CN109507759B

CN109507759B - 用于预报降雨的方法

Info

Publication number: CN109507759B
Application number: CN201811065209.0A
Authority: CN
Inventors: 孙健骏
Original assignee: Guangzhou Jiyuyun Technology Co ltd
Current assignee: Guangzhou fengfenglei Technology Co.,Ltd.
Priority date: 2018-09-13
Filing date: 2018-09-13
Publication date: 2020-10-20
Anticipated expiration: 2038-09-13
Also published as: CN109507759A

Abstract

本申请公开了一种用于预报降雨的方法，包括以下步骤：S1，用气象雷达对预定的被监测区域的上空进行扫描，确定用作降雨趋势参考对象的参考云团；S2，用气象雷达获取所述参考云团在预定的最低扫描高度处的回波数据，根据所述参考云团在所述最低扫描高度处的回波数据计算出所述参考云团中的水汽在预定的参考时段内的减少量；S3，用气象雷达获取所述参考云团在预定的凝结高度范围内的回波数据，根据所述参考云团在所述凝结高度范围内的回波数据计算出所述参考云团中的水汽在预定的参考时段内的增加量；S4，将所述参考云团中的水汽在预定的参考时段内的减少量和增加量进行比较，根据比较结果确定所述监测区域内的降雨趋势。

Description

用于预报降雨的方法

技术领域

本发明涉及天气预报技术领域，特别涉及一种用于预报降雨的方法。

背景技术

定点短时降雨趋势预报对于防灾减灾工作是非常重要的，企业或相关人员可以根据预报提前做好防护措施，避免造成积水灾害及次生灾害。但是，至今为止定点短时降雨预报仍是一个科技难题，传统方法的预报准确率很低。短时降雨趋势主要取决于地面水汽补充量和高空水汽补充量两个因素，但是这两个因素都难于监测。

具体而言，地面水汽补充的原理是：地面温度升高，水汽蒸发后随气流上升到空中来补充云中的水汽，云中的水汽继续上升，随着温度降低会形成水滴降落下来成为降雨。在这个过程中，地面水汽补充量受到地形、地面温度、气流等外界因素的影响非常大，局部地面上是否存在水体对地面水汽补充量的影响更大，哪怕两个地区相距只有一公里的距离，两地的地面水汽补充量都可能明显不同。如果要对一定范围内的地面水汽补充量进行精准的监测，则需要在该范围内非常密集地安装传感器，这在现实中是难以实现的，因此，精准监测地面水汽补充量的难度极大。

另一方面，想要精准地监测高空水汽补充量也非常困难，因为高空气流携带的水汽在高空上沿水平和垂直两个方向的分布都是不均匀的。目前监测高空水汽的主要方式是使用高空气球进行监测，但是气球监测站数量较少，彼此间距一般都超过100公里，而且由于成本所限，施放气球的时间间隔一般超过12小时，这种情况下获得的高空水汽数据非常有限且即时性很差，对具体位置的短时降雨趋势预报的参考价值很低。

因此，有必要提供一种更加精确高效的用于预报定点短时降雨趋势的方法。

发明内容

本发明提供了一种用于预报降雨的方法，包括以下步骤：

S1，用气象雷达对预定的被监测区域的上空进行扫描，确定用作降雨趋势参考对象的参考云团；

S2，用气象雷达获取所述参考云团在预定的最低扫描高度处的回波数据，根据所述参考云团在所述最低扫描高度处的回波数据计算出所述参考云团中的水汽在预定的参考时段内的减少量；

S3，用气象雷达获取所述参考云团在预定的凝结高度范围内的回波数据，根据所述参考云团在所述凝结高度范围内的回波数据计算出所述参考云团中的水汽在预定的参考时段内的增加量；

