GRAPES为我国自主研制的新一代数值天气预报模式。本文利用台站观测资料、NCEP-FNL和ERA-interim再分析数据集,及ECMWF数值预报产品,分析了GRAPES模式对2011/2012年冬季气候的模拟能力,检验了GRAPES对该年冬季4次寒潮天气的过程降温、高低空环流型式等的预报能力,并特别对预报效果较差的2012年2月22日寒潮事件进行分析,寻找预报出现较大偏差的可能原因,最后重点检验了GRAPES模式对单站气象要素的预报能力。所得结果对进一步认识GRAPES模式和未来改进模式提供了理论依据和思路。本文得到的主要结论如下：(1) GRAPES能较好地模拟2011/2012年冬季环流背景场。模式能抓住西风指数在2012年1月从高指数位相的明显下降过程,能较好刻画冬季大气环流的调整,但其模拟的西风指数在1-2月略偏高。模式对500hPa位势高度场的预报性能随预报时效增加而下降的速率快于ECMWF模式,在西伯利亚地区下降最为明显。GRAPES模式预报冬季气温的季节演变趋势与实况一致,但其预报日平均气温较实况偏低,日最高气温较实况偏高。对日最低气温,模式在1月中旬以前预报较实况偏低明显,中旬以后,模式与实况的差值较前期偏小。此外,模式还能较好模拟南支槽的东移及其带来的丰沛水汽和降水,但对13-16日我国南方地区出现的一次较强降水过程,GRAPES模式120h预报的南支槽强度远小于初始场。(2) GRAPES模式对2011/2012年冬季4次寒潮过程中的短中期天气形势、冷空气源地及影响路径、剧烈过程降温、西伯利亚高压强度变化等的预报基本准确,850hPa温度平流及风速的预报效果不如前几个要素,对温度平流预报最差。模式在东部的预报效果优于西部。并且,GRAPES模式的预报效果随时间存在一定波动,对2012年2月5日寒潮前期各要素空间分布预报较差,中后期较准确,2月22日寒潮前期预报较为准确,中后期较差。对1月18日和2月14日寒潮预报效果较好且稳定。对于各要素时间演变特征的预报,模式在2月5日寒潮过程预报较好,2月22日寒潮过程预报最差。(3)对于模式预报误差较大的2月22日寒潮,在其中后期模式预报我国中东部负变温区范围及强度明显偏小,新疆、东北东部及我国南部地区变温强度与实况有偏差。这可能与24日模式在西北太平洋预报出一异常闭合低涡,东亚大槽偏强有关,模式预报低层西伯利亚高压强度也出现偏差。另外,因引导此次寒潮爆发的短中期天气形势—“小槽发展型”,相对于“横槽转竖型”对冷空气能量的蓄积弱,此种流型不稳定及不典型也使得此次寒潮可预报性较差。GRAPES模式预报该次寒潮大风区位置及强度误差较大,预报河套地区强风区位置偏南。风区强度的预报偏差主要出现在东北、华北地区、新疆中部、河套、长江流域及以南地区,此外模式在辽东半岛和两广丘陵东部空报出小片大风区。模式预报风速出现较大误差的地方与预报温度平流效果较差的地方较为一致,因此温度平流预报误差可能主要是由风速预报误差导致的。(4)对于北方站,GRAPES模式对500hPa位势高度和地面气温预报的变化趋势与实况一致,温度平流与实况有一定差距,可能是由于模式对风速的预报存在偏差。模式24h内预报效果好于48h。然而在南方站,其24h内预报产品并未明显优于48h预报。模式对位势高度、地面气温及温度平流的变化趋势预报基本准确。有趣的是,模式预报的14时地面气温与实况较为吻合,而夜间02时气温却出现了较大的偏差,明显偏低于实况。这种日夜不一致的偏差可能有多方面原因。一方面,文中以再分析资料表征实况,势必会产生一定误差。然而本文同时选取台站观测资料,得到了相似的日夜不一致偏差现象,这说明资料问题并不是该现象产生的关键原因。另一方面,模式本身存在一些问题,包括对真实地形描述不精确,模式的对流参数化方案和边界层方案有待改进,以及模式初始场存在较大的误差。最终原因有待进一步考证。