数值天气预报技术与能力在不断地发展与提高,集合预报是数值预报发展中的一个热点。集合预报产品所提供的大量预报信息,需要通过合适的产品释用处理来传递给用户,因此对集合预报产品进行解释与应用是实现其实用价值的一个重要环节。选取武汉站00:00 UTC地面气温(T_2m)作为预报量,利用其历史观测资料及2008年1月份TIGGE资料中的NCEP 120 h集合预报资料,基于单一数值预报产品的贝叶斯统计处理技术——贝叶斯输出处理器（Bayesian Processor ofOutput,BPO）,对NCEP集合预报各成员进行BPO建模,获得了各成员贝叶斯概率预报,研究了NCEP集合预报各成员在2008年1月份对武汉站00:00 UTC T_2m的120 h预报能力差异。基于各成员有效信息评分（Informativeness Score,IS）,尝试对各成员贝叶斯概率预报进行融合,获得了代表NCEP集合预报不确定性的集成贝叶斯概率预报。初步试验结果表明,NCEP集合预报各成员具有不同的预报性能,各成员贝叶斯概率预报之间存在较明显差异,这种基于BPO的集合预报产品释用方法,可以将集合预报不确定性定量化为一个集成贝叶斯概率预报,从而实现集合预报的概率化。