集合预报通过动力学方法表征预报误差,合理估计实际大气的不确定性特征,能够较好地解决单一确定性预报因预报模式的高度非线性、大气的混沌性特征造成的预报技巧严重受限的问题。区域集合预报在全球集合预报系统的基础上提高了预报分辨率等,为定量估计中小尺度运动不确定性、提高中小尺度天气过程预报准确性提供了条件。由于集合初始扰动方案、边界扰动方法、模式误差以及分析误差等原因,集合预报结果与观测存在一定的偏差以及集合离散度通常不足,是应用区域集合预报产品之前仍需解决的问题。但前人研究多集中于对集合平均预报误差的订正,较少涉及集合离散度的调整或者两方面同时进行的订正。同时,区域集合预报的初始场中大尺度信息质量偏低,难以准确反映实际大气多重尺度不确定性特征,且传统降尺度获取边界条件的方法会造成边界上的不连续现象,是影响区域集合预报质量的重要原因之一。为了提高区域集合预报质量,本文首先在B08RDP(The Beijing 2008 Olympics Research and Development Project)项目多中心集合预报资料质量评估的基础上,基于卡尔曼滤波递减平均的一阶矩和二阶矩偏差订正方法,提出并发展了综合偏差订正方案,通过敏感性试验确定一阶矩和二阶矩订正的最优权重系数,并对综合偏差订正方案的订正效果进行了多方面检验分析。然后,本文利用Barnes低通滤波器,将全球集合预报质量相对较高的大尺度扰动信息与区域集合预报质量相对较高的中小尺度扰动信息进行有效融合,构造多尺度混合的集合初始扰动,开展区域集合预报,进一步较好地反映实际大气运动的多尺度不确定性特征。本文的主要结论如下：(1) B08RDP五套集合预报质量评估中,NCEP集合预报集合平均预报误差最小、离散度最为合理,其预报可信度与可辨识度均最优,而CAMS由于过大的集合平均预报误差,质量最差,与数值模式的不完善和集合成员数较少有关；(2)综合偏差订正方法可以有效改善集合预报的平均预报偏差和合理的集合离散度,最终提高集合预报的预报质量,具有良好的业务应用能力。同时,综合偏差订正效果与集合预报资料、预报变量本身的质量有关；(3)尺度混合初始扰动方法通过Barnes滤波器提取大尺度和中小尺度扰动信息,并将二者有效融合,能够较好地保留质量较高的大尺度和中小尺度扰动信息,能够构造出更加合理的区域集合预报初始扰动,是改善区域集合预报质量的一种有效方式。