Аннотация:Облачность оказывает существенное влияние на возможности восстановления содержания малых газов (NO2, H2CO и др.) в нижней тропосфере методами дифференциальной спектроскопии (DOAS). Поскольку имеется большой объем оптических наблюдений методов DOAS, которые не сопровождаются прямыми измерениями её характеристик, решение задачи определения свойств облачности по самим спектральным измерениям могло бы повысить точности измерения малых газов. В работе рассматриваются задачи определения характеристик облачности (нижняя граница, оптическая толща и др.) по характеристикам измеренного рассеянного солнечного излучения (оптическая толща O4, индекс цветности, абсолютная интенсивность и др.). В качестве метода решения возникающих нелинейных задач оценивания используется нейронная сеть, точность оценивания определяется на обучающей выборке, а для характеристики согласия результатов оценивания (т.е. то, насколько можно доверять оценке параметров и ее погрешности) используется контрольная выборка.