超级积云对流参数化(SP)的传统定义是在大尺度模式的格点中耦合一个云模式(CRM)，从而对原先次网格的积云对流过程进行显式表达。本论文将SP方法的应用领域拓展到中尺度区域天气模式GRAPES模式中。论文的主体内容由两部分组成：为了在GRAPES模式中实现SP方法，论文第一部分详细阐述了如何设计并开发一个轻量但性能可靠的简化二维云模式。该云模式通过了一系列标准测试的检验，如密度流、对流热泡、重力内波，同时还进行了一个理想风暴试验。理想试验的结果表明这个基于Arakawa-C网格、Charney-Phillips垂直跳层、RK3-5离散化方案的云模式能够较好地模拟典型大气现象，特别是对流、涡旋等。云模式的动力框架稳健并能胜任高分辨率的模拟，微物理过程对于云尺度过程的模拟也很合理。由于该云模式以实现SP为最终目标，同时考虑了GRAPES模式的诸多特征，因此针对SP方法在GRAPES模式中的应用具有良好易用性和适用性。论文第二部分将第一部分中设计开发的简化二维云模式与GRAPES模式进行动力耦合，形成GRAPES模式的超级积云对流参数化版本SP-GRAPES。为检验SP-GRAPES模式的降水预报性能，选取北京“7.21”暴雨降水程过个例，进行了控制试验(CTL)与超级积云对流参数化试验(SP)。由于计算资源有限，SP方法只在北京附近地区使用，在北京附近地区的以外区域仍采用CTL试验中一致的模式配置。个例模拟试验结果表明，SP方法能够对CTL试验中模拟的位置偏东的最大暴雨带产生一定的调整，弥补CTL试验中最大降水量的不足，同时明显改进云量的模拟。但是整体而言，SP方法产生了过量的降水，并且由于SP方法只在局部地区使用，在北京附近地区得以改善的降水位置和降水量造成下游地区的预报偏差增大。目前，SP-GRAPES模式的框架已初步建立起来。然而，作为SP方法在天气模式中的初步尝试，在技术细节上仍有很多地方值得改进。例如，可以在云模式内部构建更为完整详细的物理过程，从而逼近物理耦合器的最终目标；同时，也可以改进云模式与GRAPES模式的耦合方案，如何使两个模式和谐地相互作用是值得深入研究的问题。