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层状云降水中，固态降水粒子下落穿越零度等温线的融化效应会引起雷达反射率因子增大，产生亮带。本文首先运用WRF模式对一次对流云降水演变为层状云降水而产生亮带及一次层状云为主的混合云降水产生亮带过程进行了数值模拟，分析了亮带的微物理特征。其次提出一种基于CINRAD-SA雷达反射率因子垂直廓线(VPR)的零度层亮带自动识别与订正算法，以提高雷达定量降水估计的准确度。（1）降水粒子从固态变为液态的相变过程其复折射指数发生变化，导致雷达反射率因子增大，碰并作用是使亮带进一步加强的原因，末速度的增加及蒸发作用造成零度层下反射率因子减弱。（2）运用WRF模式对一次对流云降水演变为层状云降水而产生亮带及一次层状云为主的混合云降水产生亮带过程进行了数值模拟，得出，前者较后者的雷达回波中亮带高度较高，强度较强，厚度较大，有不均匀现象。积云降水演变成的层云的亮带主要是霰粒子的作用，但因为霰粒子较大，随着降雨的增强，霰粒子混合比迅速减弱；层云内亮带的形成主要是雪的作用，霰粒子作用较小。（3）提出了一种自动识别与消除雷达回波中零度层亮带的算法。首先，在降水类型识别算法中增加了垂直向的反射率因子三维特征，改进了SHY95降水类型识别算法，将雷达回波进行分类。生成VPR时，采用将雷达实时观测的平均反射率因子垂直廓线与一个理想线性模型相结合的AVPR法，识别亮带的顶、底高度时采用旋转坐标系法。然后利用最小二乘线性拟合的方法根据AVPR计算出一个线性VPR模型，并且利用计算得到的线性模型去订正亮带影响的反射率区域。将其应用于北京、石家庄雷达的4个层状云降水亮带过程中，AVPR结合旋转坐标系法识别与消除亮带的效果都好于传统的平均廓线MVPR和参数法相结合的算法，识别出的VPR与念模型图十分相似。（4）对比了探空观测到的零度层高度与雷达得到的亮带峰值高度的差异，亮带峰值高度要略低于零度层等温线的高度，AVPR法比MVPR法更接近零度层等温线的高度；统计了北京、天津、石家庄共50时次的亮带高度、厚度和反射率因子值，亮带高度从4~6月逐渐增大，9月开始回落，同期，石家庄地区的亮带峰值高度略高于北京，华北地区亮带峰值反射率因子约为33dBZ，厚度约为1km，亮带厚度与峰值反射率因子呈正相关关系。（5）对北京、石家庄2010-2011年3~11月探空插值得到的月平均零度层高度进行统计分析，发现华北地区春秋季雷达波束观测到零度层亮带的机率较高，夏季零度层高度较高，在远距离，初夏时节仍有可能观测到零度层亮带，如果用PPI数据进行雷达定量降水时，需对零度层亮带造成的高估进行消除。利用北京、天津、石家庄雷达2010-2011年26次包含亮带的降水过程资料使用上述方法进行测试，得到亮带订正后的RMSE、RMAE、RMB值较初值都有显著减小（平均减小1.78,0.44,0.45）。