S4，将所述参考云团中的水汽在预定的参考时段内的减少量和增加量进行比较，根据比较结果确定所述监测区域内的降雨趋势。

优选地，所述步骤S1包括以下子步骤：

S11，确定气象雷达的扫描频率；

S12，确定气象雷达的最低扫描高度；

S13，确定气象雷达的扫描高度范围；

S14，在所述被监测区域中划分出监测格点，使用气象雷达获取每个格点的扫描数据；

S15，根据获取的扫描数据选定参考云团。

优选地，所述每个格点的扫描数据包括该格点的经纬度以及该格点在所述扫描高度范围内的雷达回波强度。

优选地，所述步骤S2包括以下子步骤：

S21，确定所述被监测区域中的与所述参考云团位置对应的监测格点；

S22，读取所述参考云团在与其位置对应的每个监测格点上空的所述最低扫描高度处的回波强度值；

S23，在预定的参考时段内，以预定的计算频率根据读取的所述回波强度值计算穿过所述最低扫描高度的水汽总量；

S24，根据在预定的参考时段内以预定的计算频率计算出来的穿过所述最低扫描高度的水汽总量的多个数值，计算所述参考云团在所述参考时段内的水汽减少量的均值。

优选地，所述步骤S2还包括以下的子步骤：

S25，依照预定的计算频率滚动地更新所述参考云团在所述参考时段内的水汽减少量的均值。

优选地，所述步骤S3包括以下子步骤：

S31，确定所述凝结高度范围；

S32，在所述凝结高度范围中的每个扫描层内，读取所述参考云团在与其位置对应的每个监测格点上空处于该扫描层内的回波强度值；

S33，在预定的参考时段内，以预定的计算频率根据读取的所述回波强度值计算所述凝结高度范围中的每个扫描层的水汽总量，并在计算得到的所述凝结高度范围中的每个扫描层的水汽总量中选取最大值用作水汽增加量计算参数；

S34，根据在预定的参考时段内依照预定的计算频率获得的多个水汽增加量参数，计算所述参考云团在所述参考时段内的水汽增加量的均值。

优选地，所述步骤S3还包括以下的子步骤：

S35，依照预定的计算频率滚动地更新所述参考云团在所述参考时段内的水汽增加量的均值。

优选地，所述步骤S4包括：若是所述参考云团在所述参考时段内的水汽减少量大于所述参考云团在所述参考时段内的水汽增加量，且二者的差值超出预定的水汽损耗阈值，则判断所述被监测区域内的降雨将会减弱或停止；若是所述参考云团在所述参考时段内的水汽减少量小于所述参考云团在所述参考时段内的水汽增加量，且二者的差值超出预定的水汽补充阈值，则判断所述被监测区域内的降雨将会继续增强。

优选地，所述步骤S4还包括：如果所述参考云团在所述参考时段内的水汽减少量等于所述参考云团在所述参考时段内的水汽增加量，或者所述参考云团在所述参考时段内的水汽减少量大于所述参考云团在所述参考时段内的水汽增加量，但二者的差值并未超出所述水汽损耗阈值，或者所述参考云团在所述参考时段内的水汽减少量小于所述参考云团在所述参考时段内的水汽增加量，但二者的差值并未超出上述水汽补充阈值，则都判断所述被监测区域内的降雨将会维持现有强度。

优选地，所述预定的参考时段为30分钟；所述最低扫描高度为500米；所述气象雷达的扫描频率为每6分钟扫描一次；所述气象雷达的扫描高度范围为10000米。

依照上述的实施方式，本申请实现了用气象雷达监测云团中的水汽，进而基于气象雷达的监测数据预报定点短时降雨趋势的目的。相比于本领域的现有技术，本申请提供的方法不仅能够更加精确地预报预定区域内的降雨趋势，而且具有操作方便、成本低廉、自动化程度高等诸多方面的优点，实用价值极高。

附图说明

图1示出了本发明的一个实施方式提供的用于预报降雨的方法的主要步骤的流程示意图。

图2是图1所示的流程示意图中的步骤S1的子步骤的流程示意图。

图3是图1所示的流程示意图中的步骤S2的子步骤的流程示意图。

图4是图1所示的流程示意图中的步骤S3的子步骤的流程示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下参照附图结合实施例，对本发明进一步详细说明。

本申请的主要技术方案是利用气象雷达对云团进行扫描，获取扫描得到的雷达回波数据来分析定点短时降雨趋势。该方法的基本原理大致如下所述：

降雨的原理是水汽到达高空之后因为温度降低而凝结为水珠降落下来形成雨。气象雷达扫描时可能难以发现水汽，但是能够发现水汽凝结形成的水珠。气象雷达扫描的回波强度可以直接反映出云团中由水汽凝结形成的水珠的含量，回波越强则表明云团中的水珠越多；根据回波强度可以计算出云团中的水珠含量，并根据水珠含量进一步计算出云团中的水汽含量。

