降水是影响农业生产、水资源管理和防灾减灾的关键气象因素之一。

准确的降水预测对于优化水资源配置、防范洪涝灾害、保障农业丰收至关重要。

传统的降水预测方法主要依赖于数值天气预报模型，但其预测精度受到气象系统复杂性、初始条件误差等因素的限制。

近年来，数据挖掘技术，作为从海量数据中提取有用信息的重要手段，在降水预测领域展现出巨大潜力。

本综述首先介绍了降水预测和数据挖掘的相关概念，接着梳理了数据挖掘方法在降水预测中的研究现状，重点阐述了常用数据挖掘方法（如回归分析、时间序列分析、机器学习等）在降水预测中的应用，并对不同方法的优缺点和适用场景进行了比较分析。

此外，本综述还总结了数据挖掘方法在降水预测中面临的挑战和未来发展趋势，以期为相关领域的研究提供参考。

关键词：降水预测；数据挖掘；机器学习；时间序列分析；回归分析

1.1降水预测降水预测是指利用历史气象数据、数值模型和其他相关信息，对未来一段时间内的降水量、降水时间、降水空间分布等进行预测。

准确的降水预测对于农业生产、水资源管理、防灾减灾等方面具有重要意义。

1.2数据挖掘数据挖掘是从海量数据中提取隐含的、先前未知的、有潜在价值的信息和知识的过程。