成都市短时强降水概率预报方法初探
1959-2018年成都市降水量时空变化研究
环境与建筑科学DOI：10.16660/ki.1674-098X.2009-5640-54261959—2018年成都市降水量时空变化研究①刘辉(神华四川能源有限公司 四川成都 610011)摘 要：以1959—2018年成都市14个气象站点逐日降水数据为基础，运用趋势分析、Mann-Kendall法检验和空间分析的方法，研究了区域降雨量时空分布。
结果表明，成都市年均降水量倾向斜率为-1.7029mm/a，各季节中除了春冬季节降雨呈增加趋势，夏秋季节降雨呈减少趋势，且均不显著；年季降雨发生了一定程度趋势变化，但均不显著(P <0.05)。
成都市年季降雨具有明显的空间地带性特征，自西北部的都江堰和西南部山地区向中东部平原丘陵地区逐渐减少。
关键词：降雨量 时间变化 空间分布 Maan-Kendall检验中图分类号：P333 文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2020)12(c)-0129-04Temporal and Spatial Variation of Precipitation in Chengdu from1959 to 2018LIU Hui(Shenhua Sichuan Energy Co., Ltd., Chengdu,Sichuan Province, 610011 China)Abstract: Based on the daily precipitation data of 14 meteorological stations in Chengdu from 1959 to 2018, the spatial and temporal distribution of regional rainfall is studied by using trend analysis, Mann Kendall test and spatial analysis.. The results showed that the trend slope of annual precipitation in Chengdu was -1.7029mm/a. Except for spring and winter, the rainfall in summer and autumn showed a decreasing trend, which was not significant; the annual rainfall had a certain degree of trend change, but was not significant (P < 0.05). The annual rainfall in Chengdu has obvious spatial zonal characteristics, which gradually decreases from Dujiangyan in the northwest and mountains in the southwest to the plain and hilly areas in the middle and east.Key Words: Rainfall;Time change; Space distribution; Maan-Kendall test①作者简介：刘辉（1982—），男，汉族，四川成都人，本科，工程师，研究方向为水利电力项目建设，运营管理。
短临降水预报方法及其运用研究
短临降水预报方法及其运用研究摘要：在天气预报中，短临降水预报是重要的内容。
通过采用一定的方法，构建科学的分析模型，提高短临降水预报的准确性是气象机构部门及从业人员研究的重要内容。
本文围绕这一议题进行了分析论述，文章分别从短临降水预报的方法、短临降水预报模型的构建进行了论述，在分析当前短临降水预报技术应用的基础上展望了预报方法的发展趋势，供相关人士参考。
关键词：短时降水预报、方法研究、应用状况、模型构建1引言在0~6小时以内的降水天气预报被称为短临降水预报。
在传统的预报工作中主要采用的方法包括统计预报法、经验外推法以及数值模式法。
