气象中降水的分析与研究一直以来都是一个十分热门的领域。在对降水的研究与分析方面,传统的分析方法主要存在着模型过于复杂,计算过大以及无法充分挖掘利用已有的数据等问题。随着近年来气象数据的爆炸式增长,这些问题也变得愈发严重。本文以辽宁省气象灾害预警中心实际的业务需求为背景,对降水展开了研究与分析,有别于传统的方法,首先从数据方面入手,将所收集到的雷达回波数据进行相应的预处理,从而得到了多层雷达回波反射率数据,随后基于得到的多层雷达回波反射率数据使用机器学习的方法对问题进行研究与分析。在数据的处理方面,本文对现有的雷达回波数据进行充分的利用以及信息的挖掘,根据多普勒气象雷达的工作模式,将其采集到的雷达回波数据进行分解以及去除杂波等操作后,得到了相应的多层雷达回波反射率数据。通过数据的采集时间以及经纬度坐标等信息,将历史降水数据与分解后的雷达回波反射率数据进行整合,随后按照降水量的大小对降水等级进行相应的划分,最终得到了多层雷达回波反射率和降水等级数据集。本文使用LightGBM集成学习算法模型来完成降水的研究与分析工作。首先对得到的多层雷达回波及降水等级数据集进行标准化处理,并将多层雷达回波反射率数值作为算法模型的输入,降水强度等级作为输出对LightGBM模型进行训练。在此过程中,通过对多组不同模型参数值下所得到的实验结果进行对比,最终为模型选取适合的参数。为了便于对海量雷达回波以及降水数据的存储、管理、查找和统计。在完成上述的研究后,根据实际操作和使用的需求,设计并完成了基于雷达回波数据的降水分析系统。此系统基于B/S架构进行开发,用户通过图形化界面即可以直接完成所需的操作,从而避免了繁琐复杂的操作。