我国是世界上暴雨频发的国家,目前国内对暴雨的预报多采用“单一”的数值预报,该预报方法不确定性较大,对降水强度及区域的预报误差较大。由于目前集合预报技术在中尺度系统研究中虽然取得了较大的成功,但仍存在着一些问题,比如并没有充分认识初始误差的增长结构,对扰动方案的设计并不完善；而且前人的研究多针对于某一个方案进行,没有对比各方案的优缺点,进行组合比较。本文在前人研究的基础上,针对暴雨集合预报进行了一系列的集合试验,主要研究工作及结论如下：(1)文中分析了暴雨过程中初始扰动误差增长和传播的热动力机制,研究发现湿对流系统对大气中误差的增长和传播起主要作用：在空间结构上,位温场及风场大值区与湿对流区域相对应,随着预报时间的增加,误差范围有所扩大,因此湿对流区域是误差易快速增长区域。而层结不稳定性和湿度对湿对流系统发展具有决定性作用,环境场不稳定度和风切变强度会显著的影响暴雨的强度及区域。(2)初始扰动方案设计：原始的增长模繁殖法是通过在初始时刻一次性植入随机扰动来得到繁殖出的高能量误差。那么可以考虑在繁殖过程中通过适当增加扰动的时空变化的方法来加大发散性,因为发散度是集合预报成败的重要因素之一。这种方法既可以促使繁殖,又可以在集合成员数不变的情况下扩大集合成员间的发散性。基于此目的,本文分别设计了滚动繁殖法及区域繁殖法。滚动繁殖法将增长模繁殖法(Breeding Growth Modes)与时间滞后法相结合,能够更加充分的利用历史观测信息；区域繁殖法针对对流区域进行不同强度的扰动,这2种方法在预报结果综合评分上都比增长模繁殖法(BGM)有所提高,其中区域繁殖法效果更为明显。(3)模式扰动方案设计：针对单独扰动初始场离散度偏小的问题,本文中添加了整体物理趋向扰动。该方法不同于传统的参数扰动法,具有稳定性和可靠性。将该方案与预报效果较好的区域繁殖法相结合,通过对降水、温度等预报结果的对比及离散度、均方根误差和ETS评分等各类综合评分结果对比,可以看到该方法能够改善控制预报的技巧,改善效果优于单独扰动初始场,说明将模式扰动与初始扰动相结合是可行的。