大气的热力和动力特性决定了云的生成、发展和消亡过程,影响云粒子数浓度、大小和相态等微物理参数分布特性,同样云的微物理结构及其垂直运动特征也反映了大气热力、动力结构及天气系统的发展。因此,对云的宏观、微物理以及大气垂直运动的精细探测对揭示天气系统的生消和发展演变规律具有重要意义。本文利用布设在北京地区由毫米波云雷达、微波辐射计、风廓线雷达和激光雷达组成的垂直廓线综合观测站,开展云微物理参数观测试验。在对观测数据进行质量控制基础上,利用2018年～2020年毫米波云雷达功率谱观测数据,采用代价函数最优法反演了云的粒子谱及大气垂直速度,并与联合激光雷达以及联合微波辐射计反演方法进行对比验证。然后利用反演的云滴谱计算云微物理参数,再分别对层状云、对流云和降雪典型天气过程的云微物理参数垂直分布特征进行详细分析。主要研究结论如下:（1）用主成分分析与K均值聚类结合的改进神经网络算法对毫米波云雷达的晴空回波进行识别,提高计算效率和判别精度。点状晴空回波时间尺度最大为15 s,垂直空间尺度在60 m～450 m之间,如果直接利用毫米波云雷达探测点状晴空回波则其时间分辨率应小于15 s;湍流大气造成的层状晴空回波雷达回波强度与大气结构常数在垂直分布上具有很好的一致性。（2）基于毫米波云雷达功率谱的代价函数最优算法反演云粒子谱,利用反卷积比DF与σvm之间的线性关系,将代价函数从三参数减少为单参数,提高了计算效率。采用梯度零点法实现多峰谱分离,解决了双峰或多峰功率谱反演粒子谱精度问题,使得该方法能够适应降水和降雪多峰粒子谱的反演。（3）通过与联合激光雷达反演方法以及联合微波辐射计反演方法进行对比,基于毫米波云雷达功率谱反演的云粒子谱与两个联合算法反演结果比较接近,联合激光雷达法对小粒子更灵敏,而基于毫米波云雷达功率谱反演法对较大粒子反演效果较好,联合微波辐射计法受液态水含量影响较大。毫米波云雷达反演云粒子谱误差主要来源于毫米波云雷达探测模式、云雨衰减和功率谱的谱锋类型等。（4）层状云降水过程中融化层区域速度谱宽有明显的增宽现象,并产生双峰和多峰谱;融化层上部贝吉龙效应和冷云“催化云-供给云”过程明显;融化层下部湿雪融化成雨滴形成降水。（5）对流云降水过程中反射率因子垂直分布有明显的“弓形”回波特征。弱对流情况下有融化层,而强对流情况下降水粒子被较大垂直上升气流直接带入云体内,形成二次降水,无明显融化层。（6）降雪过程中在形成湿雪之前,环境温度在-20℃高度上云中冰晶粒子下降进入过冷水含量丰富区域,根据贝吉龙冷效应冰晶粒子快速增长,随后进入碰冻增长阶段、形成雪花。