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本文研究和讨论了利用雷达资料进行近海台风的定位的方法问题.定位方法包含利用多普勒速度资料进行定位和利用反射率资料进行定位两大类,主要讨论了以下几点内容:(1)分析了速度距离乘积的极值进行定位的多普勒速度定位法.得出的结论有:利用借助于已经发展成熟的Rankine模式、中气旋的识别模式理论和早期多普勒速度资料在台风分析中的使用,利用多普勒速度场进行近海台风的定位早期就已经有了很成熟的理论基础,也在一些文献中的模拟实验和理想个例中取得了相当高的精度.然而,受观测范围(目前国内SA型雷达仅230公里)的限制及多普勒速度资料质量的影响(速度模糊和距离模糊),目前业务上多普勒速度资料进行定位识别仍然以定性为主.由于台风型态的多样性和结构的复杂性,在回波资料较为零散或者破碎的台风面前,无论是多普勒速度场、是速度矩的极值都难以做到完美的识别.这给速度定位带来了一定的困难.(2)提出了质心定位和特征点识别定位属于利用反射率资料进行定位的方法.这两种方法本质上是利用回波资料动画的旋转特性来进行定位,在个例研究和模拟中得到了不错的效果;其优点是定位范围较多普勒速度资料要大(460公里),对台风回波完整性、连续性及形态等雷达回波资料的质量要求较低.在理论上,基于反射率定位的精度没有多普勒速度高.误差原因有以下几点:质心定位中不同时刻回波的涨落对质心的获得有一定影响,台风回波在图象显示上的非完整性和非气旋回波的存在也对定位的效果有显著影响.特征点的人工智能识别定位的误差在于识别的回波移动和反演的真实风场存在一定的偏差;螺旋雨带特别台风外围的雨带除了包含气旋式运动还包含平移运动.(3)另外,本文的结论指出:对于台风这类种类和结构非常复杂的系统,自动匹配和自动定位是非常复杂的任务.为了避免陷入困难的识别定位过程,一个折中的解决方法是采用启发式的方法.今后可以考虑和改进的地方有,在多普勒速度场的极值识别中,采用人工干预,在连续的图象中判断可能出现的极值区域,选择合适窗口区域中的像素.这样既利用了速度场资料反演风场的准确性,又避免了自动识别存在的种种困难.这也许是今后雷达定位和识别近海台风技术研究的一个方向.随着台州地区多普勒雷达的建立,利用本文提出的方法进行近海台风定位,对于登陆台风的临近预报和和台风即时路径的掌握,将可提供一定的帮助.