另外，当云团中的水珠距离地面越低时，它们不再蒸发而直接降到地面的可能性就越大。根据这一原理，还可以达到用气象雷达来监测云团中的水汽减少量的目的。例如，可以为气象雷达设定一定的最低扫描高度，把处于该最低扫描高度及其以下的水珠视为将不再蒸发而是会直接形成降雨的水珠，然后根据气象雷达在该最低扫描高度或其以下一定范围内监测到的回波强度计算出相应的云团水汽含量；由于计算出的这部分云团水汽含量可以被视为都是将会形成降雨落到地面的水珠，因此这部分云团水汽含量就可以当做是云团中的“水汽动态减少量”。

除了可以根据上述原理监测云团中的水汽减少量之外，气象雷达还可以监测云团中的水汽增加量。其基本原理是，随着高度的上升气温会越来越低，气象学中的经验值是每升高1000米，温度降低约6摄氏度。水汽在上升到一定的凝结高度以上时会因为低温而凝结为水珠，这些水珠增大后将会在重力作用下重新降落下来。因此，处于所述凝结高度以上的水珠都可以被视为是将会降落下来重新补充到云团中，形成可能降雨的水汽的“水汽储备”。基于上述原理，可以根据气象雷达在所述凝结高度或其以上的一定高度范围内监测到的回波强度计算出相应的“水汽储备”的量，这部分“水汽储备”的量就可以当做是云团中的“水汽动态增加量”。

依照上述方法获得一个区域的“水汽动态减少量”和“水汽动态增加量”之后，就可以分析出该区域内的降雨趋势。显然，如果该区域内在一定时段内的“水汽动态减少量”多于“水汽动态增加量”，则该地区的降雨将趋于减弱，反之，则降雨趋于加强。

根据上述原理，本申请的一个较佳实施方式提供一种用于预报降雨的方法，该方法包括以下步骤：

S1，用气象雷达对预定的被监测区域的上空进行扫描，确定用作降雨趋势参考对象的参考云团。

在该步骤S1中，使用气象雷达对预先确定的需要监测降雨趋势的被监测区域的上空进行扫描。气象雷达扫描的工作原理和具体操作方式都可以参照现有技术，此处无需赘述。每次扫描可以包括以下的子步骤：

S11，确定气象雷达的扫描频率。

扫描的频率可以根据实际需要确定，例如确定为每1分钟一次、每3分钟一次、每5分钟一次、每10分钟一次等等，本实施方式中优选为气象雷达每6分钟对所述被监测区域的上空进行一次扫描。

S12，确定气象雷达的最低扫描高度。

确定最低扫描高度的意义在于，处于设定的最低扫描高度及其以下的水珠将被视为是不会再蒸发而会直接形成降雨的水珠。该最低扫描高度可以根据实际情况确定及调整，本实施方式中优选确定为被监测区域的地面上空500米。在其他实施方式中所述最低扫描高度也可以根据具体需要调整为200米、300米、600米等等。

S13，确定气象雷达的扫描高度范围。

在本实施方式中，优选地从所述最低扫描高度开始，将每500米高度的空域设定为一个扫描层，每次扫描时都可以选定一定数量的连续的扫描层作为扫描高度范围，对该扫描高度范围内的所有扫描层进行扫描。本实施方式中，每次扫描时优选所述最低扫描高度以上一共20个扫描层作为所述扫描高度范围进行扫描，即最高扫描到被监测区域的地面上空10000米。

S14，在所述被监测区域中划分出监测格点，使用气象雷达获取每个格点的扫描数据。在本实施方式中，优选地，所述被监测区域中每个1平方公里的正方形地块都被设置为一个监测格点。当然，在其他实施方式中，监测格点的面积和形状也可能根据具体需求而调整。气象雷达获取每个格点的扫描数据，每个格点的扫描数据至少包括该格点的经纬度以及该格点在所述扫描高度范围内的雷达回波强度。

可以理解，上述子步骤S11、S12、S13、S14的执行顺序并不限于上述的数字顺序，根据实际情况，这些子步骤可以改变执行顺序或同时执行。

S15，根据获取的扫描数据选定参考云团。

在获取每个格点的扫描数据之后，气象雷达将扫描数据发送给相应的数据处理装置，例如雷达控制系统的主机，由数据处理装置对扫描数据进行分析，根据扫描数据找出所述被监测区域上空的扫描高度范围内存在的主要云团。该操作的工作原理和具体操作方式都可以参照现有技术，此处无需赘述。

