观测资料的质量控制直接影响数值预报资料同化的分析质量。本文针对GRAPES区域同化和预报系统的三维变分,在讨论观测误差的非高斯分布误差模型的基础上,发展建立了基于“高斯分布+均匀分布”和“高斯分布+拉普拉斯分布”观测误差模型的变分质量控制方案,并检验分析了其适用性与有效性。同时,以全球预报系统(GFS)资料作为背景场,利用探空、地面、船舶、飞机、云迹风等常规观测资料和COSMIC卫星反演资料进行同化和预报,分析了华南地区特大暴雨、台风的个例试验和2013年8月共31天的批量试验。试验结果表明：变分质量控制能够依据观测资料的不同质量对观测权重进行合理调整,对位势高度、气压、风、比湿的分析增量场和分析场改善显著,尤其在强降水区具有更加明显的效果；对降水落区、降水强度及中心位置的预报质量具有较好的提高,特别对暴雨、大暴雨等较大降水量级的预报能力反映出更好的改善效果,同时对台风路径有一定的改善作用,充分显示了变分质量控制在中小尺度剧烈天气过程中对同化分析和预报的重要作用。与此同时,就变分质量控制方案的初始启动和关键参数进行了研究,并详细讨论了变分质量控制的参数方案,通过设计四组试验进行对比分析,试验结果表明,新方案的参数配置相比其他方案对观测权重的处理、分析增量的调整相对更合理,对分析场、降水场改善更显著,也验证了根据不同观测类型,不同要素使用不同参数配置的正确性。