随着计算机技术的发展,模式逐渐提高,人们可以更精确地描述地形及较小尺度的天气变化。但是,它仍然不能满足人们的要求,尤其是对一些局地发生的突发性、转折性天气过程的预报结果往往失败,并且对于较长时效的天气预报结果也总是不理想。这让人们认识到传统的单一、确定性预报很难描述数值预报本身存在很多不确定性。近年来,集合预报成为国际上新一代数值预报的发展技术。它的主要目的就是为了解决数值预报模式中的不确定性问题。集合预报现已成为数值预报发展中的重要组成部分。如今,集合预报已经在各发达国家的数值业务预报体系中扮演重要的角色,如欧洲中期数值预报中心(ECMWF)、美国国家环境预报中心(NCEP)、加拿大气象中心(CMC)、英国气象局(Met-office)、日本气象厅(JMA)等都在业务预报基础上发展了自己的集合业务预报模式。并且集合预报产品也得到了广泛的应用。对于我国的数值预报来说,集合预报的发展还处在初级阶段,一方面集合预报技术还不够成熟,一方面预报员对于集合预报的知识还不普及,如何从大量的集合预报产品中挑选有用的信息还是一个难点。本文着重于考察集合预报的初值扰动技术,在前人研究的基础上,构建并改进两套中尺度区域集合预报系统GRAPES-BGM和GRAPES-ETKF。从两种方法的比较来看,ETKF分析扰动可以更好的反映观测密度和准确率,在相当的数量上保持集合扰动的不相关,并且扰动是正交的,BGM方法只能保证扰动的中心化,却不能保证正交性。ETKF扰动在观测空间呈等概率分布。但是ETKF方法比BGM方法略费资源。下面是本文研究分析的结果与结论:1.从各个降水评分检验上看,BGM集合预报系统的结果都好于ETKF集合预报系统。2.比较两个集合预报系统的离散度,我们从离散度图和talagrand分析上得到BGM系统的效果较好。当然这与BGM系统中的模式扰动的加入有一定关系。3.特征值分布特征:我们可以看到ETKF特征值的分布比BGM更平。可以看到ETKF方法在9个不相关的正交方向上保持了相当数量的集合预报方差。而BGM只有3个方向可以有这样的效果。与前人研究的结果相同。4.从集合平均和邮票图看,两个集合系统都不同程度地改进了降水的强度和范围。并且有些成员很好的预测了强降水中心,对预报员起到了很好的预警作用。比较看来BGM系统对降水强度的改进比较明显。5.降水概率预报上,两个系统在不同的地区表现的效果也不同,总的来看,BGM系统对较强降水的预报效果较好,ETKF系统在降水范围的预报上比较准确。两个系统都很好的反映了不确定对预报结果的影响。6.在BGM集合系统加入边界扰动后,在一定程度上增大了集合离散度。并且对降水评分的检验上有一定改进。7.经过聚类分析后得到的ECMWF/ALADIN集合预报系统的结果,与业务预报相比,一定程度上改进了集合预报的离散度,提高了降水预报的各项评分。