集成天气预报是将各种数值预报模式的预报结果进行合理的综合,更好地体现出各集成成员模式不同时间和地点的预报水平,为预报人员提供相对准确的预报参考,以提高预报的准确率。本课题是与天津市气象科学研究所的合作项目。论文主要论述了中短期天气预报结果的集成技术研究以及集成天气预报系统的实现过程。本文采用在时空域上最优正权集成预报方法,利用实数编码遗传算法良好的全局优化能力,开发数值预报产品集成预报技术,对多家数值模式的预报产品进行集成处理。文章对这一方法进行了研究,通过演化得出各模式预报值在集成预报中的权重系数,建立集成预报的模型。我国气象工作者在集成天气预报方面做了很多工作,但是关于中短期天气的集成预报研究工作还是比较少。遗传算法作为一种借鉴自然界生物种类遗传和进化过程而形成的自适应全局优化搜索算法,对于需要进行全局优化和难于解析的问题处理有着较强的优势。文章对集成预报技术和最优化问题的原理和主要方法进行了研究,介绍了遗传算法的基本原理和步骤,讨论了遗传算法适应度函数的构造、染色体的编码、遗传算子和遗传参数的选取等关键技术问题,对遗传算法应用于多模式集成天气预报进行了深入分析和研究。同时,设计并实现了集成天气预报系统,对系统的实现过程进行了较为详细的介绍。系统所包含的数据预处理模块,集成模型生成模块以及集成结果发布模块,分工明确地完成了处理数据,生成模型,发布结果的功能,保证了系统的可靠性,提高了系统运行效率。最后利用天津市气象科学研究所提供的实际测量数据进行了系统性能测试和验证,并对影响集成预报准确性的因素进行了分析。