Las previsiones de precipitación en conjunto (EPFs) pueden ayudar a extender los plazos de anticipación y proporcionar pronósticos probabilísticos confiables, que se han aplicado ampliamente para predicciones de caudal fluvial mediante la conducción de modelos hidrológicos. No obstante, los sesgos inherentes y la subdispersión en las EPFs requieren un procesamiento posterior para una aplicación precisa. Es imperativo explorar el tiempo de anticipación hábil de las EPFs procesadas posteriormente para las predicciones de caudal fluvial en verano, particularmente en regiones montañosas. En este estudio, cuatro EPFs populares, es decir, el CMA, ECMWF, JMA y NCEP, fueron procesadas posteriormente mediante dos métodos de vanguardia, es decir, el promedio de modelos bayesianos (BMA) y los métodos de procesamiento posterior basados en generadores (GPP). Estas previsiones refinadas se integraron posteriormente con el modelo Xin"anjiang (XAJ) para la predicción del caudal fluvial en verano. Las actuaciones de las previsiones de precipitación y las predicciones de caudal fluvial fueron evaluadas de manera integral antes y después del procesamiento posterior. Los resultados revelan que las EPFs en bruto frecuentemente se desvían de las previsiones de media en conjunto, subestimando particularmente la lluvia torrencial. También hay claras subestimaciones de la incertidumbre en sus pronósticos probabilísticos. Entre las cuatro EPFs, el ECMWF supera a sus pares, ofreciendo previsiones de precipitación hábiles para 1-7 días de anticipación y predicciones de caudal fluvial para 1-4 días de anticipación. La efectividad de los métodos de procesamiento posterior varía, sin embargo, tanto el GPP como el BMA abordan efectivamente la subdispersión de las EPFs. El método GPP, recomendado como el método superior, puede mejorar efectivamente tanto la precisión de las previsiones deterministas como probabilísticas. Además, el ECMWF procesado posteriormente por GPP extiende el tiempo de anticipación efectivo a siete días y reduce la subestimación de los flujos máximos. Los hallazgos de este estudio subrayan los beneficios potenciales de las EPFs procesadas hábilmente, proporcionando una referencia para la predicción del caudal fluvial en cuencas de ríos montañosos.