每年雨季，大雨为市民出行和进行户外活动带来不便。对于预测未来一至两小时降雨的发展，以至评估发出相应的暴雨警告信号，天气预报员一方面会密切监察和分析各种气象观测数据，亦会参考「小涡旋」临近预报系统的预测。

「小涡旋」主要运用天气雷达和地面自动雨量站数据，利用雷达最近两次连续扫描的降雨回波图像，分析雨区当时的移动方向和速度，接著根据回波移动的情况，运算未来一两小时的雨区位置及降雨强度。不过，暴雨及相关的强对流天气系统变化急速，影响范围和降雨强度亦有相当不确定性，对临近预报是个重大的考验。以下透过个案介绍当中的挑战。

天气雷达进行一次完整的扫描需时六分钟，但对流天气系统和雨区发展带有相当大的随机性，期间可能已有所增强或减弱。由于「小涡旋」只能透过最近两次的雷达回波影像进行演算，倘若雷达在扫描时未能捕捉到雨区的急速变化，「小涡旋」的降雨预报便会与实况随后的演变存在一定的差异。

例如图一显示2024年4月21日的案例，一道强雷雨带早上由珠江口一带向东移动靠近本港。由于当时最大雨的区域主要集中在珠江口，因此10时06分的临近预报（图二）显示该雨带将会向东移动并逐渐影响本港西部水域。不过，实况从10时36分开始（图一 (b)-(c)），有零散较强的回波（红圈所示）在强雷雨带的前沿发展，导致本港部分区域受大雨影响的时间比预期早，与上述较早的降雨临近预报结果有所分别。

香港的地形复杂，在春、夏季和适当的气象条件下，当潮湿不稳定的气流遇上山势阻挡时会被迫随著地形抬升，随后形成云和降雨。研究显示 ^[1]，在低层吹偏南风的形势下，本港的主要山峦，例如大帽山、凤凰山、马鞍山和柏架山附近较有利引发地形降雨，或加强附近地区的雨势发展。

以图三及图四为例，2024年7月27日本港主要受西南风影响。在下午时分，雷达显示（图三 (b) - (c)，红圈所示）大屿山东北和大帽山附近开始发展地形降雨，并持续于沙田、大埔和新界东北部增强。在地形降雨发展的初期，雷达一般只能观测到微弱而零碎的回波（图三 (a)），「小涡旋」基于当时的雷达的探测数据和较弱的降雨回波强度，预测未来一小时的雨量复盖范围和雨量因而比较少（图四），难以反映地形效应导致雨区在下游区域增强的情况。

为了减低地形阻挡的影响，天文台的两台天气雷达分别位于大帽山山顶（海拔约970米）和大老山山顶（海拔约580米）。当天气雷达以最低仰角进行扫描时，可以探测距离地面1公里左右高度的降雨回波。因此，天气雷达未能探测较低云层所带来的降雨及其变化，尤其在天气较凉季节，与层云 (stratiform clouds) 相关的降雨往往能在雷达中「隐身」。以图五为例，2024年3月4日本港受一股潮湿的偏南气流影响下，大致多云，有薄雾及几阵雨。在早上2至3时，本港东部地区广泛录得0.5至2毫米雨量，西贡部分地区雨量达2至5毫米，但雷达中只有微弱的回波（红圈所示）。因此在这种情况下，「小涡旋」一般难以预测降雨发生，但实况仍录得雨量。

以现时科技水平，预测降雨变化仍然具有一定的限制，降雨临近预报往往与实况存在差别。天文台一直致力于加强定点降雨预报的运算方法，例如引进人工智能技术，运用气象大数据和高性能电脑来训练深度学习模型，以改进未来数小时的降雨预测，提升降雨临近预报的水平。在气候变化下，极端降雨将越趋频繁，应对强对流相关的恶劣天气将面临更大的挑战，而临近预报系统在暴雨灾害预警担当的角色可谓举足轻重。天文台将继续不遗余力，研发更先进的临近预报技术，提升天气预报和恶劣天气预警服务，让市民为极端天气及早准备。