近年来,随着计算机技术的不断提高,以高性能计算机为基础的数值天气预报也有了飞速发展。垂直坐标系作为数值模式垂直离散的基础,对于模式预报性能具有重要影响,混合?-p坐标因其独特优势目前被广泛应用于世界多个数值天气预报中心的数值模式中。然而,目前世界上并没有一种公认最优的混合坐标设计算法。因此,很有必要对混合坐标设计进行深入探索和研究。目前,混合坐标设计算法主要包括Benard算法和Eckermann算法。本文在对混合坐标系统进行理论分析的基础上,以上述两类算法的Fortran实现为出发点,首先给出了Benard2008算法中参数a的确定方法,随后将两类算法进行有机结合,提出了一种新的复合设计算法。基于上述三类算法,共得到四种混合坐标。本文以YHGSM T511全球谱模式为平台共设计了四组对比试验,试验结果表明:(1)同?坐标相比,混合坐标可以显著提升模式中上部预报准确度,且对准确度的提高程度表现为随高度升高而增大的趋势;(2)四种混合坐标均能准确预报平流层环流形势的急剧调整和全球温度场的分布特征;(3)在保持总层数不变的情况下,通过局地加密对流层顶的层次分布可提高模式上部预报准确度,但却以降低模式下部预报准确度为代价,且不同预报量在对流层顶对预报准确度的影响效果不同;(4)同Benard算法相比,除个别局部区域外,复合算法整体上表现出提高模式预报准确度的趋势。