HY-2A卫星是我国第一颗自主研发的业务化海洋动力环境观测卫星,其意义非凡,填补了我国海洋动力环境卫星遥感的空白。虽然微波散射计能够穿云透雨,全天候,全天时地工作,但是降雨会降低散射计的测风精度,对其对于使用ku波段工作的散射计,其影响不容忽略。但是由于我国海洋动力环境卫星遥感相关研究起步较晚,其产品中的一些辅助信息尚未完善,如降雨标志、质量标识等,暂时无法靠传感器自身识别出受到降雨污染的数据。此外,因为各散射计的风场产品存在不一致性,目前现有的降雨识别算法仅适用于特定的卫星传感器,无法直接运用到HY2-SCAT上,所以本研究将针对HY2-SCAT的实际测量情况,研究一个适用的降雨识别方案。研究思路借鉴JPL喷气推动实验室运用在Sea Winds散射计上的多维直方图降雨识别技术（MUDH rain-flagging）,通过选择若干对降雨敏感的参数来构建降雨识别模型。本研究使用的数据源包括HY-2A卫星在2013年1月至6月期间的Level-2A级产品、Level-2B级产品以及ECMWF再分析风场资料、TAO浮标数据,将所有数据进行时空匹配后,选择风速范围在3 m/s至15 m/s的数据来研究分析HY-2A卫星对降雨的响应情况。研究发现HY-2A对降雨的响应与Sea Winds略有不同,部分因子对降雨的敏感性有所下降,于是深入分析雨滴的散射特性以及传感器的测量特征,在MUDH所用的敏感因子基础上扩充了风矢量单元列号、波束差均值、前后视角波束差作为敏感因子,并通过K最近邻分类算法（K-Nearest Neighbor,KNN）算法构建出HY2-SCAT散射计的降雨识别模型（Rainfall recognition model of HY2,HY2RRM）。经过验证样本的评估测试,HY2RRM的识别精度可达88%,其中约70%有降雨的数据能够正确识别出来,识别降雨的效果显著。剔除掉模型标记为有降雨的数据后,反演风速、风向精度分别提高了11%和4%,反演风场的质量有了明显提升。该研究成果有助于更好理解微波后向散射特性,并为进一步提高HY-2A散射计以及其它Ku波段散射计的风场反演精度提供了一个可能途径。