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暴雨洪涝是四川省发生频率最高、危害最重的气象灾害之一，经常对农业、工业、交通运输等国民经济以及人民的生命财产造成较大的损失。暴雨预警方法一直是四川气象工作者的重点研究对象。本文在对四川暴雨的气候分布特征进行统计和分析的基础上，深入认识暴雨气候背景，在此基础上，基于支持向量机技术(Support Vector Machine,SVM)，从西南区域中尺度短期集合预报(简称SW-REPS)和ECMWF提供的全球交互式大集合预报系统(THORPEXInteravtiveGrand Global Ensemble,TIGGE)产品中提取预报因子，建立四川暴雨短期和中期SVM模型；利用暴雨中、短期预警SVM模型，发展从短期到中期预报时效的四川暴雨集合预警模型(Ensemble Warning Model，EWM)，同时给出对暴雨预报具有预警作用的四川暴雨集合预警指数。以下是本文的主要研究结论。
1)四川暴雨的年际和月际变化大；四川盆地与川西高原具有不同的气候特征，四川盆地是主要暴雨区，川西高原暴雨相对较少；1971-2000的30年内，盆地各站点6-9月同日累计暴雨的最多次数为3-7次，6-7次较为罕见，在所有站点中，单日暴雨的平均频率的最大值为5.19％。
2)基于SVM方法，使用不同资料不同时效，研究建立四川暴雨分类模型，通过比较多项式、径向基、对称三角形内积、柯西、拉普拉斯、双曲正割及平方正弦基等7个常见的SVM核函数所获得的分类模型，发现所建模型没有明显的优劣之分。从检验样本的TS结果看，径向基核函数建立的模型推广能力相比其它六个核函数略胜一筹，表明径向基函数是适合用于四川暴雨SVM分类预报的核函数。
3)将短期和中期SVM分类模型分别运用到2008年和2009年汛期预报中，通过对模型输出值的细化，获得暴雨中、短期预警SVM模型，对模型检验后，发现基于SW-REPS的暴雨短期预警SVM模型的TS平均值相比SW-REPS的暴雨概率预报提高了135％。基于TIGGE的暴雨中期预警SVM模型的TS平均值相比TIGGE资料的暴雨概率预报提高了7.67％。
4)综合分析暴雨中、短期预警SVM模型和ECMWF中心TIGGE暴雨概率预报产品(简称TIGGE PRO)，发现暴雨中、短期预警SVM模型空报率偏低，但漏报率偏高，TIGGE PRO则正好相反。因此，利用TIGGE PRO来修正中期暴雨预警SVM模型漏报率偏高的缺点，研究设计出中期集合预警模型。再通过预报时效的递减(由96h到48h预报时效)，综合中期集合预警模型和短期预警SVM模型，研究设计出短期集合预警模型。进而得到四川暴雨集合预警模型EWM，给出集合预警指数EI。EWM能较好的显示四川盆地暴雨预警区域和预警级别，对暴雨的预报能力相比原中、短期预警SVM模型有较大的提升。