随着现代计算机技术的发展和应用，越来越多的统计学方法被应用于气象预报工作中，并发挥出不容忽视的作用。
在数据时代里，越来越多的气象数据得到开发和利用，为气象预报策略的制定和气象预报工作水平的提升奠定了有利的条件。
本文结合自身经验，对短临降水预报方法及技术应用谈一下自己的思路和看法，旨在推动我国短临降水预报工作水平的不断提升，为社会民众提供更准确可靠的气象服务。
2短临降水预报方法短临降水预报相对于中长期的降水预报相比具有更高的要求，不仅体现在时间更短，而且也体现在区域更精准。
近年来随着极端天气出现的频率越来越高，短临降水预报的意义也日益凸显。
通过短临降水预报工作，对地区内企业生产和民众出行劳作提供预测报告，从而帮助政府机构及社会组织个人根据降水预报做出正确的选择和决定。
在过去很长一段时间内，短临降水预报以传统的手段为主，采用的预报方法包括统计预报法、数据模型预报法以及雷达预报法。
这些降水预报方法虽然在应用中积累了一定的经验，但是受到预报技术设备的制约，传统预报方法表现出瓶颈和不足。
比如统计预报法和数据模型预报法存在公式化和规律化的特征，在一定程度上限制了短临降水预报的准确性。
而雷达预报法受到地理空间因素的影响也表现出预报数据准确性的技术瓶颈。
随着现代信息技术的发展应用，短临降水预报方法有了快速进展，典型的预报方法是神经网络预报法。
成都市一次大暴雨天气过程分析与降水数值预报产品的MODE评估
成都市一次大暴雨天气过程分析与降水数值预报产品的MODE评估发布时间：2021-09-07T10:07:43.203Z 来源：《探索科学》2021年7月下14期作者：何莎1 房玉洁1 陈思济1吉璐莹2.3[导读] 利用四川省成都市郫都区国家站和区域站实况降雨量资料、探空资料、数值预报产品、多普勒天气雷达资料对2020年8月10日20时-12日20时发生在成都市郫都区的一次大暴雨天气过程进行分析。
1.成都市郫都区气象局，何莎1 ，房玉洁1 ，陈思济1 成都 610000；2.南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心吉璐莹2，南京 210044；3.天气在线气象应用研究所，吉璐莹3 无锡 214000摘要：利用四川省成都市郫都区国家站和区域站实况降雨量资料、探空资料、数值预报产品、多普勒天气雷达资料对2020年8月10日20时-12日20时发生在成都市郫都区的一次大暴雨天气过程进行分析。
结果表明：（1）此次大暴雨天气过程高层主要受高原低值系统影响，同时副热带高压西进，中低层不断有偏南暖湿气流向盆地内输送水汽。
与此同时，在降雨过程发生前连续2天出现高温天气，郫都区最高气温超过35℃，大气层结处于不稳定状态，有利于强对流天气发生。
降雨过程中郫都区具有明显的强上升运动。
（2）多普勒雷达资料显示此次降水过程主要分为两个时段：11日06时-16时、12日02时-14时，对流云团均自西向东移动发展。
（3）利用基于对象的空间检验方法MODE对SWC数值预报进行评估，表明SWC数值预报对此次过程的降水量级和落区预报相对比较准确，ECMWF和GRAPES数值预报降水预报与郫都区实况存在较大差异。
关键词：大暴雨; 多普勒雷达; 降水检验; 基于对象的检验评估方法MODE引言暴雨洪涝是四川发生频率最高、危害最重的气象灾害之一。
随着社会经济不断发展，暴雨引发的洪涝灾害不仅对农业、工业、交通运输等行业有严重的影响，容易造成极大的经济损失，还会严重危害人民的生命财产。
成都市年降水量时空分布特征
成都市年降水量时空分布特征谢欢;杨笔锋;张怡【期刊名称】《成都信息工程大学学报》【年(卷),期】2022(37)3【摘要】为了解成都地区降水场在时间和空间上的变化特征,并对短时间内成都市降水的发展趋势进行预测,基于成都市内12个地面台站43 a逐小时降水量资料,采用二维插值方法对缺失的数据进行填补,利用经验正交函数分析方法,对成都市43 a 以来降水场的时间、空间变化特征进行研究。
结果表明:成都市降水场的时空分布具有两种典型模型,即总体一致性,西北、东南相反类型,累积贡献率为70.2%。
模态一表征成都市降水量变化趋势具有一致性,1980年和1985年是近43 a成都市降水最多的年份,2009年是最少的年份。
