摘要：为综合不同模式对不同量级降水的预报优势,设计一种全球模式与区域模式结合的降水分级最优化权重集成预报算法,集成经最优TS评分订正法(optimal threat score,OTS)订正后的欧洲中期天气预报中心降水预报产品(以下简称EC-OTS)和华东区域中尺度模式降水预报产品(以下简称SMS-OTS)。以泛长江区域(23°~39°N,101°~123°E)为研究范围,基于2018年不同降水量级的TS评分最优化确定SMS-OTS和EC-OTS在不同降水量级时的最优权重系数以及最优集成方案,并以2019年降水数据为独立样本进行预报试验。结果表明:对于最优权重系数,EC-OTS在低降水量级权重较大,随着降水量级的加大,SMS-OTS的权重也逐渐加大;最优集成方案为初始集成降水量预报取SMS-OTS,集成运算迭代3次;集成预报在几乎所有预报时效、所有降水量级的TS评分均高于EC-OTS和SMS-OTS,其平均绝对误差略小于EC-OTS,显著小于SMS-OTS;集成预报12h累积降水预报的TS评分较省级预报员主观预报高-0.009~0.041,24h累积降水预报的TS评分较国家气象中心预报员主观预报高0.009~0.023。