针对P-σ九层区域气候模式(P-σRCM9)对物理过程描述过于简单的不足之处，将目前国际上应用广泛的陆面过程、辐射传输以及积云对流参数化方案引入P-σRCM9气候模式中，将其发展成为一个包含较完善物理过程的区域气候模式，并检验各种物理过程参数化方案对模式性能的影响，探索适合东亚气候模拟的物理过程参数化方案以提高模式的模拟能力，为模式的进一步发展提供科学依据。所得结论如下: (1)通过评估P-σRCM9区域气候模式对东亚区域气候的模拟能力，发现P-σRCM9区域气候模式能较好地模拟出东亚夏季风的演变特征和东亚副热带西风急流的季节变化特征，但模拟的急流中心强度偏弱，特别是夏半年的模拟结果比冬半年的更差，不能很好地模拟急流北跳。模式能较好地模拟冬、夏季中国地区地面气温和地面热通量的分布特征，但在量级上和观测还存在较大的差异。模式基本上模拟出了中国地区降水率的季节变化特征，但是模拟的降水量比观测值偏大，模拟的降水中心和观测还存在较大的差异，另外，模式能较好地模拟中国东部雨带的北进，但不能较好地模拟雨带的南退。 (2)通过数值试验考察了BATS1e陆面模式对P-σRCM9模式模拟东亚区域气候特征性能的影响，发现BATS1e-P-σRCM9模式对各标准等压面上气象要素气候平均场的模拟效果有不同程度的改善，其中对对流层下层和近地层各气象要素场模拟效果的改善效果比对流层中高层更明显。加入BATs1e陆面模式后，改进了P-σRCM9区域气候模式对地气间感热通量、潜热通量的计算，改善了东亚地区感热通量和潜热通量的模拟，进而提高了模式对地表温度和地面气温的模拟能力。BATS1e-P-σRCM9模式较成功地再现了中国区域1月和7月气候平均降水场的分布特征。与原P-σRCM9模式的模拟结果比较发现，它对中国东部地区冬、夏季气候平均降水场的模拟能力有明显的提高。BATS1e-P-σRCM9模式对中国东南部汛期强降水过程具有较强的模拟能力。 (3)通过考察NCAR CCM3辐射传输方案(CRM)对P-σRCM9区域气候模式模拟性能的影响发现，采用CRM辐射传输方案后P-σRCM9区域气候模式较好地模拟出了冬、夏季地表净太阳辐射通量实际的分布特征，并且计算的地表净太阳辐射通量在量值上也和NCEP/NCAR资料非常接近，较好地改善了KQ方案计算的地表净太阳辐射通量系统性偏高这一缺陷。与KQ试验的模拟结果相比，采用CRM辐射传输方案，能够改善模式对中国区域冬、夏季地面温度的模拟，且在夏季的改善比冬季更加明显。 CRM辐射传输方案能够较明显地提高P-σRCM9气候模式对东亚高空西风急流和中国地区冬、夏季降水的模拟能力。CRM辐射传输方案虽然能够改进P-σRCM9气候模式对中国东部地区降水阈值分布形势的模拟能力，但是不能改善P-σRCM9气候模式模拟降水阈值强度的能力。与KO辐射传输方案相比，CRM辐射传输方案对P-oRCM9区域气候模式模拟夏季日降水最大值出现的时间没有影响，只影响降水的强度。采用KQ辐射传输方案和CRM辐射传输方案，P-σRCM9区域气候模式均能够较好地模拟出华南地区和东北地区夏季降水的日变化特征。 (4)通过考察积云对流参数化方案对P-σRCM9区域气候模式模拟中国区域降水性能的影响发现，就降水平均场的模拟而言，积云对流参数化方案对冬季降水模拟的影响较小，而对夏季降水的模拟有非常重要的影响。四种积云对流参数中，Anthes-Kuo方案对冬、夏季降水的模拟效果最好，Kuo方案次之，Grell方案最差。 在模拟降水日变化方面，Grell方案在模拟长江中游地区夏季降水日变化特征时比其他三个方案更具优势；Kuo方案和Anlthes-Kuo方案比他两方案能更好地模拟出华南地区和东北地区夏季降水的日变化特征。在模拟降水季节变化方面，Anthcs-kuo方案比Kuo方案、Grell方案和Betts-MiIler方案更适合中国东部降水季节变化特征的模拟。在模拟降水年际变率方面，积云对流参数化方案对夏季降水年际变率的模拟比冬季更重要，且Kuo方案和Anthes-Kuo方案模拟的冬、夏季降水年际。变率较其他两个方案更接近观测。四种积云对流参数化方案均不能很好地模拟出夏季各种类型降水对总降水的贡献，且模拟的降水主要以小、中雨为主，模式不能模拟出中国区域的暴雨。 (5)通过选择不同物理过程参数化方案组合构建扰动模式来对我国夏季降水进行模式物理过程集合模拟试验，发现在同样的初始条件和边界条件下不同集合预报成员对我国夏季降水的模拟结果存在较明显的差异，中国区域夏季降水对不同积云参数化方案、辐射传输参数化方案和陆面过程参数化方案的敏感程度各不相同，利用这些物理过程参数化方案组合后的模拟结果存在较大的不确定性。 集合平均的模拟结果比大多单个模拟结果更接近观测。各集合成员模拟结果间的离散度在我国东南部地区较小，模拟的可信度高，而在西部地区的离散度大，模拟的可信度低。与单个模拟相比，集合平均模拟的各项评估指标均处于中上水平，采用集合模拟技术可以减小模式物理过程的不确定性，提高总体预测水平。