近43 a来模态一所对应的时间系数波动呈下降趋势,说明成都市的降水量呈减少的趋势。
模态二在成都市西北地区为正,东南地区为负,且其对应的时间系数波动呈上升趋势,说明近43a来成都市西北地区降水量增加、东南地区降水量减少。
2种典型模态所表征的成都市降水场有4种表现类型,即全年全市多雨的类型有12 a,全年全市少雨的类型有15 a,全市西北雨量多东南雨量少的类型有3 a,西北雨量少东南雨量多的类型有2 a。
这与线性拟合的降水量变化趋势一致。
【总页数】5页(P356-360)【作者】谢欢;杨笔锋;张怡【作者单位】成都信息工程大学电子工程学院【正文语种】中文【中图分类】P466【相关文献】1.常州地区1978年-2012年降水量时空分布特征2.基于59年同期资料的承德市降水量时空分布及变化特征研究3.近40年江浙沪及其周边地区可降水量的时空分布特征4.近67年来济宁市降水量时空分布变化特征分析5.近50年湖北省气温、降水量变化趋势的时空分布特征研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
仁寿县暴雨短时临近预报订正方法研究
仁寿县暴雨短时临近预报订正方法研究2.东坡区气象局四川眉山620000；摘要：本文分析了仁寿县暴雨时空特征，利用2013-2018年探空站要素资料与仁寿县片区暴雨发生概率进行相关性分析，得到相关预报因子再利用主成分回归分析方法构建仁寿县五个片区暴雨发生概率方程。
关键词：暴雨；短时预报；主成分回归在目前暴雨预报业务中，除了参考国内的数值预报模式结果之余，还参考了欧美等西方国家的数值预报结果。
由于大气的运动较为复杂，所以天气预报的整体水平有待进一步提升，特别是针对县一级的精细化预报，欧洲中心数值预报产品的分辨率不大于20公里，我国的预报产品分辨率也只有250公里，远不能满足暴雨洪涝防灾减灾的需求。
按照目前预报业务改革要求，通过优化短时临近天气业务和短期灾害性天气预警业务布局、调整预报业务流程，进一步提高短时临近天气监测预报预警业务能力。
因此建立在数值预报模式的基础上，研究县级暴雨预报的订正方法，提升精细化水平，将更有效开展防灾减灾工作。
1暴雨时空特征仁寿县地质构造单元处于川西台陷龙泉褶皱车与川中台拱、威远穹隆的接合部位，龙泉山自东北向西南斜贯县境西北部，背斜以西基底属川西台陷熊坡——盐井沟雁行带，东南广大地域属川中台拱、南端为威远穹隆构造。
地表水沿龙泉山脉东西分流，椰江、越溪河与龙水河、通江河、清水河汇入岷、沱二江。
仁寿县观测站建站1957年开始至2018年，全县共出现暴雨日184天，平均2.9天/年，大暴雨日数27天，平均0.4天/年。
日最大降雨量为284.5毫米，出现在2010年7月25日。
仁寿县暴雨主要出现在5-9月，尤以7-8月最为集中，占汛期降雨量的43%，暴雨的月际分布成单峰型。
以一元线性回归方程y=a+bt仁寿县暴雨日数随时间的变化趋势，其中，y表示暴雨日数随时间的变化趋势，如图1所示，t表示所对应的年份。
a为回归常数，b为回归系数。
b的符号表示暴雨日数随时间的趋势倾向幅度，当b>0时，说明随时间x的增加y呈上升趋势，当b<0时，说明随着时间x的增加y呈下降趋势；b值的大小反映了上升或下降的幅度的大小。
探讨短时强降水发生的条件及要素特征
探讨短时强降水发生的条件及要素特征作者：王勇刘金瑶来源：《环球人文地理·评论版》2015年第01期摘要：根据中国气象局气办发（2010）19号文件下发的《全国短时、临近预报业务规定》和有关强降水的特点以及导致灾害的严重性，还有结合预警信号发布规定，当时把短时强降水进行了明确的认定标准：其在一个小时之内发生的降水量如果其降水过程超过20mm即为短时强降水。
关键字：短时强降水；条件；特征。
引言：有关短时强降水的定义为在短时间内具有相对大的降水强度，其是一种天气现象，且降水量高出了某一衡量值。
这一天气过程的特点包括：历时短和雨强大以及局地性强。
因为大量的降水在相对短的时间内发生，严重影响了城市生活以及交通等问题，这也可能会造成泥石流或者洪涝等严重灾害。
一、关于短时强降水发生的条件及要素特征在有利的大尺度环流背景形势下，中小尺度系统的生成是短时强降水产生的原因。