在找出所述被监测区域上空的扫描高度范围内存在的主要云团后，可以在这些云团中选定一块对用户影响较大而且可能形成降雨的云团用作参考云团，将该参考云团作为降雨趋势的参考对象。该参考云团的选择标准可以根据具体情况确定，例如可以选择体积最大的云团、水汽密度最大的云团、或者距离被监测区域内的一定地点(例如需要提供降雨预报的用户的所在地)最近的云团等等。

选定所述参考云团后，可以使用气象雷达将该参考云团锁定以进行持续追踪监测，根据该参考云团的水汽增减情况分析出被监测区域内的降雨预报。用于锁定参考云团的技术可以是现有技术，本实施方式中优选采用文本语音转换(Text-to-Speech,简称TTS)技术对选定的参考云团进行锁定。

S2，用气象雷达获取所述参考云团在预定的最低扫描高度处的回波数据，根据所述参考云团在所述最低扫描高度处的回波数据计算出所述参考云团中的水汽在预定的参考时段内的减少量。

该步骤S2可以具体包括以下的子步骤：

S21，确定所述被监测区域中的与所述参考云团位置对应的监测格点。该子步骤S21中，可以根据所述参考云团的具体经纬度范围来确定所述参考云团在地面上的投影在所述被监测区域中覆盖了哪些监测格点，将所述参考云团在地面上的投影在所述被监测区域中覆盖的监测格点作为与所述参考云团位置对应的监测格点。

S22，读取所述参考云团在与其位置对应的每个监测格点上空的所述最低扫描高度处的回波强度值。

如前所述，本实施方式中优选所述最低扫描高度为500米，因此在该子步骤S22中，读取气象雷达在与所述参考云团位置对应的每个监测格点上空500米高度处获得的回波强度值。假设与所述参考云团位置对应的监测格点数量为n个，则将气象雷达在该n个监测格点上空500米高度处分别获得的n个回波强度值依次记为B1、B2、...Bn。

S23，在预定的参考时段内，以预定的计算频率根据读取的所述回波强度值计算穿过所述最低扫描高度的水汽总量。

在该子步骤S23中，所述预定的参考时段可以是例如降雨过程中截取的特定时段，例如10分钟、30分钟、一小时等等，本实施方式中优选为30分钟。将预定的参考时段内穿过所述最低扫描高度的水汽总量记为A1，则A1的数值计算公式为：A1＝(B1+B2+...Bn)×k1，其中k1为根据现有技术预设的转换低空系数，与地形、季节等因素有关。使用该方法第一次计算出来的初始A1数值可以按照经纬度分类存入相应的气象数据库中，以后还可以通过实测数据来进行调整。

为了提高计算数据的准确性，本实施方式优选在所述预定的参考时段内以预定的计算频率来多次计算A1的数值。所述计算频率可以根据例如降雨量等实际指标设定不同的数值，例如每1分钟计算一次、每5分钟计算一次、每10分钟计算一次等，本实施方式中优选为每6分钟计算一次，并对计算出来的A1值数据进行保存。由于本实施方式中的所述预定参考时段为30分钟，因此保存的A1值共有五个，分别记为A1_n、A1_n+1、A1_n+2、A1_n+3、A1_n+4。

在该子步骤S24中，根据通过上述子步骤S23计算出来的多个保存的A1值(即上述的A1_n、A1_n+1、A1_n+2、A1_n+3、A1_n+4)计算所述参考云团在所述参考时段内的水汽减少量的均值。所述水汽减少量的均值记为P1，其计算公式为：P1＝(A1_n+A1_n+1+A1_n+2+A1_n+3+A1_n+4)/5。所述P1值即可被当做是所述参考云团在所述参考时段内的水汽减少量的均值并进行保存。

在进一步优选的实施方式中，为了进一步提高P1值的即时性和准确度，所述步骤S2还可以进一步包括以下的子步骤：

如上所述，由于对A1值数据是依照预定的计算频率(例如每6分钟计算一次)不断重复计算的，因此为了进一步提高P1值的即时性和准确度，可以依照所述预定的计算频率，在每次计算A1值之后，都对保存的A1值进行滚动更新，也就是用最新计算出来的A1值替换掉计算时间最早的A1值，然后根据滚动更新后的五个A1值，依照上述子步骤S24的方法(即取平均值的方法)重新计算所述P1值，然后用重新计算出来的P1值替换之前计算出来的P1值进行保存，这样就实现了对P1值的滚动更新。通过上述的滚动更新操作，能够进一步消除许多偶然因素对P1值造成的误差。

