冰雹是影响人类生产生活的主要气象灾害之一,由于其具有突发性强、移动迅速、生命时期短等特点,给人工预报带来了很大困难。因此,实现基于多普勒雷达图像的冰雹回波预警系统,可以有效的预防冰雹灾害,最大限度地减轻冰雹给工农业生产带来的损失。本文在构建雷达回波时序特征数据库的基础上,将互信息网络模型首次进行了冰雹回波时间序列的知识发现,获取了潜在的有用的知识,并利用知识发现的结果——规则,预测了冰雹回波时间序列的未来行为,实现对冰雹回波的预报,达到了警示效果。本文主要涉及以下几方面工作:(1)构建雷达回波时间序列数据库。利用数字图像处理技术,提取、计算雷达图像中感兴趣回波的颜色、纹理和形状特征,保存到传统数据库中,讨论并分析了专门数据库的不同构建方法,在此基础上,把现有的数据库重组成时间序列数据库,为冰雹回波的预测研究提供了底层数据源。(2)实现了基于多层次互信息网络模型的知识发现方法。利用信息论中互信息的概念和意义,以雷达回波时间序列数据库为数据基础,计算事件集的先验熵(独立事件集信息量)和后验熵(条件信息量)之间的差(即互信息),以此来检测输入属性和目标属性之间的关联程度,逐层构造和控制网络的结构,从而挖掘出冰雹产生、发展过程的关联规则。(3)对挖掘的结果进行优化,获取简约规则,形成知识库,并利用知识库实现了对冰雹回波的预测。实验结果及理论分析表明,该算法能有效地标识出雷达图像中冰雹回波区域的发展过程。综上所述,本文的研究可以有效的预测、识别出冰雹回波的产生过程,并能在一定程度上满足实际应用的需求,为多普勒雷达冰雹回波预警作出了贡献。