雷暴是影响飞行安全的重要天气现象之一，目前尚缺乏专门针对影响飞行安全的小尺度天气现象的预报模式。粗糙集方法可在对数据样本内在依赖关系认识不足的情况下，进行有效推理，粒子群算法是一种原理简单、易于实现并广泛应用的智能优化算法。本文研究了粗糙集理论和粒子群算法在小尺度雷暴天气预报中的应用。 首先，基于MICAPS系统获得了气象数据，建立了用于小尺度气象预测的数据库，选取了初始气象因子，并利用反距离加权平方法对缺失数据进行了弥补。 其次，利用粗糙集和粒子群算法对气象数据进行分析处理，从三个方面展开：第一，利用粒子群算法并结合粗糙集对气象数据进行离散化处理，以知识依赖度作为离散化指标，和常用离散化方法进行了比较，实验表明，本文提出的方法能够有效地对气象数据进行离散化处理；第二，对离散后的气象数据进行属性约简以提取关键气象因子，提出了一种基于粒子群的属性约简算法，和常见属性约简算法的实验对比表明，该算法在气象数据属性约简中能够得到较优的约简结果：第三，基于关键气象因子利用粗糙集进行气象规则的提取，但存在部分数据拒识现象，因此又利用粒子群算法进行二次规则挖掘，将这两种方法挖掘的气象规则结合在一起形成规则库，利用规则库进行小尺度雷暴天气的预测，预测精确度基本满足了实际工作的需要。 最后，利用“策略模式”设计了“基于粗糙集与粒子群算法的雷暴天气预报软件”的框架结构，可扩展性作为软件设计的主要目标。