北京地区降雨时间分布特点十分明显，夏季降水量占全年降水量的70％，并多以暴雨形式出现。近几年，北京暴雨强度有增大趋势,暴雨灾害的影响和危害增大。但是目前暴雨天气预报的准确率还很低，暴雨灾害性天气预报的准确率亟待提高。
一、北京暴雨事件预测低效原因分析
1.对暴雨探测的硬件条件有限，影响较小尺度天气系统信息的获取
暴雨一般发生在时间和空间都有限的中小尺度空间内。一般检测气象的探空站之间距离在20至200公里范围内的,比较适合检测中小尺度天气，而我国目前探空站之间的距离一般至少在200公里以上，间距过大,对这种中小尺度天气系统相关信息的捕捉能力有限。同时，卫星、雷达以及其他非常规观测手段都有自身的局限性，各类中小尺度对流天气系统的结构并未被全面完整的认识。
2.暴雨预测能力有限，主要依赖预报员经验
暴雨形成机制的原因复杂，存在着很多不确定的因素，目前暴雨预测的手段主要是根据观测资料进行数学上的参数化处理，而在其他方面，如天气采集资料同化、集合预报和非常规观测资料的应用上明显不足，而大气环境又复杂多变，并不能完全通过采集的数值真实地描述天气系统产生、消亡的全过程。所以除了常规手段，暴雨预报的准确性很大程度上需要依赖预报员的经验。
二、进一步加强夏季灾害性天气预报准确率的建议
1.改进硬件条件,科学合理进行规划
建议相关气象部门和规划部门在规划探空站建设时尽可能地改进硬件条件,科学合理的规划探空站,在适当的条件下缩小探空站距离，改善观测条件,提高观测精确性。
2.吸取欧美经验，提升卫星资料的同化应用
总体来说，暴雨预报是一道世界性的难题。在暴雨预报准确率方面，2012年美国评分为0.25左右（1分制），而我国国家气象中心2013年为0.19，为历史最好成绩。欧美先进经验普遍认为，暴雨预测准确率的高低主要在于卫星资料的同化应用程度。所以，应大力提升卫星资料同化分析质量，加强基于观测资料的要素种类、空间覆盖率与对观测资料的同化技术开发研究。
3.加强大数据在预测业务中的应用
应加强大数据在预测业务中的应用，如：加强高分辨率可见光云图在强对流系统识别和判断中的应用；加强对流典型个例的雷达产品特征的总结；加强监测，综合应用卫星、雷达、闪电、自动站等非常规资料，及时关注实时观测数据，果断发布预警信号，特别是针对冰雹、大风，增加预警时间的提前量。
4.加强“小时雨”强预报工作
不断加强短时天气预报和临近天气预报的技术方法研究，切实加强“小时雨”强预报工作，特别应提高短时0—12小时天气预报能力和临近天气预报(0—2小时)能力，努力提高“小时雨”强预报水平。
5.加强预报员业务交流，推进新技术交流、共享与应用
多举办各类工作交流会、培训班，为增进预报员之间的业务交流提供良好的平台，也进一步推进新技术的交流、共享与应用，进一步加强区域内灾害性天气联防、天气会商、预报技术等方面的工作与交流，提高地区暴雨预测准确率。