冰雹是常见的天气现象之一,天气雷达是探测冰雹的一种强有力工具。然而在山地等复杂地形下,遮挡区域轻则造成气象散射体回波减弱失真,甚至完全探测不到天气现象,致使部分冰雹天气难以识别或完全不能识别,地形遮挡对于天气雷达探测冰雹天气现象的能力影响非常大。本文针对雹云回波的伸展高度垂直结构特点,考虑以0℃、-20℃层高度和回波强中心高度几个关键参数,评估多普勒天气雷达雹云探测能力。文章以位于低纬高原的云南省的C波段多普勒天气雷达网为对象,结合2014~2016年607个地面降雹样本,分析其探测雹云的能力,并对探测效果进行了探测区域分型。与实际降雹天气的对比,结果认为用0℃层和几个高度差作为衡量雹云探测范围的效果是比较合理的。云南大多数多普勒天气雷达最适合探测冰雹的区域为距离雷达站30-110km的圆环区域,云南多普勒天气雷达网雹云适合探测区约占全省面积的75%,该省雷达网约2%的面积被部分遮挡,0.2%被完全遮挡,遮挡比较严重的区域主要位于昭通东北部和临沧东北部。以2014~2016年的降雹样本为例,全省规划布局的9部雷达全部业务化运行后,理论上有90%的地面冰雹能被雷达有效探测和识别;约有3%在地面冰雹落在雹云发展到8km以上才能识别的区域;约6%的地面冰雹落在雷达只能探测8km以下的区域,可能造成漏判、误判;即使9部雷达全部组网探测,全省仍有约8.5%面积无覆盖。在复杂地形下本文将分类判别分析法和模糊逻辑法用于雷达冰雹回波的识别,以2014~2016年共24天多雹日雷达基数据的二级产品SCIT(Storm Cell Identification and Tracking)产品数据为基础,建立适当的时空匹配方案,以地面冰雹的大小预先将SCIT风暴单体分成小雹和大雹单体两个类别,将SCIT时空上与地面冰雹没有匹配的单体归类为普通单体,采用分类判别统计方法,采取逐步增加因子和逐步剔除因子相结合,计算每个因子组内的离差平方和与样本总的离差平方和差异情况,选择组内差异小、组间差异明显的因子,由这些因子构成线性组合判别函数,用于判别SCIT单体为小雹、大雹或普通单体的分类。进一步利用分类判别的结果,计算出普通单体、小雹和大雹单体各个因子的概率密度,利用概率密度分布生成冰雹模糊逻辑指标识别方法。最后进行识别检验,统计识别的准确率、命中率、空报率以及客观评分等各项指标,结果发现这两种方法在空报率和客观评分等方面比NSSL冰雹算法都有改善,认为该两种方法比较可靠,便于业务化应用。分析评分结果认为,地面冰雹收集的局限是产生空报过多的原因之一,地形遮挡和SCIT算法不识别较小的风暴单体是产生漏报的原因。基于判别分析的冰雹识别方法是建立在先验概率上的算法,本身包含区域性特点,在不同气候类型地区均可采用,避免一种指标方法在不同区域、不同气候类型的应用局限,当样本增多、样本精度足够时,先验概率更可靠,识别准确率也会更高;模糊逻辑指标识别方法是在判别方法的基础上进一步简化应用。