分析还表明：低空西南气流的稳定维持利于降水过程持续，而高空气流的短波波动则造成降水强度的强弱波动变化；当高空气流由偏西风转为西南风，中低空西南气流和中高空西南气流同向叠加时，对流层中层西南急流建立并且向超低空传递，高空冷空气的加入和低层西南气流加强促使中小尺度系统生成，导致短时强降水。
1、大尺度环流形势以某日为例，副热带高压从东到西像一条丝带对江淮一直延伸到华南的大多数地区进行了有力控制，东北地区与黄淮地区两者相互作用出现的大陆高压，形成高压脊，此高压脊相对比较大，其脊线方位大致为115°E，脊后出现暖平流的情况，因为南部地区受到了控制，所以加强了之前本地温湿条件；有别的地区出现了西风槽加深向东偏离的情况，比如贝湖到新疆地区。
第二天高空低槽往东方向偏离，一直到内蒙的西部地区延伸到了华北西部地区以及河套一带，此高压脊的向北部分向东移动一直到海上方位，相对降低了副高强度，不过588线从东到西像丝带环流，其依然控制了长江流域及其向南方向的地区；700hPa西风槽前的西南气流相对比较强烈，槽前以及副高往西方向处出现了西南急流，但是该气流相对比较狭窄，在山东的南部地区出现了暖式切变线的情况，并且比较明显，在其向南方向出现了西南风急流，该急流大超过了12m/s，而江淮和以南地区处在将近有20℃的暖区范围内，受到切变线的影响，并且有受到的西南暖湿气流，导致出现切变线降水。
iData_短时强降水临近预报的思路与方法_俞小鼎
(或露点 Td)很高，降水效率 E 很高，则雨强也会很大。 有些情况下，如强降水超级单体风暴，由于垂直风切 变很强，降水效率较低(通常不超过 35%)，但上升气流 速度和云底比湿都较大，尤其是上升气流速度可以非 常大，有时也会导致极高的瞬时雨强。目前，世界上 已知的最大瞬时雨强超过 800 mm·h-1，就是由一个发 生在美国的强降水超级单体导致的，其最大 10 min 降 水超过 135 mm (Doswell，2009，私人通信)。简言之，雨 强大小取决于降水效率、云底上升气流速度与比湿的 综合效应。
引言
短时强降水(flash heavy rain)是指 1 h 雨量大于等 于 20 mm 或 3 h 雨量大于等于 50 mm 的降水事件。为
了分析短时强降水的极端性，本文进一步将 1 h 雨量 大于等于 50 mm 或 3 h 雨量大于等于 100 mm 的降水事 件称为极端短时强降水(significant flash heavy rain)。 短时强降水导致的主要灾害是暴洪(Flash Flood)。暴
速，移动较慢，易导致强降水。在有利于强降水的环境条件下，含有中气旋或更大尺度涡旋的β中尺度对流系统会明显
增大强降水的可能。
关键词：短时强降水；临近预报；大陆强对流降水型；热带海洋降水型；后向传播；中气旋
中图法分类号:P457.6
文献标志码：Ａ doi:10.3969/j.issn.1004-9045.2013.03.002
10 20
30 40 50
60 70
图 1 短时强降水的两种探空类型
需要指出的是，一般而言，弱的垂直风切变有利 于高降水效率，有时强的垂直风切变虽在一定程度上
降低了降水效率，但更容易导致γ中尺度涡旋(中气旋 mesocyclone)形成，多数情况下这些中气旋都与上升气
短时强降水暴雨天气过程气象服务分析
短时强降水暴雨天气过程气象服务分析短时强降水暴雨天气过程是指在短时间内，大范围区域内发生的降水量较大，天气状况瞬息万变的一种天气现象。
这种天气现象往往给人们的生产和生活带来诸多不便，例如交通堵塞、城市内涝、农田灾害等。
对短时强降水暴雨天气过程的气象服务分析就显得尤为重要。
一、短时强降水暴雨天气的形成原因短时强降水暴雨天气过程往往是由于特定的气象环境条件所形成的。
主要的形成原因包括：1. 气流的聚合和辐合当不同方向的气流在某一地区汇合时，会产生辐合和聚合的现象，导致局地气流的加速和上升运动，从而造成降水的发生。
在这种气象环境下，容易形成短时强降水暴雨天气。
2. 锋面和气旋的作用锋面和气旋是天气系统中常见的气象要素，它们能够引发空气的加热、上升和冷凝，从而形成降水。
尤其是冷锋与暖锋交汇或者存在气旋时，更容易出现短时强降水暴雨天气过程。
3. 地形的影响地形对大气的运动和变化有着重要的影响，当湿湿的气流经过一些山地或者高地时，会因受到地形的阻挡而产生局地的上升，导致降水的发生。
