Un radiómetro de microondas terrestre (MWR) proporciona perfiles atmosféricos continuos bajo diversas condiciones climáticas. El cambio en la cantidad total de vapor de agua precipitable (PWV) y el camino de agua líquida (LWP) antes de los eventos de lluvia es particularmente importante para mejorar la previsión de lluvias. Sin embargo, el análisis del PWV y LWP antes de los eventos de lluvia en la meseta es especialmente digno de exploración. En este estudio, se utilizó el MWR instalado en Xining, una ciudad ubicada en la meseta tibetana del noreste, durante septiembre de 2021 a agosto de 2022. Los resultados revelan que la temperatura y la densidad de vapor recuperadas por el MWR demuestran una precisión confiable, en comparación con las observaciones de radiosondas; los valores de PWV y LWP durante el verano representan más del 70% del total anual en el área de Xining; tanto el PWV como el LWP en el momento inicial de los eventos de lluvia son más altos durante el verano, especialmente después del atardecer (durante las 20-00 hora solar local); y notablemente, las anomalías de PWV y LWP se incrementan abruptamente 8 y 28 minutos antes del momento inicial, respectivamente. Además, la media de la anomalía de LWP aumenta después del momento de cambio (el momento en que aumenta abruptamente) hasta el momento inicial; a medida que aumenta la intensidad de los eventos de lluvia, la ocurrencia del momento de cambio se retrasa, especialmente para las anomalías de PWV; mientras que la ocurrencia del momento de cambio es similar para los eventos de lluvia de nubes convectivas y estratiformes, las anomalías de PWV y LWP aumentan más en el momento inicial; a medida que aumenta la intensidad de los eventos de lluvia, la ocurrencia del momento de cambio se retrasa, especialmente para las anomalías de PWV; mientras que la ocurrencia del momento de cambio es similar para ambos eventos de lluvia de nubes convectivas y estratiformes, las anomalías de PWV y LWP aumentan más drásticamente después del momento de cambio en los eventos de nubes convectivas. Este estudio tiene como objetivo analizar las características temporales del PWV y LWP, y evaluar su potencial en la predicción de eventos de lluvia.