降水量作为重要的气象要素，对农业生产、水资源管理和生态环境等方面具有至关重要的影响。
准确预测降水量时空分布对防灾减灾和社会发展具有重要意义。
经验正交函数(EmpiricalOrthogonalFunction,EOF)作为一种常用的数据降维和时空特征提取方法，被广泛应用于气象领域。
近年来，随着人工智能技术的发展，BP神经网络(BackPropagationArtificialNeuralNetwork,BP-ANN)在非线性时间序列预测方面展现出巨大潜力，并逐渐应用于降水量预测研究。
本文综述了基于EOF和BP-ANN的降水量空间统计建模研究进展，首先阐述了EOF和BP-ANN的基本原理，然后分别从降水量时空特征分析和降水量预测模型构建两个方面进行文献回顾，最后总结了现有研究的不足并展望了未来的研究方向。
关键词：降水量；经验正交函数(EOF)；BP神经网络(BP-ANN)；空间统计建模；预测
降水是地球水循环的重要环节，对水资源、农业生产、生态系统和人类社会都具有至关重要的影响。
然而，降水的时空分布极不均匀且变化多端，准确预测降水量一直是气象学研究的难点和热点。
经验正交函数（EmpiricalOrthogonalFunction,EOF）是一种常用的数据降维和时空特征提取方法，可以将原始数据分解为若干个正交的空间模态和对应的时间系数，从而揭示数据的主要时空变化特征。
BP神经网络（BackPropagationArtificialNeuralNetwork,BP-ANN）是一种多层前馈神经网络，通过反向传播算法调整网络权值和阈值，能够有效地学习和拟合数据间的非线性关系，在时间序列预测方面得到了广泛应用。
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