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高分辨率的中尺度数值预报模式是精细化预报的基础，目前，MM5中尺度数值模式在我国获得了广泛应用。该模式适用于不同的初值场并提供了许多供选择的物理过程和处理方案。但其默认设置主要是根据美国的情况进行的，不一定完全适用于我国。国内外大量的模拟试验说明，MM5模式物理过程和处理方案的选择在不同地区或不同季节间存在比较大的差异。因而，为了提高模式的使用效果，需要根据试验选择各地适用的初值场、过程和方案，将MM5模式本地化。本研究中首先选择了14个发生在2003年到2005年间大范围的中雨以上降水个例，利用MM5模式进行了模拟，以分析AK、GRELL、KF、BM等4种对流参数化方案对模式模拟结果的影响。其次选择了发生在2003年到2004年间的3个黄淮气旋个例，通过MM5模式模拟，来分析T213和NCEP两种不同初值场资料对模式模拟结果的影响。最后了利用神经元网络对两种初始场下MM5模拟的气旋中心位置和强度进行集成，探讨了模式输出产品在MICAPS系统下的集成方法以及利用模式输出制作空气质量预报的卡尔曼滤波方法。对14个降水个例的数值模拟表明：4个对流参数化方案均能较好地模拟出降水过程，但以AK方案最为适合；不同方案可对模拟结果的中小尺度系统动力、热力场结构特征产生重要影响。两种初值场资料的模拟对比表明：两种初值场都可以较好地模拟黄淮气旋过程；但两种资料本身存在明显差别而且这种差别会对MM5模拟结果产生影响；一般情况下，使用NCEP资料模拟的降水场要优于使用T213资料模拟的结果，而两种资料对气旋中心移动路径的模拟效果相当；当模拟区域内有明显的副热带高压时，使用T213资料模拟的气旋中心路径和降水场优于使用NCEP资料模拟的结果。神经元网可以综合两种初值场的优点，明显改善预报结果；当存在多个预报量时，单一网络结构比多个独立网络具有更大的优势。通过分析MM5显示模块对输出预报场资料的处理及MICAPS的数据格式，可以将MM5模式的输出结果集成到MICAPS2.0系统下显示。卡尔曼滤波可以较好地利用MM5模式丰富的输出产品制作空气质量预报。本研究中涉及MM5模式初值场选择、对流参数化方案的选择、输出结果的解释应用以及MM5模式输出在常用预报业务平台下的集成等本地化工作的多个环节，可以为各地利用中尺度模式开展精细化预报工作提供比较全面的参考。