Метеорологическая обстановка является одним из решающих факторов, определяющих безопасность и регулярность полетов гражданской авиации. Опасные метеорологические явления (ОМЯ), связанные с кучево-дождевой облачностью, такие как ливень, гроза, град, в сочетании с сопровождающей их высокой турбулентностью атмосферы нередко приводят к авиационным событиям и даже авиакатастрофам воздушных судов (ВС). В настоящее время разработан и успешно эксплуатируется отечественный метеорологический радиолокационный комплекс ближней аэродромной зоны (МРЛК БАЗ) «Монокль». Критерии классификации метеоявлений, используемые в МРЛК БАЗ, разработаны для каждого явления отдельно и носят некоторый эвристический характер. Данные критерии громоздки и затрудняют процесс автоматизации классификации ОМЯ. В этом случае возникает естественное желание обобщить критерии и оптимизировать их в соответствии с теорией различения статистических гипотез. В данной статье рассматривается применение Байесовского подхода к классификации ОМЯ. Статистическая теория принятия решений, разработанная Байесом, основана на выборе решения в рамках теории вероятностей, когда известны все представляющие интерес вероятностные величины, так называемые достаточные статистики. С целью получения статистических описаний вероятностных распределений отражаемости и удельной скорости диссипации турбулентной энергии был проведен анализ радиолокационных сигналов, отраженных от таких метеоявлений, как ливень, гроза, град. В статье приведены краткие описания методики проведения экспериментальных исследований для формирования базы статистических данных и ее анализа. На основании приведенных методик был проведен статистический анализ параметра H(EDRmax) для ливня, а также амплитудного распределения параметров отражаемости и удельной скорости диссипации турбулентной энергии (Zmax, EDRmax) для гроз и града, который показал невысокую различительную способность каждого отдельного параметра при решении задачи классификации метеоявлений в пределах заданного алфавита. Очевидный выход из создавшейся ситуации диктует теория распознавания. Для повышения достоверности классификации необходимо совместное использование информационных параметров, например, в виде многомерных плотностей распределения вероятностей случайных параметров. В статье приведено параметрическое описание признаков классификации метеорологических явлений «ливень – гроза – град». Анализ оценки вероятностных характеристик классификации ОМЯ для принятых эмпирических критериев классификации в МРЛК БАЗ показывает, что принятые критерии далеки от оптимальности с точки зрения вероятностей правильной классификации, особенно в случае с ливнем. Очевидно, что решение задачи заданной достоверности классификации связано с оптимизацией признакового пространства и критериев классификации. Далее, на основании полученных данных, необходимо построить алгоритм классификации опасных метеоявлений «ливень – гроза – град».