S3，用气象雷达获取所述参考云团在预定的凝结高度范围内的回波数据，根据所述参考云团在所述凝结高度范围内的回波数据计算出所述参考云团中的水汽在预定的参考时段内的增加量。

该步骤S3可以具体包括以下的子步骤：

S31，确定所述凝结高度范围。

在本实施方式中，该子步骤S31的一个优选方案是计算空中的气温零度层的高度，然后根据气温零度层的高度确定所述凝结高度范围，详述如下。

本实施方式中优选地按照以下公式计算气温零度层的高度H：

H＝(100×T)/0.6+100

其中H的单位为米，T为所述被监测区域内预定的参考地点，例如用户所在地的地面的实时温度，单位为摄氏度。

计算出气温零度层的高度H之后，根据所述高度H计算出处于气温零度层以上的扫描层的数量m，将气温零度层以上自低至高的m个扫描层作为所述凝结高度范围。如前所述，由于本实施方式中优选地将每个扫描层的高度设置为500米，最高扫描到被监测区域的地面上空10000米，因此可以按照以下公式计算处于气温零度层以上的扫描层的数量m：

m＝(10000-H)/500所得的数值向上取整，比如计算出m＝8.3，则将m的数值设置为9，据此将气温零度层以上自低至高的9个扫描层作为所述凝结高度范围。

S32，在所述凝结高度范围中的每个扫描层内，读取所述参考云团在与其位置对应的每个监测格点上空处于该扫描层内的回波强度值。

在该子步骤S32中，使用气象雷达在所述凝结高度范围中的每个扫描层内获取所述参考云团的回波数据，读取所述参考云团在与其位置对应的每个监测格点上空处于该扫描层内的回波强度值。例如，当使用气象雷达在所述凝结高度范围中的某个扫描层内获取所述参考云团的回波数据时，假设与所述参考云团位置对应的监测格点数量为n个，则将气象雷达在该n个监测格点上空的该扫描层内分别获得的n个回波强度值依次记为C1、C2、...Cn。

S33，在预定的参考时段内，以预定的计算频率根据读取的所述回波强度值计算所述凝结高度范围中的每个扫描层的水汽总量，并在计算得到的所述凝结高度范围中的每个扫描层的水汽总量中选取最大值用作水汽增加量计算参数。

在该子步骤S33中，所述预定的参考时段可以是例如降雨过程中截取的特定时段，例如10分钟、30分钟、一小时等等，本实施方式中优选为30分钟。将预定的参考时段内穿过所述凝结高度范围中的每个扫描层的水汽总量记为A2’，则A2’的数值计算公式为：A2’＝(C1+C2+...Cn)×k2，其中k2为根据现有技术预设的高空转换系数，与温度、季节等因素有关。使用该方法第一次计算出来的初始A2’数值可以按照经纬度分类存入相应的气象数据库中，以后还可以通过实测数据来进行调整。

依照上述方式对所述凝结高度范围中的m个扫描层中每一个扫描层的水汽总量A2’都进行计算，共得到m个A2’数值，在所述m个A2’数值选取其中数值最大的一个用作水汽增加量计算参数，记为A2。

为了提高计算数据的准确性，本实施方式优选在所述预定的参考时段内以预定的计算频率来多次计算m个A2’的数值以及选出其中的最大值作为A2。所述计算频率可以根据例如降雨量等实际指标设定不同的数值，例如每1分钟计算一次、每5分钟计算一次、每10分钟计算一次等，本实施方式中优选为每6分钟计算一次，并对计算获得的A2值数据进行保存。由于本实施方式中的所述预定参考时段为30分钟，因此保存的A2值共有五个，分别记为A2_n、A2_n+1、A2_n+2、A2_n+3、A2_n+4。

在该子步骤S34中，根据通过上述子步骤S33获得的多个保存的A2值(即上述的A2_n、A2_n+1、A2_n+2、A2_n+3、A2_n+4)计算所述参考云团在所述参考时段内的水汽增加量的均值。所述水汽增加量的均值记为P2，其计算公式为：P2＝(A2_n+A2_n+1+A2_n+2+A2_n+3+A2_n+4)/5。所述P2值即可被当做是所述参考云团在所述参考时段内的水汽增加量的均值并进行保存。

