随着对数值天气预报模式研究的深入，现在的数值天气预报已经达到了与传统天气预报相同甚至更高的精度，日益受到人们的重视。然而由于大气运动的复杂性以及其它系统对大气的影响，模式中对于一些物理过程描述的还不是很详细，数值预报的精度还有待进一步的提高。我们一方面通过对陆面过程的改进来改进模式的预报能力，同时也利用现有的中尺度预报模式对一些江淮地区暴雨个例做敏感试验。本文的工作主要分为以下三部分。 其一，本文在区域气候模式RIEMS的陆面过程BATS中，引入了5种层结下的通量一廓线公式，并加入到RIEMS中。在原来RIEMS中其它计算方法都保持不变的基础上，通过廓线公式来更精确的计算地气交换中的一系列物理量，如感热通量、水汽通量、动量通量等，然后反馈到主模式，从而提高区域气候模式的整体模拟能力。本文应用改进过后的RIEMS模式分别进行了短期和长期的数值模拟试验，与此同时，还对改进前后的RIEMS的模拟能力作了比较，得到一些有价值的结果。 其二，本文应用了中尺度预报模式MM5V3对江淮地区的暴雨过程作了关于地形的敏感试验。由于暴雨多出现于有明显高凸的地区，在试验中仅对江淮地区山脉地形的高度加以变化，在其它的条件都不变的基础上，来考察地形高度对于暴雨的影响。 其三，本文还考察了边界层中的一些物理过程对于暴雨的影响，即在数值模拟的时候分别关掉地面的感热通量、水汽通量、动量通量、摩擦速度以及整个边界层过程。并选择了一些江淮地区的暴雨过程，进行了短期的数值模拟，来分析边界层中各个物理过程在降水个例中的作用以及重要性。 本文利用了多个边界层参数化过程对长江中下游的江淮地区的一些暴雨过程分别进行了短期或长期的模拟。同时，本文还对所模拟个例中影响降水的一些天气形势场如850hpa流场、水汽通量场、海平面气压场、500hpa温度高度场等以及影响降水的一些物理因子如水汽散度、湿位涡、涡度以及散度等进行了详细的分析，来考察在数值预报中影响降水预报的因子。结果表明：数值模式降水的模拟对于地面通量、地形以及边界层过程等因子都是非常敏感的。虽然降水的大范围落区主要是受着大尺度环流的影响，然而山脉地形的高度对于降水的影响也不可忽视，尤其大型山脉对其迎风坡降水的增幅作用更明显。边界层过程对降水模拟也是有着重要影响的，不考虑边界层过程会影响天气系统的正确预报，包括影响大气低层的运动场、水汽和大气的稳定度，而且边界层过程对暴雨过程的影响随时间、空间以及背景场的变化而不同。 本文在BATS中引入的多种层结下的通量廓线关系是一种比较精确的方法，加入RIEMS后基本上可以比较好的应用于长期和短期的数值模拟，对于各种天气形势都能模拟出主要的物理特征，和原来的RIEMS相比有了一些改进，模式的预报结果也更精确。