雷达反射率因子与高空冰晶的冰水含量关系模型中的未知参数进行精细寻优的方法是：道德对原始雷达反射率因子与高空冰晶的冰水含量关系模型中的所有未知参数分别进行编码，接着生成初始种群，然后进行选择和变异操作，其次按照适应度函数选出最优解，解码后得到最优参数，最后将最优参数带入原始雷达反射率因子与高空冰晶的冰水含量关系模型中，获得精确的雷达反射率因子与高空冰晶的冰水含量关系模型。

5.根据权利要求1所述的基于遗传算法的高空冰晶检测方法，其特征在于：在步骤4)中，所述根据冰水含量的估计值大小确定出冰晶危险等级的方法是：依据欧盟的《气象雷达探测冰晶的可行性研究报告》，根据冰水含量的估计值大小将冰晶危险等级划分为轻度、中3

度和重度三类：当冰水含量的估计值小于1g/m 时，冰晶危险等级为轻度，冰水含量的估计

3 3 3

值介于1g/m与3g/m 之间时，冰晶危险等级为中度，冰水含量的估计值大于3g/m时，冰晶危险等级为重度。