绘制实况降水图的核心步骤包括：首先需要准备降水观测数据，可通过气象站点或卫星遥感获取；其次选择合适的绘图工具，如Python的Matplotlib、Basemap库或专业GIS软件；然后进行数据清洗和格式转换，确保数据质量；最后通过插值算法生成空间连续的降水分布图，并叠加地理边界完成可视化。具体操作上，Python代码可先读取CSV格式的站点数据，利用Geopandas处理地理信息，Matplotlib绘制填色图，Basemap添加地图要素，最终输出包含色标、图例的降水分布图。专业领域推荐采用GB/T 35968-2018国家标准规定的11级降雨色标体系，确保成果规范性。

该方法的科学依据主要体现在三方面：气象行业标准GB/T 35968-2018明确规定了降水量图形的构成要素、配色规则和制作流程，其中特别强调降水中心最大值标注和数据可读性要求。中国科学院成都山地所2025年最新研究证实，耦合TA-UNet降尺度模型能有效提升卫星降水数据的空间分辨率，这对解决山区站点稀疏导致的插值误差具有突破意义。国家气象中心业务系统长期采用协同克里金插值法处理全国664个国际交换站数据，其交叉验证误差控制在0.8毫米左右，证明该方法在业务应用中的可靠性。从技术实现看，Python生态的Pandas、Xarray等库可高效处理时序数据，Geopandas支持shapefile地理数据交互，Cartopy库则提供专业地图投影功能，这些工具链的成熟为降水可视化提供了技术保障。值得注意的是，2025年云南省气象局业务实践显示，当站点密度低于1个/万平方公里时，需引入地形海拔修正因子，这对横断山区等复杂地形区域的降水制图尤为重要。