低空風切變是指600 m以下風速和風向在空間突然發生的變化，是一種嚴重影響飛機安全起降的天氣現象。風切變形成機制復雜和影響強度大，準確地判斷風切變的位置和強度已成為航空領域的一個重要研究課題。與傳統天氣雷達相比，新一代多普勒天氣雷達口不僅能監測大范圍降水天氣過程，還可以提供中小尺度的風場信息，已成為民航機場風切變探測的重要設備。在低空風切變檢測方面，國內外學者進行了廣泛的研究。

　　針對新一代多普勒天氣雷達CINRAD在徑向或切向檢測風切變時容易丟失小切變的問題，提出了一種基于模糊C均值（ FCM）的低空風切變預警算法用于陣風鋒和龍卷風引起的風切變識別中。該算法的核心思想是運用8鄰域系統，根據風速梯度識別不同程度切變，從而實現高切變及低切變預警。首先，采用全變分（ TV）模型對雷達速度基數據進行去噪，同時保持速度基數據的細節特征；其次，采用每個速度基數據及其8鄰域系統分別對應的速度值依次與4個方向模板卷積，獲取4個方位速度梯度值；然后，采用FCM算法將梯度值分為高低兩類，實現不同強度的風切變預警。采用武漢暴雨研究所提供的實測基數據進行測試和驗證，能較為準確地識別出小切變。實驗結果表明，該算法檢測出來的風切變在定位精度和邊緣識別兩個方面均優于基于徑向或切向的風切變識別算法，這對判斷風切變的位置和強度以及分析不同天氣引起的風切變具有重要指導意義。