在气象领域,锋面是一类温度水平梯度比较大的区域,由于其斜压性大,有利于垂直环流的发展与能量转换,因而锋面附近常有比较剧烈的天气变化和气压系统的发生和发展,因此锋区和锋线的分析是天气分析主要内容之一,在天气分析中占有非常重要的地位。目前锋面分析还主要还是依靠人工分析,而已有的锋面自动识别主要是根据单一要素来进行分析和识别的。本文针对单一要素锋面自动识别时容易出现误判、漏判的情况,开展了基于多元回归的锋面自动识别方法研究;针对多元回归锋面自动识别时网格点之间的区域相关性较差的缺陷,开展了基于全卷积神经网络的锋面自动识别方法研究。总体来说,本文主要工作包括以下3个方面:（1）介绍并分析了锋面的人工分析基本思路和主要方法。首先,从锋面附近的各气象要素场的特征中概括出锋面与各气象要素场之间的内在相互关系。其次,介绍了目前人工锋面分析的一般思路。最后,在此基础上详细归纳出人工识别锋面的具体步骤。（2）提出了一种基于多元回归的自动锋面识别方法。针对单一要素识别锋面的方法易出现漏判和误判的问题,本文融合温度场、气压场和风场等多个气象要素,采用多元回归方法自动识别网格点的锋面。该方法相对于单一要素锋面自动识别提高了识别准确率,但是没有考虑到网格点之间的区域相关性。（3）提出了一种基于全卷积神经网络的锋面自动识别方法。针对多元回归自动锋面识别方法未考虑网格点之间的区域相关性问题,本文在融合气象多要素的基础上,提出了一种全卷积神经网络的锋面自动识别方法。该方法有效地克服了多元回归自动识别锋面时各网格点之间区域相关性较差的缺陷。