本文选取2008-2020年的34个南方季风区暴雨事件,对比NCEP＿FNL及TIGGE＿EC对于暴雨过程的预报结果,以确定南方季风区暴雨的预报误差来源。在此基础上基于WRF模式,采用NCEP＿FNL及TIGGE＿EC两种初始场得到的预报结果（分别为WRF＿FNL、WRF＿EC）,探究初始误差对南方季风区暴雨预报技巧的影响,深入研究2008年以来我国南方季风区内暴雨的预报误差来源区域及变量,主要结论如下:（1）“2015.5.16”典型华南季风区暴雨事件中,WRF＿EC的预报结果明显优于WRF＿FNL。进一步引入湿能量公式分析初始场差异,发现初始误差的主要来源区域为南海北部湾至广西西南一带,主要来源变量为扰动温度场和湿度场。将TIGGE＿EC的初始要素场替换敏感区中FNL的气象要素初始场对此次降水过程预测效果的提升具有明显作用。（2）针对2020年江淮地区超长梅汛期极端事件,挑取了相关的11次江淮季风区暴雨过程,分析发现基于WRF模式,TIGGE＿EC的初始场对WRF暴雨过程的预报效果同样显著优于FNL,这表明初始误差是本次过程预报误差的重要来源。分析扰动湿能量大值区（敏感区）及主要影响要素（敏感变量）发现,西部内陆即上游区的水汽变化是江淮季风区暴雨重要的预报误差来源,对其准确描述可有助于本次过程的预报效果。（3）归纳总结2008-2019年期间的19次华南季风区暴雨事件并识别敏感区发现,华南季风区初始误差的扰动湿能量大值区分布存在一定规律,即扰动湿能量大值中心与降水区大值中心相距约5个经度,并大致集中于4°×4°范围内。在此基础上,利用700h Pa引导气流结合降水区位置,提出了敏感区客观识别的引导气流法,从而实现对湿能量扰动大值区的客观识别。