天气雷达怎么看？
作为从事气象雷达产品开发的科研人员，可以负责任的讲，单靠普通市民自行收集的图像来判定天气并不可取。 因为不同传感器所采用的脉冲重复频率（PRF）不同——这是指每秒钟发送微波波段电磁波的数量，单位是脉冲/秒；接收机的处理时间常数也不同，这两个参数决定了扫描速度，而直接关系到距离分辨率。 举个例子，如果两台探测器的配置完全相同，那么一台用于监测海洋表面温度的海洋雷达在50公里外探测到一艘船，另一台同样的海洋雷达在同样距离上发现一架飞机，这两台雷达的探测时间差肯定是10倍，因为飞机的速度远大于船只。
目前商业化的雷达数据都是以数字形式提供的，通常有2种情况，一种是以1Hz的采样率采集的数据，以每个点覆盖一个脉冲重复周期内的所有数据来体现连续的回波信号，这样只要知道第一个和最后一个数据的位置，就能够通过计算得到整个脉冲重复周期内所有数据的完整轨迹，也就实现了对飞行的连续跟踪。这种数据的优点是能够比较准确的实现对高速运动目标的跟踪。但是缺点也很明显，由于每次采集的数据是某个具体瞬时的值，因此无法直观的反应出目标整个行程的信息。而且对于移动目标来说，其本身相对于地平线位置的移动也会造成采集数据的地域变化，给后期处理带来很大的不便。
另一种方式是采集窄带雷达回波，将每个脉冲压缩到很狭的时限内，然后用延时方法来获得各目标完整的回波序列。这种方式获得的资料能够很好的适应复杂背景下的强干扰信号，但是对于运动中的目标，其本身会在时空中形成相对宽一点的“通道”，造成其前后相关联的特征被破坏，从而影响对其轨迹的判断。另外，当采用不同的天线旋转角度进行搜索的时候，由于各个天线之间的相对位置关系是一个确定值，因此很容易在时空上破坏某些特定目标的相关特征。
以上两种方式都有其适应的适用范围，需要根据具体的应用需求来选取。 对于你提出的想要利用公众版的天气雷达软件来跟踪移动物体的想法是可行的，不过可能需要耗费一些时间和精力来进行研究探索。 这里给出我正在开发的一个原型系统的功能介绍： 以雷达图为例，图中红色的虚线代表当前扫描的天线位置，黄色的圆点是当前接收到的所有目标回波的点阵，绿色的四边形是通过相关运算之后保留的两个强度较大的目标概貌，蓝色的线是拟合出的两个目标基线的方向与幅度，最后根据这些算法算出目标大致的航向与时速。