集合预报已成为目前数值预报业务和研究发展的重点。而集合预报系统框架的构建是发展高质量集合预报系统的核心。良好的集合预报系统框架需要建立在计算资源、集合成员数和模式分辨率之间达到平衡关系的基础上。本文主要利用NCEP业务运行的全球集合预报系统(GEFS),设计了大量的数值试验,分析了增加集合成员数和提高模式水平分辨率对集合预报效果的影响以及它们的相对重要性,并以此为基础,提出了NCEP集合预报系统框架的优化设计方案。研究选择2009年12月1日到2010年1月31日为研究时段,北半球热带以外地区(20-80°N)和南半球热带以外地区(20-80°S)为研究区域,选择6个变量进行检验评价,包括500hPa和1000hPa位势高度场、850hPa和2米温度场、10米经向和纬向风场,主要检验方法包括均方根误差、距平相关系数、CRPS和Brier技巧评分及其分解。得到以下主要结论：1.在模式分辨率不变的情况下,增加集合成员数可以不同程度地提高集合预报的效果。具体而言, (1)使用Lorenz-96理想模式的分析表明,随着集合成员数增加,对预报效果的提高程度逐渐减小,增加集合成员数更有助于提高集合概率预报的效果。(2)进一步使用NCEP GFS复杂模式验证了理想试验的结果,分析认为,在北半球,集合平均预报效果显著提高所对应的预报时效会随集合成员数倍增而逐渐缩短；而对南半球整个预报时效内的预报效果都有显著提升,但提高程度随成员数倍增明显降低。增加集合成员数对集合概率预报效果的影响比对集合平均预报的影响大。集合成员数倍增对北、南半球的集合概率预报效果均有显著提高。这种改善作用主要源于增加成员数在短预报时效对分辨能力的提高,在长预报时效对可靠性的提高。2.在集合成员数不变的情况下,提高模式水平分辨率可以改善多数变量在短预报时效的集合预报效果。具体地, (1)对于500hPa和1000hPa位势高度场,10米经向风和纬向风场,增加模式水平分辨率基本上仅在短预报时效对集合平均预报和集合概率预报效果有显著的提高。(2)850hPa和2米温度场集合平均和集合概率预报对模式水平分辨率的提高要比其他变量敏感。3.选取两个耗用相近的计算资源的集合框架—70个集合成员T126水平分辨率(70T126)和20个集合成员T190水平分辨率(20T190),对它们的集合预报效果进行统计分析和个例分析。统计结果显示,对于多数变量,在短预报时效提高模式水平分辨率的作用要比增加集合成员数重要；对于长预报时效,增加集合成员数更有助于提高集合预报技巧。在统计分析结果的基础上,选择2009年美国圣诞暴雪事件的天气过程作为个例进行研究。结果发现,对于14天(3天)预报,70T126(20T190)的预报效果优于20T190(70T126)。上述发现与统计分析得到的结论一致。4.基于上述研究结果,本文设计了NCEP GEFS集合框架的优化方案。通过构建可变模式水平分辨率和可变集合成员数相结合的集合框架,分别用以提高NCEP GEFS的1周和2周的预报效果。通过对大量的数值试验结果的统计分析和2009年美国圣诞暴雪事件的天气过程的个例分析,结果表明这种优化的集合框架既节省计算资源又具有较好的预报效果。本文的研究对于未来发展更新NCEP GEFS十分必要。同时该研究结果也具有一定的普适性,可以为全球其它数值预报中心设计和发展集合预报系统提供借鉴,尤其是对于起步较晚的中国的集合预报系统发展具有重要的参考作用。