4. 强对流天气强对流天气往往伴随着短时强降水暴雨天气过程。
当大气中存在着较强的垂直运动和不稳定性时，就容易形成强对流天气，从而引发短时强降水暴雨。
1. 数据分析在气象服务分析过程中，需要收集并分析各类气象数据，包括气压、温度、湿度、风速、降水量等数据。
通过对这些数据的分析，可以更好地把握短时强降水暴雨天气的形成和发展规律，为进一步预警和应对提供可靠的依据。
2. 模式预报利用天气预报模式对短时强降水暴雨天气过程进行模拟和预测，以获取更加全面、客观的天气信息。
通过与实际观测数据的对比分析，可以验证模式的准确性，并为进一步的预警决策提供参考依据。
3. 雷达监测及预警雷达监测是气象服务分析中的重要手段。
通过雷达监测，可以实时观测并分析短时强降水暴雨天气的发展态势，包括降水强度、降水范围、移动速度及预估的影响范围等信息。
借助雷达数据，可以及时发布预警信息，提醒公众采取相应的防范措施。
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成都市短时强降水概率预报方法初探
成都市短时强降水概率预报方法初探
引言
随着全球气候变化的影响，短时强降水事件在许多地区变得越来越频繁和剧烈。
短时强降水给城市交通、农作物种植和防汛等方面带来了巨大的挑战。
因此，预测短时强降水的概率对城市的应急响应和灾害防控至关重要。
本文旨在初步探讨成都市短时强降水的概率预报方法。
一、成都市短时强降水的特点
成都市位于四川盆地西南部，具有四川盆地高原和盆地地形特征，这导致成都市的短时强降水事件频率较高。
根据历史气象数据，夏季和秋季是成都市短时强降水最为集中的季节。
特别是在夏季，由于四川盆地周边地形的阻挡，空气容易产生对流，导致了短时强降水事件的频发。
二、成都市短时强降水概率预报方法
1. 气象要素分析法
气象要素分析法是根据成都市短时强降水事件的历史气象数据，通过统计分析得出的预测方法。
首先，我们收集成都市过去几年的降雨和其他相关气象要素数据，如气温、湿度、风向和风速等。
然后，将这些数据进行分析，找出与短时强降水事件有关的共同特点和规律。
最后，利用这些特点和规律，对未来可能发生的短时强降水事件进行概率预测。
2. 数值模型预报法
数值模型预报法是利用气象数值模型对成都市的短时强降水进行概率预测。
数值模型是一种基于物理方程和大量气象观测数据建立的数学模型，用于模拟和预测大气运动、温度、湿
度等气象要素的变化。
通过输入成都市区域的初始条件和边界条件，数值模型可以预测未来数小时或数天的天气情况。
为了进行短时强降水的概率预测，我们需要在数值模型中添加短时强降水的观测和预测算法，并利用这些算法对未来短时强降水事件的概率进行预报。
三、预报结果评估与改进
预报结果的评估是为了验证预报方法的准确性和可靠性，并进一步改进预报方法。
成都市一方面可以通过收集新的气象观测数据和历史事件数据，来更新气象要素分析法中的统计模型和算法。
另一方面，成都市可以定期对数值模型进行调整和优化，提高数值模型预报短时强降水的精度。
此外，我们还可以引入机器学习方法和人工智能技术，来进一步改进短时强降水的概率预报方法。
结论
成都市短时强降水的概率预报对城市的应急响应和灾害防控具有重要意义。
本文初步探讨了成都市短时强降水的概率预报方法，包括气象要素分析法和数值模型预报法。
这些方法可以为成都市提供短时强降水概率的趋势和变化信息，帮助城市做好应对措施，减少灾害损失。
未来，需要进一步改进和优化这些预报方法，并引入新的技术手段，提高预报精度和准确性，以更好地服务于成都市的气象预报和防灾工作
在进行短时强降水概率预报时，我们可以利用气象要素分析法和数值模型预报法两种方法。
气象要素分析法主要是基于历史数据和统计模型，通过对已知的天气要素进行分析和比较，来推断未来短时强降水的可能性。
气象要素分析法的基本原理是将过去观测到的气象要素
（如气温、湿度、气压等）与过去的短时强降水事件进行相关性分析，得到相关的统计模型。
然后，将当前的气象要素输入到这些模型中，根据模型的输出结果来判断未来短时强降水的概率。
在成都市区域，我们可以收集成都市及周边地区的历史气象观测数据和短时强降水事件数据，然后通过数据分析和建模来获得预测模型。
这些模型可以根据当前的气象要素数据来预测未来数小时或数天的短时强降水事件的概率。
