1.一种基于激光雷达的气溶胶追踪和风场反演方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：根据探测目标的范围、高度、距离和方位角的特征，确定激光雷达的扫描仰角、范围以及扫描频率，利用激光雷达对目标区域进行连续的多次扫描；

步骤2：通过每次扫描获得一个时次对应的回波信号强度，并获得表征气溶胶浓度数据的空间分布信息的参数，通过将该气溶胶浓度数据插值到笛卡尔坐标系中的格点中，得到笛卡尔坐标系下的气溶胶浓度PPI图像；

步骤3：在所获得的多个不同时次的气溶胶浓度PPI图像中，选取第一时次和第二时次所对应的图像，分别记为 时次图像和 时次图像，两时次的时间间隔为 ；

步骤4：在 时次图像中，框选出所要探测追踪的目标气溶胶区域，并将该区域内的每一个格点所对应的气溶胶浓度数据视为一条模拟鱼，记录每一条模拟鱼的位置坐标，该区域内所有模拟鱼所构成的集合称为模拟鱼群；

步骤5：计算鱼群在 时次图像中的中心点所在位置；

步骤6：在 时次图像中，以任意一条模拟鱼的所在格点为中心，构建正方形的比对区域；

步骤7：将 时次图像中每条模拟鱼的比对区域与 时次图像中的所有网格点进行互相关运算，得到该模拟鱼的比对区域对应 时次图像中的所有网格点的互相关函数以及模拟鱼在 时次图像中的坐标；

步骤8：通过每条模拟鱼在 时次图像中的坐标得到整个鱼群在 时次图像中的中心点，从而计算出每条模拟鱼到中心点的距离，鱼群在 时次图像中的中心点为 ，其中 ， ， 和 表示模拟鱼 在 时次图像中的坐标，任意一条模拟鱼 到中心点的距离为函数

；

步骤9：根据已计算得到的每条模拟鱼的互相关函数以及每条模拟鱼到整个鱼群在时次图像中的中心点的距离，构建整个鱼群在 时次图像中分布情况的多目标优化函数，其中，多目标优化函数是一种基于给定的决策变量和约束条件来求解存在多个目标函数的问题的最优解的函数，构建整个鱼群在 时次图像中分布情况的多目标优化函数，包括：；

其中， 和 表示模拟鱼 在 时次图像中的坐标，

； 表示 时次图像中的鱼群与

时次图像中的鱼群的相似程度； 表示鱼群的离散程度； 、 是权重系数，表示相似程度和离散程度在多目标优化中的重要程度；

步骤10：利用多目标粒子群优化算法得到所述多目标优化函数的最大值对应的解集，并进一步得到鱼群在在 时次图像中的中心点位置；

步骤11：通过所述目标气溶胶区域在一段时间内的位移向量得到背景场的风速风向特征；

步骤12：重复以上步骤，选取不同的目标气溶胶区域构建模拟鱼群，实现水平风场的反演；选取更多时次的图像，实现对气溶胶团块移动路径的追踪。

2.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达的气溶胶追踪和风场反演方法，其特征在于，所述步骤2的表征气溶胶浓度数据的空间分布信息的参数包括载噪比、信噪比、后向散射系数、消光系数、PR2参数。

3.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达的气溶胶追踪和风场反演方法，其特征在于，所述步骤4中，该气溶胶区域内的格点数目为 ， 表示该区域的总行数，表示该区域的总列数；将该区域视为一个由 条模拟鱼构成的鱼群，然后把这些模拟鱼按照上述区域 的网格点，依次记为 ；将每条模拟鱼 在时次图像中的所在位置记为坐标 。

4.根据权利要求3所述的一种基于激光雷达的气溶胶追踪和风场反演方法，其特征在于，所述步骤5中，中心点为 其中 ， 。

5.根据权利要求4所述的一种基于激光雷达的气溶胶追踪和风场反演方法，其特征在于，所述步骤6中，以该任意一条模拟鱼 的格点 为中心， 为边长 ，构建正方形的比对区域 ，比对区域内的格点数为 个。

6.根据权利要求5所述的一种基于激光雷达的气溶胶追踪和风场反演方法，其特征在于，所述步骤7中，将 时次图像中每条模拟鱼 的比对区域 与 时次图像中的所有网格点进行互相关运算，得到 对应于 时次图像中 个网格点的互相关函数， 和 为模拟鱼 在 时次图像中的坐标；

取任意一条模拟鱼 的比对区域A的气溶胶浓度分布为 ， 时次图像的气溶胶浓度分布为 ；

对数据进行预处理，将 进行标准化和补零处理，得到 ，对 进行标准化处理，得到 ；

对 ， 进行快速傅里叶变换，得到：

 ；

 ；

其中，FFT表示快速傅里叶变换；

由卷积和互相关函数得到：

 ；

由卷积定理有：

 ；

式中 为 的快速傅里叶变换, 为 的复共轭；进行逆快速傅里叶变换，有：

 ；

其中 分别为 和 的标准差， 表示逆快速傅里叶变换。

7.根据权利要求6所述的一种基于激光雷达的气溶胶追踪和风场反演方法，其特在于，所述步骤10中，多目标优化函数F的最大值 对应的解集为 ，进一步计算出鱼群在 时次图像中的中心点 ；所述步骤11中 ，构建向量，向量 即表示了目标气溶胶区域在 时间内的位移，由此可得速度向量 ，表示背景场的风速风向特征。

8.一种基于激光雷达的气溶胶追踪和风场反演系统，用于实现权利要求1‑7任一项所述一种基于激光雷达的气溶胶追踪和风场反演方法，其特征在于，该系统包括：激光雷达信号发射与接收处理模块，按照设定的扫描仰角、范围以及扫描频率，对目标区域进行连续的多次扫描，获取多个时次的回波信号强度，并将其处理成气溶胶浓度数据的空间分布信息进行输出；

数据插值与图像处理模块，其输入端与激光雷达信号发射与接收处理模块的输出端连接，用于将极坐标形式的气溶胶浓度数据插值到笛卡尔坐标系中的格点中，并按照不同时次的数据生成对应的气溶胶浓度PPI图像；

模拟鱼群生成模块，其输入端与数据插值与图像处理模块的输出端连接，用于在输出的 时次图像中选取目标气溶胶区域构建模拟鱼群，并记录每一条模拟鱼信息，进一步获取每条模拟鱼的比对区域信息；

互相关函数计算模块，其输入端与模拟鱼群生成模块的输出端连接，用于进行互相关运算，得到每一条模拟鱼的比对区域与 时次图像的互相关函数；

鱼群中心点与距离计算模块，其输入端与互相关函数计算模块的输出端连接，用于计算每个时次中鱼群中心点所在位置，以及每条模拟鱼和中心点之间的距离；

多目标优化函数求解模块，其输入端与鱼群中心点与距离计算模块的输出端连接，可以利用粒子群优化算法，对多目标优化函数求解，得到 时次的最优鱼群分布；

气溶胶与风向量的计算模块，其输入端与多目标优化函数求解模块的输出端连接，用于计算目标气溶胶区域的位移向量和背景场的风向量；

路径追踪与风场反演的迭代计算模块，其输入端与气溶胶与风向量的计算模块连接，用于对多个时次和多个区域的数据进行循环计算，得到整个扫描时间内的气溶胶路径以及背景风场数据。