摘要: [目的]为提升现有业务系统的降水临近预报（0-2h）能力，以业务应用为目标，基于中国气象局SWAN（Severe Weather Automatic Nowcasting, 强对流天气短时临近预报系统）系统开展降水临近预报算法改进和应用评估研究。[资料和方法]首先使用分钟雨量数据，采用分雨团的雷达-雨量站降水订正技术，提高降水的实况订正频率，提升定量降水估计格点场的准确率；再通过基于光流法的回波运动矢量反演技术优化改进回波运动矢量；最终将改进后的定量降水估计格点场和外推矢量相结合进行降水临近预报。[结果]通过对2021年7月全国1km分辨率回波和降水临近预报检验评估和个例分析发现：1）改进的基于光流法的回波运动矢量反演技术可以捕捉不同天气尺度下的回波运动规律，反演结果具有较好的一致性和平滑性，可以提高外推的准确率；2）新的降水临近预报子系统和现有SWAN系统相比，在0-1h预报中，TS评分相对提高50%以上，Bias更趋近于1。在1-2h预报中，除了20mm/h的强降水以外，TS评分相对提升约20%，Bias下降1-3。[结论]新的降水临近预报子系统基于SWAN算法标准开发接口实现，运行效率满足业务需求，预报性能得到明显提升，具备业务应用的能力。