边界层（Planetary Boundary Layer,PBL）参数化方案的准确性会影响数值模式对近地面变量和大气低层热动力结构的模拟,这对雷暴等强对流天气的预报非常重要。但PBL方案内在的不确定性使得单一预报具有局限性。随机参数扰动（Stochastic Parameter Perturbation,SPP）方案是一种针对物理参数化方案中不确定的参数进行扰动的集合预报方法,从根源上表征了预报不确定性。本文基于WRF模式中常用的MYNN PBL参数化方案,使用SPP方法扰动方案中重要的三个不确定参数,探究了这种随机扰动MYNN PBL方案参数的方法（Stochastic Perturbed Parameters in the MYNN PBL scheme,SPPM）在对流尺度集合预报中的影响,同时调整了SPPM方法的3个参量（去相关时间尺度、空间尺度和格点标准差）探究了在对流尺度中对MYNN方案中参数进行扰动的最优设置。本研究首先基于北京地区一次雷暴过程进行了个例探究,基于个例研究的初步结论,又扩展试验时间进行了一周的预报试验。在试验中,考虑到边界层的日变化,本文还同时设置了00UTC和12UTC两个不同的起报时间进行了对比分析。本文得到的主要结论如下:（1）在对流尺度集合预报中,SPPM方法可以有效提高近地面变量和700h Pa以下低层变量的离散度,降低了均方根误差和连续分级概率评分,提高了集合预报系统的概率预报技巧,同时在对雷暴个例的试验中显示,该方法对于短时强降水的位置和强度预报也有提高。（2）对SPPM方法中三个参量的试验说明相比于在中尺度中的设置（去相关时间尺度6h,去相关空间尺度700km,格点标准差0.15）,在对流尺度中将去相关时间尺度增大为12h集合离散度有明显提高。格点标准差增大为0.20时预报技巧也有所提高。去相关空间尺度维持在700km较好,尺度过小（150km）时技巧降低。（3）从00UTC和12UTC两个不同起报时间的试验对比可以看出,预报的技巧提高都在12UTC至00UTC之间（北京时夜间）更明显,说明SPPM方法主要提高了对夜间边界层发展不确定性的估计。基于上述结果表明,在对流尺度集合预报中SPPM方法可以有效表达MYNN PBL参数化方案的不确定性,提高集合预报系统的预报技巧,技巧的提高在夜间更优。且对参数加入的扰动在时间上更长的相关性对参数不确定性的估计更好。