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多普勒天气雷达以其高时空分辨率的特点成为气象业务中监测中小尺度对流系统的重要工具。针对多普勒天气雷达资料的回波识别和信息提取问题,本文从事了多普勒天气雷达资料地物回波的识别和剔除,晴空湍流在短时临近预报中的应用以及雷达反射率资料三维显示等方面的研究。1、多普勒天气雷达探测过程中的非气象因子会显著影响雷达资料的定量化应用,应用前必须对雷达资料进行地物杂波抑制、去距离折叠和退速度模糊等质量控制。本文在现有的自动识别地物回波方法的基础上,提出了基于支持向量机(Support Vector Machine, S VM)识别雷达地物杂波的方法,并将其与运用BP人工神经网络(Back Propagation Artificial Neural Networks, BPANNs)进行识别的结果对比,结果表明支持向量机方法能够取得更好的效果地物回波的识别效果。在训练样本较少时,支持向量机方法的准确识别优势尤为突出。2、多普勒雷达谱宽资料反演大气湍能耗散率能够提取大气湍流信息。研究发现：强对流天气发生前往往会有晴空回波的出现,并且湍流运动较正常情况下剧烈。湍能耗散率时间序列曲线在降水过程发生前2-3小时,会有趋势变化的拐点出现,并且是一个持续的加强阶段。趋势特征出现且湍能耗散率最大量级达到3000cm2·s-3以上时,可认为将有强对流的天气过程出现。3、多普勒天气雷达能够探测大气环境场的三维结构,但目前我国大部分雷达气象产品仍集中于二维信息的平面显示,提取雷暴云三维结构信息的产品较少。本文通过MATLAB平台实现了多普勒天气雷达三维信息的提取。同时比较了8点插值和Cressman插值两种不同插值算法在三维显示方面的优劣。对比显示结果发现：Cressman插值后的结果对三维整体呈现的更好,8点插值(EPI)对于平面细节的显示更突出。