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为改善目前临近预报方面的不足，研究设计了一种基于粒子滤波融合算法的外推临近预报技术，并进行了试验应用.该技术利用广东12部S波段多普勒天气雷达2.5 km高度的拼图资料进行回波外推.首先用双边滤波对雷达基数据进行质量控制，然后分别用基于Lucas-Kanade约束法的光流法和基于Harris角点算法追踪计算得到回波运动矢量场，再用粒子滤波算法对运动矢量场进行融合得到逼近回波真实运动的最优运动矢量估计，最后利用获得的运动矢量场采用半拉格朗日外推方法进行回波的外推预报.通过对广东地区2016年4个降水过程对比试验表明，粒子滤波融合算法预报的30、60 min雷达回波的形状、强度、位置和对应时次实况较接近，预报结果具有业务指示意义.对预报结果定量对比评价表明：粒子滤波融合法总体预报效果优于交叉相关法和光流法，粒子滤波融合法可以弥补传统临近预报方法的缺陷，提升临近预报能力.