气象要素分析法的优点是可以利用历史数据和已有的统计模型来进行预测，具有一定的准确性和可靠性。
然而，由于气象要素的变化是复杂的，且受到多种因素的影响，所以气象要素分析法在预测长时间范围内的短时强降水概率时存在一定的局限性。
为了进一步提高短时强降水概率预报的准确性，我们还可以利用数值模型。
数值模型是利用物理方程和数值计算方法对大气和地球系统进行数值模拟的工具。
可以通过输入成都市区域的初始条件和边界条件，来模拟未来数小时或数天的天气情况，包括短时强降水事件。
数值模型的基本原理是将大气和地球系统的物理方程转化为数值格式，然后使用计算机进行数值计算。
通过迭代计算和模拟，可以得到未来一段时间内的天气预报结果，包括短时强降水的概率。
在成都市区域，我们可以利用成都市及周边地区的气象观测数据作为数值模型的初始条件，并利用周边地区的边界条件来模拟成都市区域的天气情况。
根据模型的输出结果，可以得到未来数小时或数天内短时强降水的概率。
数值模型的优点是可以考虑多种气象因素的影响，并可以
将这些因素综合起来进行计算，从而提高预测的准确性。
然而，数值模型也存在一定的不确定性和误差，主要来自于模型本身的假设和参数的选择，以及对初始条件和边界条件的估计误差。
为了评估预报结果的准确性和可靠性，并进一步改进预报方法，我们可以采取以下措施：
1. 收集新的气象观测数据和历史事件数据：成都市可以
加强气象观测网络，收集更多的气象观测数据，包括气温、湿度、气压等气象要素数据。
同时，还可以收集历史短时强降水事件的数据，用于建立更精确的统计模型。
2. 更新统计模型和算法：根据新收集到的气象观测数据
和历史事件数据，成都市可以更新气象要素分析法中的统计模型和算法，提高预测的准确性和可靠性。
3. 调整和优化数值模型：定期对数值模型进行调整和优化，根据新的观测数据和模型评估结果，对模型的参数和假设进行修正，以提高预测的精度和准确性。
4. 引入机器学习方法和人工智能技术：可以利用机器学
习方法和人工智能技术来进一步改进短时强降水概率预报方法。
通过对大量观测数据和预测结果进行训练和学习，可以建立更准确的预测模型。
总之，成都市短时强降水概率预报对城市的应急响应和灾害防控具有重要意义。
通过气象要素分析法和数值模型预报法，可以提供短时强降水概率的趋势和变化信息，帮助城市做好应对措施，减少灾害损失。
未来，我们还需要进一步改进和优化这些预报方法，并引入新的技术手段，以提高预报精度和准确性，更好地服务于成都市的气象预报和防灾工作
根据以上所述的成都市短时强降水概率预报方法和技术，可以得出以下结论：
首先，成都市可以加强气象观测网络，收集更多的气象观测数据。
这些数据包括气温、湿度、气压等气象要素数据，可以为短时强降水概率预报提供更准确的基础。
同时，还可以收集历史短时强降水事件的数据，用于建立更精确的统计模型。
通过增加观测数据的数量和质量，可以提高预报的准确性和可靠性。
其次，成都市可以更新统计模型和算法。
根据新收集到的气象观测数据和历史事件数据，可以对气象要素分析法中的统计模型和算法进行更新。
通过优化和改进统计模型和算法，可以提高预测的准确性和可靠性。
这将有助于城市做好应急响应和灾害防控工作。
第三，成都市可以调整和优化数值模型。
定期对数值模型进行调整和优化，根据新的观测数据和模型评估结果，对模型的参数和假设进行修正。
通过不断改进数值模型，可以提高预测的精度和准确性。
这将为城市的气象预报和防灾工作提供更可靠的预测结果。
最后，成都市可以引入机器学习方法和人工智能技术。
通过利用机器学习方法和人工智能技术，可以进一步改进短时强降水概率预报方法。
通过对大量观测数据和预测结果进行训练和学习，可以建立更准确的预测模型。
这将为城市提供更准确的短时强降水概率预报，有助于城市做出更合理的应对措施，减少灾害损失。
总之，成都市短时强降水概率预报对城市的应急响应和灾害防控具有重要意义。
通过加强气象观测网络、更新统计模型和算法、调整和优化数值模型以及引入机器学习方法和人工智
能技术，可以提高预报的精度和准确性，更好地服务于成都市的气象预报和防灾工作。
未来，我们还需要进一步改进和优化这些预报方法，并引入新的技术手段，以不断提高预报精度和准确性，更好地保障城市的安全和发展。