小尺度天气现象对民航飞行安全构成了极大的威胁,气象界对小尺度天气的预测预报方法主要还是利用天气学方法并结合预报人员的经验来讨论和预测它们的发生、发展及变化。这种传统的预报方法已经无法满足机场飞行安全保障工作所要求的精确、定量、准时预报的要求。粗糙集理论作为一种新的软计算方法,通过把知识和分类密切地联系起来,为处理不确定、不完全数据的分类预测问题提供了符合人类认知的数学工具。基于粗糙集的知识发现技术已成为决策科学的研究热点。本文针对积雨云这种小尺度天气现象,利用粗糙集理论中的数据离散化、属性约简、规则提取对气象数据进行分析处理,在此基础上,结合人工免疫分类器建立基于粗糙集的积雨云天气预报模型。首先,本文对基于粗糙集理论的数据离散化问题进行了比较研究,提出了一种基于Cramer’s V的连续属性离散化算法,有效的提高了离散后数据表的类-属性相关度,并使离散化后的区间分布更加合理,实验结果也证明了此算法在保证分类效果的同时,使分割点分布更加合理。其次,本文深入研究了粗糙集理论及其属性约简、规则提取算法,针对积雨云天气建立了气象数据库,完成了气象数据的采集、气象因子的选取工作,建立了气象数据的粗糙集决策表,然后结合人工免疫分类器,建立了基于粗糙集的积雨云天气预报模型,实验论证了该模型在预报精确度上基本满足了预报工作的需要,达到了课题的预期目标。