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随着气象研究的深入，国内外研究人员发现中气旋这种强对流天气与雷雨、大风、冰雹、龙卷等灾害性天气密切相关，对于中气旋等强对流天气的识别研究也不断获得重视。随着多普勒天气雷达系统的推广应用，基于其数据提供的中气旋信息在强对流天气和龙卷风发布的准确性和及时性等方面显示出了明显的优势，使得多普勒天气雷达成为了监测中小尺度强对流灾害性天气的主要探测工具之一，在短时天气预报中起到重要的作用。近十几年来，基于多普勒雷达数据开展中气旋等强对流天气的自动识别和跟踪定位的研究获得了很大的进展，但鉴于大气环境的复杂性和不确定性，以及雷达系统的局限性使得雷达数据本身可能存在模糊或缺失数据等不确定性问题，导致各种基于多普勒雷达数据进行中气旋识别研究的算法存在不同程度的局限性。因此对基于多普勒雷达数据的中气旋识别算法做进一步的应用研究，提出改进思路和方法对改善天气预报效果是有很大意义的。
本文在综述了国内外基于多普勒雷达数据的中气旋识别研究现状基础上，展开了以下研究：
1、讨论了多普勒雷达数据中的缺失数据对气象分析的影响，提出了基于数学形态学和分块运动最小二乘曲面拟合的预处理方法。基于数学形态学的预处理方法将有可能出现中气旋的区域有效截取出来，在对处理对象的完整特征能有效保留的同时能降低后续算法的计算工作量。基于分块运动最小二乘曲面拟合的预处理方法根据识别算法的需求对缺失数据进行必要的填补，为有效的降低中气旋识别的误报率，提高识别的正确率做了有效的前期准备。
2、给出了基于浸水模拟改进算法的中气旋识别方法。在多普勒雷达径向速度图中，中气旋呈现出一定的速度偶排列特性，此速度偶在视觉上即为一对符合某些属性的相邻极大极小值区域。此算法根据传统分水岭算法中的浸水模拟法思路，结合极值区域属性的约束，搜寻出符合条件的中气旋速度偶。与传统的基于切变段的中气旋识别算法不同的是，此算法是基于区域特性进行识别的。最后进行了实测数据分析和讨论，实测结果证实此算法能有效地识别中气旋。
3、针对传统小波分析在中气旋识别方面的局限性，提出了基于整数格斜小波变换的中气旋识别算法。在多普勒速度图中，根据图像块的位置自适应选择变换方向，基于整数格理论对图像块进行多方向陪集分解及小波变换，然后根据系数的情况进行中气旋特征识别。此算法能实现对不同类型中气旋的识别及中气旋中心的定位，并首次专门考虑到气旋式辐合型中气旋的不同特征，能确定此类中气旋速度偶的准确方向。
4、基于中气旋的切变统计特征，在已经探测到产生中气旋的情况下，提出了基于切变特征匹配的中气旋快速定位算法，以实现在后续数据中对中气旋进行快速跟踪定位。算法中讨论了特征的提取方法，以及用于匹配的相似性表达。实测结果表明结合匹配方法来进行后续数据的中气旋定位，可以更快速更精确，此方法还可减小模糊数据对中气旋识别正确率的影响。