目前对降雨事件的短时预测,获得了广泛关注,特别是对中尺度系统,当然也包括了雷暴情况。因为雷暴天气通常会伴随着天气在空间和时间范围内的迅速改变,并且会带来天气灾害,其影响包括从农民到飞行员等各种职业。所以对雷暴的发展、演变和运动情况的精确预报是至关重要的。本文在小波融合理论的基础上,首次在小波融合算法中考虑图像数据的物理意义,将可见光图像高的空间分辨率和丰富的纹理细节信息融合到红外图像中,提高了红外图像的空间分辨率,增加了红外图像数据的物理信息量。本文所提出的方法,充分考虑了红外和可见光图像本身数据的物理意义,用小波变换得到待融合数据的多分辨结构,在数据多分辨结构相应各级上采取不同的融合规则,得到融合数据的多分辨结构,利用小波逆变换重构融合数据。此方法得到的高分辨率红外图像不仅在视觉上得到了改善,而且丰富了红外通道数据的物理信息,取得了非常好的效果。结果表明：该融合方法简便易行,精度较高,为快速获取高分辨率红外图像提供了一条新途径。再对高分辨率的红外数据进行分析处理,预报出潜在对流初生(Convective initiation, CI)区域,使CI的预报时间更加提前。通过对我国京津地区一些时段的MTSAT卫星云图资料进行实验分析,预报CI。同时使用相同区域、同一时间段的雷达回波数据作为降水资料,对CI的预报结果进行检验,并根据检验结果对八分法系统参数进行调整,开发出一套适合中国地域的CI预报方法,最后取得了比较好的预报结果。