本文选取了华南前汛期的暴雨个例，采用AREMv2.3和MM5v3.6两个中尺度数值模式进行数值模拟，并分别在两模式物理量的初始场(温度场，湿度场，风场)上加扰动，分析不同物理量场上的扰动对降水模拟结果的影响，对大尺度形势场的影响以及物理量误差和扰动能量的增长情况。同时也初步讨论了误差增长与湿对流的关系，扰动振幅对模拟结果的影响和华南区域的中小尺度降水的可预报性问题。　　 数值试验结果表明：在不同物理量场加实际振幅的正态分布形式的扰动时，误差的增长、对降水的影响是不同的。两个模式的结果也有不同。对于24小时降水预报，AREM模式和MM5模式中都是温度场扰动对降水的影响最大。扰动对大尺度形势场的影响较小。两个模式加扰动后，初始时刻都是风场扰动的DTE相对较大，但72小时后，三种扰动产生的DTE差别已较小。随着时间的推移，DTE波峰向大尺度方向移动，大尺度也越来越多的受到影响。误差的增长与湿对流不稳定有着密切的关系。DTE的变化与垂直速度、云水、雨水、急流都有联系。湿对流强的区域、时段、层次，DTE发展的越强。降水能谱说明了短时间段、小尺度降水预报的困难性。与大振幅扰动相比，小振幅扰动造成的误差校小。但是小振幅扰动的迅速发展，很快就会对降水预报造成较大的影响。因此只能有限的提高预报质量，而且由于扰动非线性增长很快，在预报时间的提前上，不会有太大的改善。　　 分辨率提高后，误差增长的速度加快，由于高分辨率模式能够更好的捕获小尺度的信息，小尺度的可预报性就更低。模式的可预报性，是与个例有关的。不同个例，可预报性也可能不同。