虽然近年来航空技术飞速发展,但天气原因仍然是影响航空安全与效率最重要的因素之一。雷暴、风切变和飞机积冰对飞行安全以及飞行效益影响巨大。天气雷达因具有较高的时空分辨率及较远的探测距离,成为航空危险性天气探测的重要仪器。因此,本文主要针对影响飞行安全的上述三类航空危险性天气特征的雷达探测进行了研究。论文主要内容和结论如下:(1)利用地基多普勒天气雷达反射率因子数据和改进的DBSCAN聚类算法对雷暴单体的三维结构及特征量计算进行了研究,并在地基和机载平台上对雷暴单体探测算法的有效性进行了验证分析。结果表明:相对于SCIT算法,本文雷暴单体探测算法减少了雷暴分量识别的复杂性,可以很好地识别任意形状的雷暴单体;使用多层阈值及特征核心提取技术可以识别雷暴簇中的雷暴单体;利用腐蚀膨胀技术可以解决雷暴单体虚假合并现象。(2)利用地基多普勒天气雷达径向速度数据,进行了风切变的探测研究。探测算法的核心是计算二维合成风切变、垂直风切变和时间风切变。在计算二维合成风切变时,先利用风切变强度因子自适应地选择拟合“窗口”的大小,再利用最小二乘线性拟合方法,得到水平风切变。结果表明:自适应多尺度最小二乘法得到的合成风切变,在探测效果、连续性和边缘数据处理等方面都优于我国业务多普勒天气雷达PUP的合成风切变产品。(3)利用南京信息工程大学C波段双偏振天气雷达数据,基于偏振量回波的纹理均匀性和美国NCAR提出的积冰危险等级算法(IHLA)开展了积冰区探测。算法采用模块化设计,实现了过冷水区(冻毛毛雨和混合相云区)的识别,进而给出潜在的飞机积冰区域。结果表明:利用雷达数据,特别是双偏振雷达数据,可以探测潜在飞机积冰区域,并对飞机积冰进行预警。