近几年，全球气候越来越异常化，由降水尤其是强降水引发的局部洪涝、滑坡、泥石流等各种自然灾害频发。为了应对这些突发性自然灾害，降水空间分布信息的实时获得显得尤为重要，这就需要对降水分布模型进行深入的研究。目前，国内外常用的降水分布模型不下几十种，主要用来模拟场次降水分布或者总结多年平均降水分布，从而预测某一地区未来的降水分布趋势，但是这些模型均没有考虑降水过程中降水分布随时间的变化。　　降水分布模拟中，反距离平方加权法、普通 Kriging插值及指数函数降水分布模型的应用最为广泛。因此，本论文着重研究这三种模型的原理与实际应用。根据实际运用的结果，从模拟精度、各方法的突出特点及存在的问题不同方面来对比分析这三种模型。　　就模拟精度而言，认为没有最优的模拟方法，必须对所研究的区域进行探索分析，根据实际降水信息的特点以及气象要素与地理环境要素之间的关系选择最为合适的模拟方法。对比这三种方法的优缺点得出，指数函数降水分布模型在实际应用中可以获得降水中心位置及其降水量等较其他两种方法更多的降水分布信息。综合实际运用情况发现，这三种方法存在共同的问题，就是在降水分布模拟的过程中均没有考虑时间因素。而在整个降水过程中，降水空间分布情况是随着时间变化的，这三种方法所体现的只是整个场次降水的平均分布情况而没有体现出这种变化。　　根据上述的对比分析引出本论文的创新性研究，就是致力于改进现有的模型以便模拟降水分布随时间的变化情况。因此，在指数函数模型的基础上，建立考虑时间因素的新型降水分布模型。通过实例分析来验证新模型能够模拟出整个降水过程中降水分布随时间的变化情况，为小尺度的降水径流量预测及洪峰、滑坡、泥石流等灾害可能发生时间的预测提供实时降水信息。　　在反距离平方加权法、普通 Kriging插值以及指数函数降水分布模型三种方法的对比分析中，采取卡塔利娜岛2008年的4场降水信息为研究实例；在新模型的验证中采用其他2场降水信息。本论文研究的实例对象采用小尺度，模型对于大尺度的降水分布模拟是否有效还需要进一步探索。　　根据新模型模拟的降水过程中不同时间的降水分布图及降水中心位置图来验证新模型能够模拟出降水分布随时间的变化情况；通过Hayfield站点降水量的模拟值与实测值的对比分析验证新模型具有较高的模拟精度。从而说明新型降水分布模型在实际工作中具有较高的可操作性。