多普勒天气雷达是对灾害性天气监测和预警的主要工具之一，它能得到降水和降水云体中较准确的径向风场分布参数，可对强对流天气所伴随的典型风场进行识别，从而尽早预测造成风害的灾害性天气。本文利用多普勒雷达资料，对机器自动识别锋线的方法进行初步探讨。主要内容为：第一章介绍了国内外多普勒雷达的发展以及本文研究工作的意义和主要工作。第二章首先讨论了锋面的大尺度结构以及锋面气旋中的雨带类型。接着根据锋面在多普勒速度图上呈现的风场结构特征，运用Matlab对典型的西北冷锋(尚未抵达雷达站和已抵达雷达站)的速度场进行模拟，寻找并验证机器自动识别锋线的方法，绘制了雷达扫描探测锋面的三维结构示意图，分析锋线在PPI上呈现的形状，通过实例解析，揭示冷暖平流的空间分布。第三章参考WSR-88D合成切变算法，计算合成切变，针对锋面速度场的结构特征，分别搜索视在零速度点和负速度区的速度最小值，并通过对实测资料的分析，确定反射率和合成切变的阈值，把经过阈值约束后的点集进行二次抛物线插值，确定锋线。第四章采用Visual C++6.0，结合多普勒天气雷达二次产品软件的特点，以动态链接库的方式，进行了多普勒雷达锋线的自动识别模块的工程设计。第五章通过对2002年5月13日湖南省入汛后首场大范围暴雨过程进行机器自动识别处理，对比模拟结果表明该模块对此次过程中的锋线有较好的识别能力。第六章总结及今后工作展望。