在经济社会飞速发展的今天,天气预报的重要性日益彰显,涉及到社会生产、人民生活等诸多领域的切实利益。同时,随着计算机软件和硬件技术的周期性飞跃,海量实时监测资料的计算机自动化处理成为当务之急。影响天气的因素有很多,引起天气变化的气象条件就更多,保证天气预报准确率的难度是难以想象的。在气象领域内应用最广泛的是天气图,各种气象探测数据都会严格准确地显示在天气图中,除了必备的理论依据,还有预报员根据多年的经验总结出一系列影响天气的要素,同时据此分析和判断天气状况,做出预报分析结论。这些由经验而得到的天气要素在如今的预报中已经占据了很重要的地位,实际应用中对于天气图中这些天气要素的分析要求也日益提高,实现自动分析处理成了实际应用中的热点。由于目前应用的气象业务分析系统还没有包括槽线的计算机自动识别系统,所以本课题一个最大的目标就是填补这一空白,使今后的业务系统中引入槽线自动识别的功能,使预报员彻底脱离人工查找、手绘天气图中槽线的现状,为天气要素的分析提供更加迅速、准确、省力的方法,促进气象领域自动化识别技术的普及和发展。本文从应用需求角度出发,结合天气预报分析现状,对在天气变化中扮演重要角色的“槽线”进行了分析探讨。在分析槽线所引起的天气变化和其基本特征的基础上,得出了计算机识别的基本策略,并且在学习了群集智能理论后,根据蚁群系统的一系列算法和相关框架,得出了“量身定制”的基于蚁群系统理论的槽线识别方法。该算法由以下几个主要部分构成:高空压力场等压线识别、低压槽内槽点识别、低压槽区域中心识别、基于蚁群算法的槽点聚类等。在气象领域内的格点数据资料识别中首次得到了低压槽区域气旋中心的完全识别算法,改变了现存分析系统中对于数据中心序列识别不全面的现状,实现了完全识别;同时得到了槽线识别分析的完整算法,并在此基础上针对国家气象中心MICAPS中第四类数值预报产品进行了分析,效果比较满意。