雷达相比于其他探测手段,其优势就在于能够对发生发展较快的中小尺度对流天气进行及时有效的信息探测和提取,是临近预报的主要参考资料来源,对灾害性天气的预报预警有着重要的作用。在我国由于地区的广大以及气候的多样性,常常产生灾害性天气,比如冰雹,龙卷,大风天气等,会对人民的生命造成损害,对人民财产造成损失。因此如何更高效地利用雷达的实时探测数据,对即将发生的灾害天气进行预警以及对已经发生的灾害天气进行识别和追踪,是目前灾害性天气预警预报主要研究和攻克的难题。本文主要是针对强对流天气过程中容易出现的龙卷钩状回波,阵风锋窄带回波以及冰雹区域三个方面进行识别算法的研究,主要内容概括如下:（1）超级单体风暴的雷达钩状回波表明该回波区域发生冰雹,龙卷风和其他灾害性天气事件的可能性很高。图像处理技术可用于识别这种典型的钩状回波,从而提高灾害天气临近预报的可靠性。根据雷达反射率图像中的钩状回波特征,通过阈值分割来提取强回波区域。进行二值化后操作后,使用傅立叶描述子和不变矩来计算目标的轮廓特征,根据相似度匹配结果确定最终识别结果。为了测试识别算法的能力,选用江苏盐城4部多普勒天气雷达在“2016阜宁龙卷”事件期间观测到的25个数据集进行算法分析。结果表明,临界成功指数达到0.72,证明该方法对超级单体风暴的钩状回波具有良好的识别效果。（2）针对阵风锋窄带回波的形态特征和强度特征,在强度分级的基础下,利用相应的卷积公式形成二维特征量场。为了能最终得到较为直观清晰的阵风锋窄带回波识别图,通过图像处理技术中的数学形态学进行一系列的图像处理,最终得到明显的阵风锋窄带回波位置示意图,选用天津SA雷达和南京龙王山SA雷达探测到的两次阵风锋过程进行算法测试,结果表明:总体样本识别的临界成功指数达到了0.61,可以认为利用卷积公式对阵风锋窄带回波识别是有效的。（3）针对广东多地发生的强对流冰雹天气,利用升级后的S波段双线偏振雷达探测数据进行算法建立和识别效果分析。本文分别建立了基于模糊逻辑的多普勒雷达冰雹识别算法,双线偏振雷达粒子相态识别算法（FHC）以及指标系数H_DR因子识别算法,并对比分析了三种算法对广东地区不同冰雹天气的识别效果。结果表明:基于模糊逻辑的多普勒冰雹识别算法效果最好,受到数据质量影响较大的FHC和指标系数H_DR识别算法存在不同程度上的误判和漏报。