精确预报云底和云顶高度对保障航空飞行安全、指导人工影响天气作业和开展气候研究具有重要意义。基于2023年3月至2025年4月新疆克拉玛依、阿克苏、民丰和哈密4站毫米波云雷达观测资料，分析云频率、云底和云顶高度等要素的时空分布特征，并结合欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）多要素预报数据，利用LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）机器学习方法分别建立4站的晴、云分类预测以及云底、云顶高度预报模型，并分析输入特征的贡献度。结果表明，克拉玛依、阿克苏、民丰和哈密4站云频率均低于40%，民丰站最高（38.62%），哈密站最低（25.01%）；民丰和哈密站云频率随高度总体呈单峰分布，克拉玛依和阿克苏站呈双峰分布。各站不同季节均以中云为主，季节变化总体较小，冬季低云频率有所升高。模型检验结果表明，晴、云分类预测准确率均超过90%，云底和云顶高度预报误差分别小于1 000和800 m。ECMWF云覆盖率产品对晴、云分类预测模型的贡献最大，各站点云底和云顶高度预报模型的主要贡献特征均为中高层水汽类产品，不同站点其他特征的贡献存在差异。
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