暴雨是影響範圍小而強度變化大的天氣系統。數值預報由於受到解像度及觀測數據局限，無法準確預報定點雨量，只能提供大範圍的降雨情況，表現亦不穩定。因此氣象機構（包括天文台）只能從臨近預報的角度入手，分析雷達圖上的迴波，試圖進行短時預報。
天文台在 1999年推出小渦旋（SWIRLS，Short-range Warning of Intense Rainstorms in Localized Systems）預報系統，多年來以不同算法分辨迴波並預測動向。近年更嘗試進行集合預報及以機器學習的方法處理迴波，但未有研究報告。
文章附上天文台2017年於學術期刊發表的文獻，有興趣的朋友可細閱。這裡只給導讀：
1. 發出雨量預警是 yes/no 的問題，雨量是否達標也是 yes/no 的問題，因此就得出四個組合：命中（hit）、虛報（false alarm）、漏報（miss）及正確不預警（correct negative）。統計學上有相當多的指標去判斷表現，其中最常用的是 偵測率/命中率（POD），虛報率（FAR）及臨界成功指數（CSI）。以上的定義及公式可見附圖1。
2. 要提升命中率，增加預報次數就可以，但同時亦會增加虛報率。
3. 命中率與虛報率隨預報長度下降/上升。兩者的交點就是打和點，即有效預報的最長時間。
4. 附圖2 是天文台不同算法預測不同雨量的表現。0.5毫米是有雨/無雨，5毫米是一般降雨，30毫米是暴雨（黃雨）。而TREC 、MOVA及ROVER則是由舊至新的算法。預測有雨/無雨的表現最好，1小時預報命中率有七成；預測暴雨，1小時預報命中率只有四成。
5. 留意虛報率。預測有雨/無雨，1小時預報虛報率有三成；預測暴雨，1小時預報虛報率達六成。留意再高的雨量（例如50/70毫米）沒有顯示，相信也不敢顯示。
6. 由於暴雨1小時預報命中率小於虛報率，有效時間少於1小時。天文台也曾公開表示過，只是公眾甚難相信/接受。
天文台在暴雨預報做了很多研究，也發表了不少文獻，這是無可否認的。因此2018年獲世界氣象組織指定為臨近預報區域專業氣象中心，為亞洲區內的氣象機構提供臨近預報方面的支援及培訓，對降雨與否及一般雨勢預報的確有貢獻。
不過暴雨預報仍然是全球的難題，人類仍然無法參透大自然的奧秘。