摘要：為有效地識別和提取多普勒天氣雷達風場信息,對Gao和Droegemeier提出的基于變分技術的多普勒雷達徑向速度數據退模糊方法進行了改進。原方法中將背景風場、方位和徑向速度距離梯度信息同時作為約束條件,對Nyquist數進行校正。但是該方法在迭代過程中使用了大量的數值分析和偏微分方程計算,造成徑向速度場過度平滑和數據失真。針對這個問題,改進算法在得到徑向速度分析場后,結合原始徑向速度觀測場,通過圖像變化檢測法,自動識別存在速度模糊的區域及計算需要校正的Nyquist數,對觀測場的模糊區域進行校正。利用強對流天氣和臺風過程的雷達體掃數據驗證了改進算法的可行性,并與原始算法及業務應用的WSR-88D算法對比。結果表明:改進算法有效地解決了原始算法中的不足,恢復真實的風場結構和分布特征,改善了退速度模糊的質量,從而得到更為合理的徑向速度觀測場;并且該算法退模糊效果優于WSR-88D算法,有助于為科研和業務應用服務。