本发明公开了一种基于改进VIT神经网络的短临降水预报方法，包括以下步骤：（1）采集气象雷达回波资料、风廓线雷达资料，并进行质量控制和特征提取；（2）搭建融合了深层链接和自适应最优权重分配的VIT神经网络模型；（3）构建训练集后对模型进行训练，并引入基于均方根误差和对流面积变化率的损失函数；（4）基于训练好的模型预报未来的雷达回波，并转换得到降水预报场；（5）基于频率匹配法和消空法对降水预报场进行后处理，得到最终的短临降水预报产品；本发明能有效改善小量级降水的空报和大量级降水的漏报，进而进一步提高降水预报技巧。