强对流天气具有尺度小、变化快、影响大等特点,是天气预报业务工作中的重点和难点。本文利用2012-2015年夏季长江中下游地区,强对流天气观测资料、站点探空资料以及NCEP/GEFS全球集合预报系统分析和预报数据,研究了基于“配料法”的集合预报释用方法。通过研究与强对流天气相关的特征物理量的分布特征,发现了有利于不同强天气发生、发展的环境场配置;基于集合预报的概率信息,建立和优化了长江中下游夏季强对流天气联合概率预报方法,并对方法进行了检验评估;同时比较了不同客观预报方法在强对流天气个例中的预报能力,探究了集合预报质量对于客观方法预报能力的影响。首先统计了长江中下游地区夏季短时暴雨、雷暴、闪电等三类强对流天气的时空分布特征,分析了强天气样本中特征物理量的分布特征。统计发现:强对流天气频率具有明显的旬际变化和日变化特征,夏季各旬中,以六月下旬至七月中旬频率最高,一天中以世界时06时至12时频率最高。强对流天气更易发生在山地和海边,说明地形在强对流形成机制中具有一定作用。特征物理量在不同强对流天气中表现出不同的统计特征,通过分析环境因子在不同强对流天气发生、发展机制中的作用,发现短时暴雨的发生、发展对环境场条件要求较为苛刻,需要动力、热力和水汽条件的综合配置,雷电天气则主要需要水汽、热力条件的配合。本文以对流有效位能(CAPE)为例,讨论了因子计算中的不确定性。同化和计算方案造成的CAPE相对误差可达30%以上。本文提出了“配料法”预报因子应满足的条件;并基于因子对强对流天气的响应程度提出因子筛选的客观方法。利用费舍尔判别和朴素贝叶斯分类器对因子及其阈值进行客观筛选,筛选结果显示:整层可降水量、500 hPa相当位温、925 hPa水平散度等能够较好地预报短时暴雨;K指数、沙氏指数、850 hPa相当位温等适用于预报雷电天气。结合“配料法”和联合概率的思想,基于集合预报概率信息,建立了长江中下游地区夏季强对流天气联合概率预报方法。考虑因子在机制中贡献程度的差异,对方法进行了优化,优化后的联合概率预报具有更好的预报技巧和更大的区分度。通过对各种强对流天气客观预报方法的检验评分,证明了联合概率预报在短时暴雨和雷电天气的预报中具有较好的预报效果,且其预报效果较为稳定。在12～36小时预报时效的检验中,联合概率预报对短时暴雨的平均TS评分达到0.12,对雷电预报的TS评分接近0.3,大大超过了其他客观预报指数;在相对特征曲线评分中,联合概率预报针对短时暴雨和雷电的ROC曲线下面积(AUC)达到了0.77和0.75,在各项指数中居于首位,表现出良好且稳定的预报质量。最后,通过研究2013年7月4日-7日长江中下游地区强对流天气个例,分析了 NCEP/GEFS集合预报系统的预报性能。总体上,NCEP/GEFS能够对形势场做出比较准确的预报,集合平均能够反映出天气形势演变的趋势。但是集合成员离散度过小;集合预报500hPa位势高度存在明显的负系统偏差,给预报质量带来一定负面影响。在此次个例中,联合概率预报在预报效果上明显优于其他客观预报方法,但是依然存在空报范围偏大,对局地暴雨和复杂下垫面条件下预报能力不足等问题。由于分辨率较粗和物理过程不够完善,全球集合预报对天气系统的生成、发展、演变、传播的预报还不够理想,集合预报的风场及散度场等特征物理量存在偏差,导致基于集合预报的客观落区预报存在位置偏移、离散度过小等问题。