以3D—Barnes方案插值的兰州站新一代天气雷达反射率因子等高平面资料，用垂直累积液态含水量（Vertically Integrated Liquid Water Content，简称：VIL）的理论模式计算单体VIL、用MAX函数逐次提取最大VIL（简称：VILmax），采用统计和分段函数处理技术，对20042005年5～8月青藏高原东北侧的32个强对流云单体VILmax的演变特征及其在冰雹云识别中的应用进行了分析。结果表明：（1）强对流云单体VILmax在演变过程中均是先增加，后减少，在时间序列曲线中表现为单峰型特征，其中冰雹云单体VILmax存在“爆发式增长及突然降低”现象，这是区别雷雨云单体的一个重要特征；（2）冰雹云单体首次降雹前4个资料时间间隔内VILmax将出现两次“爆发式增长”现象，第一次爆发式增长时不会降雹，维持1～2个资料时间间隔后第二次出现时开始降雹；同一单体再次降雹前没有第一次“爆发式增长”现象，出现“突然降低”现象时降雹均停止；（3）VILmax变化率（简称：GVILmax）的“正（负）峰”现象与冰雹云单体VILmax的“爆发式增长及突然降低”现象对应的时间完全吻合，利用GVILmax建立的冰雹云识别流程在实际业务中具有较高的使用价值。
以3D-Barnes方案插值的新一代天气雷达反射率因子等高平面资料，用垂直累积液态含水量（vertically integrated liquid water content,简称VIL）的理论模式计算单体的VIL，用VIL与单体顶高度之比计算单体的垂直累积液态含水量密度（vertically integrated liquid water content density,简称VILD），利用MAX函数逐个提取雹云单体在降雹过程中的最大VIL和VILD（分别简称VILmax和VILDmax），采用统计和回归处理技术，利用2004-2006年的5-8月甘肃中部54例局地冰雹单体个例，对单体VILmax和VILDmax与地面最大降雹区的位置、地面最大冰雹直径（简称Rmax）之间的相关性以及对Rmax的识别效果等进行了对比分析。结果表明：①从总体上看，单体VILmax和VILDmax与地面最大降雹区的位置基本保持一致，且Rmax越大，一致性越好，但VILDmax与地面最大降雹区的位置比VILmax更接近。②VILmax和VILDmax在总体上与Rmax之间存在一定的正相关关系，但VILDmax与Rmax之间的相关性比VILmax更好。③相同的识别因子，用不同回归类型所建立的回归方程有所不同，但从回代结果的效果比较。VILmax和VILDmax均是用二次函数关系建立的与Rmax之间的回归方程的效果最好；不同的识别因子，用相同的回归类型所建立的回归方程自变量前的系数也存在差异，但用VILDmax作为识别因子的识别效果比用VILmax更好。
