为提高集合预报在延伸期天气预报和资料同化中的应用水平,本文针对T213全球集合预报系统延伸期(11-15d)预报产品释用方法以及基于GRAPES区域集合预报和GRAPES区域三维变分的EnKF-3DV混合同化方法进行了一些探索研究及初步试验。由此为提高集合预报在T213延伸期(11-15d)天气预报和GRAPES资料同化中的应用水平提供一些科学依据。基于T213集合预报系统2008年1月中国及附近区域500hPa高度和850hPa温度的1-15天预报资料,构建延伸期预报产品释用方法,通过对逐日11-15天预报资料做集合平均和后向衰减权重系数滑动平均,进而得到延伸期(11-15天)候平均和候距平预报,并对预报效果进行检验,结果表明由该方法得到的预报产品具备一定的应用价值,且候距平预报对延伸期(11-15天)的大范围持续性异常距平具有较强的捕捉能力,对异常距平出现的范围和分布、强距平中心的位置的预报均较好,但强度整体偏弱。基于中国气象局数值预报中心已经建立的GRAPES区域集合预报业务系统和区域3DVar同化业务系统,利用扩展控制变量法实现气候统计背景误差协方差和集合估计背景误差协方差的耦合并构建GRAPES区域模式EnKF-3DV混合同化系统。针对系统EnKF同化分析部分存在的变量间平衡性差、分析增量不平滑、分析增量明显比3DVar同化分析增量小等三个突出的问题,仔细分析了其原因并采取了相应的措施对系统进行了优化改进。并进行了EnKF同化单点理想试验验证了系统EnKF同化分析部分的正确性和合理性;通过EnKF同化局地化尺度敏感性试验明确了合适的局地化尺度;在此基础上进行了混合同化个例试验,结果表明当集合估计背景误差协方差权重系数取0.8时效果最好,相对于3Dvar同化而言,混合同化位势高度场改进不明显,风场(U,V)各预报时效整体而言均略有改进,且高层(300hPa以上)比中低层改进更明显。整体而言混合同化相对于3DVar同化表现出了一定的优势。