在进一步优选的实施方式中，为了进一步提高P2值的即时性和准确度，所述步骤S3还可以进一步包括以下的子步骤：

如上所述，由于对A2值数据是依照预定的计算频率(例如每6分钟计算一次)不断重复获得的，因此为了进一步提高P2值的即时性和准确度，可以依照所述预定的计算频率，在每次计算出A2’值及确定A2值之后，都对保存的A2值进行滚动更新，也就是用最新确定的A2值替换掉确定时间最早的A2值，然后根据滚动更新后的五个A2值，依照上述子步骤S34的方法(即取平均值的方法)重新计算所述P2值，再用重新计算出来的P2值替换之前计算出来的P2值进行保存，这样就实现了对P2值的滚动更新。通过上述的滚动更新操作，能够进一步消除许多偶然因素对P2值造成的误差。

可以理解，上述步骤S2和S3的执行顺序也可以对调或者同时执行。

在该步骤S4中，将通过上述步骤S2获得的所述参考云团在所述参考时段内的水汽减少量的均值P1与通过上述步骤S3获得的所述参考云团在所述参考时段内的水汽增加量的均值P2进行比较。若是P1大于P2，且P1与P2的差值超出预定的水汽损耗阈值，则表明所述参考云团中的水汽含量在迅速减少，此时判断所述被监测区域内的降雨将会减弱甚至停止。若是P1小于P2，且P1与P2的差值超出预定的水汽补充阈值，则表明所述参考云团中的水汽含量在迅速增加，此时判断所述被监测区域内的降雨将会继续增强。如果P1等于P2，或者P1大于P2但P1与P2的差值并未超出上述水汽损耗阈值，或者P1小于P2但P1与P2的差值并未超出上述水汽补充阈值，表明所述参考云团中的水汽含量基本保持稳定，此时判断所述被监测区域内的降雨将会维持现有强度。

依照上述实施方式提供的方法，本申请实现了用气象雷达监测云团中的水汽，进而基于气象雷达的监测数据预报定点短时降雨趋势的目的。相比于本领域的现有技术，本申请提供的方法不仅能够更加精确地预报预定区域内的降雨趋势，而且具有操作方便、成本低廉、自动化程度高等诸多方面的优点，实用价值极高。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims

1.一种用于预报降雨的方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的用于预报降雨的方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下子步骤：

S11，确定气象雷达的扫描频率；

S12，确定气象雷达的最低扫描高度；

S13，确定气象雷达的扫描高度范围；

S15，根据获取的扫描数据选定参考云团。

3.如权利要求2所述的用于预报降雨的方法，其特征在于，所述每个格点的扫描数据包括该格点的经纬度以及该格点在所述扫描高度范围内的雷达回波强度。

4.如权利要求1所述的用于预报降雨的方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下子步骤：

5.如权利要求4所述的用于预报降雨的方法，其特征在于，所述步骤S2还包括以下的子步骤：

6.如权利要求1所述的用于预报降雨的方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下子步骤：

S31，确定所述凝结高度范围；

7.如权利要求6所述的用于预报降雨的方法，其特征在于，所述步骤S3还包括以下的子步骤：

8.如权利要求1所述的用于预报降雨的方法，其特征在于，所述步骤S4包括：若是所述参考云团在所述参考时段内的水汽减少量大于所述参考云团在所述参考时段内的水汽增加量，且二者的差值超出预定的水汽损耗阈值，则判断所述被监测区域内的降雨将会减弱或停止；若是所述参考云团在所述参考时段内的水汽减少量小于所述参考云团在所述参考时段内的水汽增加量，且二者的差值超出预定的水汽补充阈值，则判断所述被监测区域内的降雨将会继续增强。

9.如权利要求8所述的用于预报降雨的方法，其特征在于，所述步骤S4还包括：如果所述参考云团在所述参考时段内的水汽减少量等于所述参考云团在所述参考时段内的水汽增加量，或者所述参考云团在所述参考时段内的水汽减少量大于所述参考云团在所述参考时段内的水汽增加量，但二者的差值并未超出所述水汽损耗阈值，或者所述参考云团在所述参考时段内的水汽减少量小于所述参考云团在所述参考时段内的水汽增加量，但二者的差值并未超出上述水汽补充阈值，则都判断所述被监测区域内的降雨将会维持现有强度。

10.如权利要求1-9中的任意一项所述的用于预报降雨的方法，其特征在于：所述预定的参考时段为30分钟；所述最低扫描高度为500米；所述气象雷达的扫描频率为每6分钟扫描一次；所述气象雷达的扫描高度范围为10000米。