双偏振雷达作为一种先进的气象探测设备，能够提供更为丰富的降水粒子信息，对于提升降水预报、灾害天气预警等方面具有重要意义。
双偏振雷达回波分类是雷达气象学中的重要研究内容，其目标是根据雷达回波信号的差异性，识别出不同的气象目标以及非气象目标，例如区分雨、雪、冰雹等降水类型，以及识别昆虫、云雾等。
本综述首先介绍了双偏振雷达的基本概念和相关技术，然后梳理了近年来国内外双偏振雷达回波分类的研究进展，包括传统分类方法和基于机器学习和深度学习的新方法，并对各种方法的优缺点进行了比较分析。
最后，展望了双偏振雷达回波分类的未来发展趋势，并指出了一些需要重点关注的研究方向。
关键词：双偏振雷达；回波分类；机器学习；深度学习；气象目标识别
近年来，随着气象雷达技术的快速发展，双偏振雷达以其能够提供更丰富的气象信息的特点，在气象观测领域得到越来越广泛的应用。
不同于传统的气象雷达只能发射和接收水平极化的电磁波，双偏振雷达可以同时发射和接收水平和垂直两种极化的电磁波，并通过分析两种极化方式下回波信号的差异，提取出更加丰富的降水粒子信息，例如粒子的形状、大小、相态、取向等[1]。
这一技术突破极大地提高了雷达对降水类型、降水强度、乃至降水微物理过程的探测能力，为提高降水预报精度、增强灾害性天气预警能力提供了重要的技术支撑[2]。
双偏振雷达回波分类是雷达气象学中一项重要的研究课题，其目标是根据雷达回波信号的差异性，将雷达回波划分到不同的类别中，例如识别出不同的降水类型（雨、雪、冰雹等）、区分气象目标和非气象目标（如昆虫、云雾、地物杂波等）[3]。
准确的回波分类结果不仅可以为气象预报员提供更直观的观测信息，还可以作为输入参数应用于数值天气预报模式，从而提高模式的预报精度[4]。
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