1.一种基于雹云微物理与热动力特征的冰雹预警方法，其特征在于，所述基于雹云微物理与热动力特征的冰雹预警方法包括：采集双偏振雷达数据和探空数据，对双偏振雷达资料进行质量控制；获取经过质量控制后的降雹单体内ZDR柱的具体参数，包括ZDR柱深度、ZDR柱宽度以及ZDR柱面积；采用模糊逻辑算法对单体内的关键水成物粒子进行识别，得到0℃层以上关键水成物粒子库数和ZDR柱内关键水成物粒子的占比与增长速率，关键水成物粒子包括过冷水SWA、高密度霰HDG，计算降雹指数和降雹严重程度指数，发布相应预警。

2.如权利要求1所述基于雹云微物理与热动力特征的冰雹预警方法，其特征在于，所述基于雹云微物理与热动力特征的冰雹预警方法具体过程为：步骤一，获取单体的双偏振雷达数据和雷达基本参数，包括基本反射率ZH、差分反射率ZDR、差分传播相移率KDP以及零滞后相关系数ρHV和当地的探空数据；

步骤二，对双偏振雷达数据进行质量控制；

步骤三，获取经过质量控制后的单体内ZDR柱的具体参数，包括ZDR柱深度、ZDR柱宽度以及ZDR柱面积；

步骤四，采用微粒识别对单体内的关键水成物粒子进行统计，得到0℃层以上关键水成物粒子库数和关键水成物粒子在ZDR柱内的占比和时间变化率，关键水成物粒子包括过冷水SWA、高密度霰HDG，计算降雹指数和降雹严重程度指数，发布相应预警。

3.如权利要求2所述基于雹云微物理与热动力特征的冰雹预警方法，其特征在于，所述步骤二中，对双偏振雷达数据进行质量控制，具体过程为：差分传播相移退折叠处理，差分传播相移滤波，基本反射率和差分反射率自适应性衰减订正。

4.如权利要求2所述基于雹云微物理与热动力特征的冰雹预警方法，其特征在于，所述步骤三中，获取经过质量控制后的单体内ZDR柱的具体参数，具体过程为：提取双偏振雷达差分反射率沿雷达径向的垂直剖面，将处于环境0℃层以上且差分反射率ZDR≥1的连续区域定义为ZDR柱，ZDR柱沿雷达垂直剖面上ZDR≥1的距离库数为ZDR柱面积S，单位为库；ZDR柱深度为ZDR柱最大高度与环境0℃层高度之间的高度差H，单位为km；ZDR柱宽度为ZDR柱体投影到平面的长度L，单位为km；

根据公式H＝r×s×sinα‑H0获取ZDR柱深度，其中，H为ZDR柱深度，单位为km，r为双偏振雷达的库长，单位为km；s为ZDR柱最大高度所在库数，α为ZDR柱最大高度所在库的仰角度数；

H0为当天环境0℃温度层所在高度，单位为km；

根据公式L＝r×(s2×cosa2‑S1×cosαi)获取ZDR柱宽度，其中，L为ZDR柱宽度，单位为km；

r为双偏振雷达的库长，单位为km；s1为ZDR柱水平距离最接近雷达所在库数，单位为库；α1为所在库对应的仰角度数，单位为度；s2为ZDR柱水平距离最远离雷达所在的库数，单位为库；

α2为所在库对应的仰角度数，单位为度°。

5.如权利要求2所述基于雹云微物理与热动力特征的冰雹预警方法，其特征在于，所述步骤四中，采用微粒识别对单体内的关键水成物粒子进行统计，得到0℃层以上关键水成物粒子库数和关键水成物粒子在ZDR柱内的占比和时间变化率，计算降雹指数和降雹严重程度指数，发布相应预警，具体过程为：第一步，采用不对称T型函数作为隶属函数对单体内关键水成物粒子进行识别；

第二步，采用权重求和的方法计算各隶属函数的加权结果，得出最终的粒子识别结果；

第三步，对ZDR柱内的SWA及HDG的数量和随时间的变化率进行统计；

第四步，关键水成物粒子在ZDR柱内的库数占比确定；

第五步，通过隶属函数对ZDR柱深度H、SWA与HDG在ZDR柱内的库数占比KSWA+KHDG、ZDR柱内SWA增长速率QSWA、ZDR柱内HDG增长速率QHDG参数进行模糊化，每个参数对应一个隶属函数；

第六步，计算成熟阶段ZDR柱最大深度的所处时刻；

第七步，通过隶属函数对CHt<0，m+n‑1时次单体内ZDR柱面积S、ZDR柱深度H、ZDR柱宽度L和

0℃层以上HDG数量THDG、SWA数量TSWA进行模糊化，每个参数对应一个隶属函数；

第八步，采用权重求和的方式，计算各参数隶属函数的加权结果，作为严重程度预测指数U，U的计算公式为：其中，n为隶属函数的参数个数，Mi为各个参数隶属函数的值，Ni为各个参数的权重值；

根据各个参数对雹胚生成数量的敏感程度，对M1、M2、M3、M4、M5分别赋予0.3、0.2、0.1、0.3、

0.1的权重值；

第九步，根据严重程度预测指数U的计算结果发布相对应的预警：当U≥0.8时，发布重雹预警；当0.4≤U<0.8时，发布中雹预警；当0≤U<0.4时，发布轻雹预警。

6.如权利要求5所述基于雹云微物理与热动力特征的冰雹预警方法，其特征在于，所述第三步中，对ZDR柱内的SWA及HDG的数量和随时间的变化率进行统计，具体过程为：通过计算模型：

