云是影响地气系统辐射收支平衡的重要因素,对于天气和气候的变化,云不仅是指示器,而且是调节器。云也是人工影响天气催化作业的主要对象。利用各种遥感观测手段,分析研究云的温湿分布、云内液水以及云与降水的关系等,对于作业条件分析识别、可播云区的有效捕获,人工播云催化的科学实施等是十分重要和有用的。本文综合利用FY2C卫星反演云参数产品、地基MWRP微波辐射计、Cloudsat云参数产品、地面雨量资料及支持向量机方法等,研究了FY2C卫星云光学厚度产品同液水含量的关系、云内外的相对湿度分布及其判别阈值以及云与降水的关系等,主要研究内容和结果为:　　 1.利用2008年5月至11月寿县MWRP微波辐射计以及FY2C卫星反演云光学厚度,在去除降水样本点后,对两者进行拟合统计。同时利用FY2C卫星反演的云顶温度,将0℃～-40℃间分为四档,对所有样本进行分类,单独进行统计拟合,统计结果表明:相关系数一般都在0.5以上,对于暖云其相关系数为0.68,有较好相关性。说明FY静止卫星反演的光学厚度,对云内垂直积分液水含量以及垂直方向厚实程度等云层特征有很好的指示意义。　　 2.基于FY静止卫星的云产品,利用支持向量机技术进行降水预测。使用FY静止卫星云产品以及地面一小时雨量数据分别作为特征分量和类别标签,建立预测降水与非降水的分类模型。预测结果表明,所得模型对于非降水类的预测准确率较好,降水类的预测准确率比较低。特别是在训练的特征分量中增加了液水路径参量后,所得预测结果对降水类的预测准确率有一定的提高　　 3利用Cloudsat的2B-GEOPROF产品和ECMWF-AUX产品,分别统计了全球和不同分区云内云外相对湿度分布的情况、连续云云内云外相对湿度分布情况以及不同高度云内云外相对湿度分布。并通过云内云外相对湿度累加频率的交点获得不同情况下的判别云相对湿度阈值及其准确率。结果表明:　　 不同区域云中相对湿度统计结果表明,不同分区判别云的相对湿度阈值的大值和小值与不同分区的云相对湿度的累加频率统计结果中的大值与小值的分区基本是对应的。其中,欧洲是相对湿度阈值最大(69％),亚洲相对湿度阈值最小(47％),两者之间的差别可达20％。　　 不同尺度连续云的统计表明,相对湿度阈值都在70％以上,判别的准确率为85％以上,较非连续云中的统计结果有所提高,连续云的尺度越大,其判别云的相对湿度阈值越大；不同高度云的统计结果表明,当累加频率为25％时,不区分高度的统计结果中对应的相对湿度为77％,略小于低云对应的79％而略大于中云对应的75％；对于暖云在25％累加频率处,也有同样的规律。随着云顶的增高,相对湿度阈值有减小的趋势,低云与中云相对湿度阈值差别不大,而高云时明显减小；不同高度相对湿度阈值判别的准确率都在80％以上。低云与中云统计结果中的相对湿度阈值大于不区分高度统计时的相对湿度阈值,而小于不区分高度连续云的相对湿度阈值。