冰雹是主要自然灾害之一,暴雨中冰雹云的自动识别一直是强对流天气跟踪监测的重点,其目的就是可及时通知有关部门采取措施,进行有效的防雹工作,减少工农业生产的损失。多普勒气象雷达的广泛应用为我们提供了丰富的图像产品的同时也带来了大量的高维数据。在冰雹预报中高维数据难以利用,因此,数据降维变得非常重要。日新月异的IT技术,给我们提供了开发程序的便捷途径,大大提高了开发友好界面软件的能力。本文的主要工作包括:(1)构建雷达图像特征数据库。为冰雹云识别的研究提供底层数据源,是冰雹云自动识别研究的重要组成部分。(2)以雷达图像特征库为数据基础,利用流形学习算法以及数据挖掘算法,挖掘出基于雷达图像特征的关联规则。该工作包括:首先考虑到雷达图像数据本身的特性和研究目的,对流形学习算法以及数据挖掘算法加以改进;完成了规则数据库的结构设计、组成及实现。完成对区分冰雹云、暴雨云规则的挖掘,并结合气象专家经验,总结形成有用的知识。(3)利用关联规则挖掘的结果,实现了一种新的冰雹云自动识别的方法——基于规则的暴雨中冰雹云识别。实验结果表明,该方法能有效地标识出雷达图像中的冰雹云区域。同时,开发了数据库开发工具,并引入了新颖的界面显示工具。综上所述,本文的研究为冰雹云自动识别的研究开辟了新的思路,一定程度上满足了实际应用的需要,为基于多普勒雷达的冰雹云识别提供了参考。