智能手机的智能中湿度测量功能在气象预报中的应用主要体现在高密度数据采集和实时环境监测两方面，其技术基础源于内置电容式或电阻式湿度传感器的手机湿度精准度提升（如三星Galaxy S4等机型搭载的碳湿敏电阻传感器）。这类传感器通过监测聚合物薄膜介电常数或导电率变化，测量将湿度转化为电信号，气象测量范围通常覆盖0-100% RH，预报应用响应时间可缩短至秒级。智能中以中国专利CN101471972A为例，手机湿度智能手机通过集成大气压力、测量温湿度感应模块，气象结合补偿算法实时计算天气变化趋势，预报应用并直接通过APP显示未来12小时的智能中降水概率。
在气象预报领域，手机湿度智能手机的测量分布式湿度数据可显著弥补传统观测网络的空间不足。例如，气象欧洲研究团队发现，预报应用当城市区域每平方公里存在50部以上开启湿度监测功能的手机时，其数据密度是传统探空站的300倍，能有效捕捉到暴雨前局地湿度骤升5-10%的细微变化。这种高分辨率数据已被应用于伦敦城市气象模型，使短时强降雨预报准确率提升18%。
具体应用场景包括：
1. 微气候监测：北京气象局2024年的试验显示，通过1000部智能手机实时回传的湿度数据，成功在奥林匹克公园区域识别出因建筑群导致的“干岛效应”，该区域日间相对湿度比周边低15-20%，这修正了原预报中3℃的体感温度误差。
2. 灾害预警：深圳在台风“山竹”过境期间，利用智能手机众包湿度数据（采样频率1分钟/次），提前45分钟预警龙岗区局部湿度突破98%的洪涝高风险区，较传统雷达监测提前25分钟。
3. 数据同化：GRAPES数值预报模式引入智能手机湿度观测后，对长江流域梅雨锋面湿度的模拟偏差从±7.2%降至±3.5%，使24小时降水预报TS评分提高0.12。
不过该技术仍存在精度局限：实验表明，当环境湿度>85%时，部分手机传感器的测量误差会从±3%扩大至±7%，需通过背景场湿度>60%时的分段函数进行校正。Vaisala的对比测试显示，未经校准的智能手机湿度数据在暴雨预警中的误报率比专业站高22%，但经过卡尔曼滤波算法处理后可将差距缩小至8%。