分别计算ZDR柱内的SWA与HDG的数量，单位为库；其中，i1,i2为ZDR柱在垂直剖面上的上下边界，j1、j2为ZDR柱在垂直剖面上的左右边界，H1为ZDR柱的最大深度，单位为km；H0为环境0℃层高度，单位为km；L1为ZDR柱的左侧边缘库数，单位为库；L2为ZDR柱的右侧边缘库数，单位为库；二维矩阵(i,j)表示微粒的具体位置；再通过公式 计算单位时间内ZDR柱内SWA增长速率，单位为库/min；公式 计算单位时间内ZDR柱内HDG增长速率，单位为库/min；

所述第四步中，关键水成物粒子在ZDR柱内的库数占比确定，具体过程为：过冷水SWA在ZDR柱内的库数占比：

其中，KSWA为过冷水SWA在ZDR柱内的库数占比，GSWA为ZDR柱内过冷水SWA的库数，单位为库；S为ZDR柱沿雷达垂直剖面上ZDR≥1的距离库数，单位为库；

高密度霰HDG在ZDR柱内的库数占比：

其中，KHDG为高密度霰HDG在ZDR柱内的库数占比，GHDG为ZDR柱内高密度霰HDG的库数，单位为库；S为ZDR柱沿雷达垂直剖面上ZDR≥1的距离库数，单位为库。

7.如权利要求5所述基于雹云微物理与热动力特征的冰雹预警方法，其特征在于，所述第五步中，隶属函数的基本形式为：其中，Oi为各个参数隶属函数的值，O1为ZDR柱深度H的隶属函数值，O2为SWA与HDG在ZDR柱内的库数占比KSWA+KHDG的隶属函数值，O3为ZDR柱内SWA增长速率QSWA的隶属函数值，O4为ZDR柱内HDG增长速率QHDG的隶属函数值；右侧X1、X2、X3、X4为函数阈值，x为输入参数值；

所述第五步中，通过隶属函数对ZDR柱深度H、SWA与HDG在ZDR柱内的库数占比KSWA+KHDG、ZDR柱内SWA增长速率QSWA、ZDR柱内HDG增长速率QHDG参数进行模糊化，每个参数对应一个隶属函数，具体过程为：采用权重求和的方式，计算各参数隶属函的加权结果，作为降雹预测指数PP，PP计算公式为：其中，n为隶属函数的参数个数，Oi为各个参数隶属函数的值，Vi为各个参数的权重值；

根据各参数对雹胚生成的敏感程度采用不同的权重值，对O1、O2、O3、O4分别赋予0.3、0.3、

0.2、0.2的权重值；

根据降雹预测指数PP的计算结果发布相对应的预警：当0.1≤PP<0.8时，单体处于发展阶段，准备发布冰雹预警；当PP≥0.8时，单体处于成熟阶段，发布冰雹预警；当0≤PP<0.1时，单体处于消散阶段，解除冰雹预警。

8.如权利要求5所述基于雹云微物理与热动力特征的冰雹预警方法，其特征在于，所述第六步中，计算成熟阶段ZDR柱最大深度的所处时刻，具体过程为：按如下公式计算ZDR柱深度H的增率，

其中，CHt为t时次ZDR柱深度的增率，单位为km/min，Ht为t时次ZDR柱深度，单位为km，Ht‑1为t‑1时次ZDR柱深度，单位为km，单个时次为6min；

预警m个时次后，若CHm>0，说明m时次ZDR柱深度仍在增大，继续观测下一时次ZDR柱深度的增率；预警m+n个时次后，若CH(m+n)<0，说明(m+n)时次ZDR柱深度首次降低，则ZDR柱最大深度所处时刻为发布冰雹预警后的m+n‑1时次；

所述第七步中，隶属函数的基本形式为：

其中，Mi为各个参数隶属函数的值，M1为ZDR柱面积S的隶属函数值，M2为ZDR柱深度H的隶属函数值，M3为ZDR柱宽度L的隶属函数值，M4为0℃层以上HDG数量THDG的隶属函数值，M5为SWA数量TSWA的隶属函数值；右侧X1、X2、X3、X4为函数阈值，x为输入参数值。

9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：步骤一，获取单体的双偏振雷达数据和雷达基本参数，包括基本反射率ZH、差分反射率ZDR、差分传播相移率KDP以及零滞后相关系数ρHV和当地的探空数据；

步骤二，对双偏振雷达数据进行质量控制；

步骤三，获取经过质量控制后的单体内ZDR柱的具体参数，包括ZDR柱深度、ZDR柱宽度以及ZDR柱面积；

步骤四，采用微粒识别对单体内的关键水成物粒子进行统计，得到0℃层以上关键水成物粒子库数和关键水成物粒子在ZDR柱内的占比和时间变化率，关键水成物粒子包括过冷水SWA、高密度霰HDG，计算降雹指数和降雹严重程度指数，发布相应预警。

10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：步骤一，获取单体的双偏振雷达数据和雷达基本参数，包括基本反射率ZH、差分反射率ZDR、差分传播相移率KDP以及零滞后相关系数ρHV和当地的探空数据；

步骤二，对双偏振雷达数据进行质量控制；

步骤三，获取经过质量控制后的单体内ZDR柱的具体参数，包括ZDR柱深度、ZDR柱宽度以及ZDR柱面积；

步骤四，采用微粒识别对单体内的关键水成物粒子进行统计，得到0℃层以上关键水成物粒子库数和关键水成物粒子在ZDR柱内的占比和时间变化率，关键水成物粒子包括过冷水SWA、高密度霰HDG，计算降雹指数和降雹严重程度指数，发布相应预警。