冰云主要是由不同类型的冰晶组成。云中冰晶粒子的不同形状会极大地影响冰晶粒子的单次散射特性,而粒子的单散射特性在云遥感和地球大气辐射收支的研究中起着重要作用。此外,云中冰晶粒子的形状与温度、水汽等大气环境有关,不同温度范围内冰晶粒子的形状分布对云的辐射特性具有重要影响。因此,研究云中冰晶粒子的形状类别、分布和演变特征是十分重要的。对此,本文主要从以下几个方面进行了研究:1)本文利用从中国河北地区的机载云粒子成像仪(CPI)观测到的晶粒子图像,建立了一个名为“中国冰晶数据库”(ICDC)的冰晶粒子图片数据集,该数据集由十个形状类别的冰晶粒子组成,包含7,282幅冰晶粒子图像。另外,本文提出了一种冰晶形状的自动分类模型,称为TL-Res Net152,它是一种基于迁移学习方法的深度卷积神经网络。实验结果表明,TL-Res Net152模型在冰晶形状分类中具有可靠的分类性能,分类准确率高达到96%,远远高于传统的分类方法。2)由于云中不同形状的冰晶粒子与环境温度等因素有关,因此,为了研究各类冰晶粒子的在不同温度和观测高度范围内的分布情况,本文利用TL-Res Net152冰晶粒子分类模型,分别对三次在中国河北地区飞机探测的冰晶粒子资料进行了研究分析。结果表明,三次观测过程中扇形板状(Ser)、中空的柱状(Hoc)、板状(Plt)类型的冰晶粒子都观测的比较少,而观测到的小不规则形状(Sir)、带有侧面的复杂晶体(Cox)、子弹玫瑰花形状(Bud)类型的冰晶粒子均较多。3)此外,为了进一步研究云中冰晶粒子的增长演变微物理特征,利用机载微物理探测仪器获得的2018年5月21日我国河北地区的一次层状云降雨过程的观测资料,本文详细分析了在层状云降水的不同时期云系中冰晶粒子的形状、分布以及增长机制。在降水初期,冰晶粒子主要由较小的不规则形状逐渐演变为针状和柱状的粒子,并出现了部分冰晶粒子的攀联,此时冰晶粒子的主要增长方式可能为凝华增长和Bergeron过程。在降水成熟期,冰晶粒子形态包括柱状、针状、板状、不规则形状以及冰晶粒子聚集体,冰晶粒子的主要增长方式为相互聚并增长并可能伴随着淞附增长。