摘要: 基于高分辨率融合集成预报RISE系统，采用华北3km分辨率快速循环更新的中尺度数值模式CMA-BJ、欧洲中心0.125度分辨率全球数值模式ECMWF、常规自动站和冬奥赛道加密自动站逐时观测资料，以北京冬奥会复杂山地为研究区域，对比分析了不同模式背景场对100m网格分辨率地面2-m温度和10-m风场融合分析和1-24小时逐小时间隔预报准确性的影响。结果表明：（1）采用区域模式和全球模式作为RISE系统背景场，均可有效形成复杂山地百米级精细化融合产品，但不同模式背景场对不同气象要素分析和预报性能的影响存在明显差异；（2）对于温度分析，模式背景场的影响最小，以CAM-BJ和ECMWF为模式背景场的RISE温度分析场空间分布基本一致，分析MAE误差均小于0.2oC；（3）对于风场分析，采用高分辨率区域模式比粗分辨率全球模式更能提升RISE高精度风场融合产品精细化水平；（4）对于温度预报，以ECMWF为背景场的RISE 100m格点融合预报性能显著优于CMA-BJ背景场，冬奥高山站和所有站平均预报误差分别减小10.5%和7.0%；（5）对于风场预报，以CAM-BJ和ECMWF为模式背景场的RISE冬奥高山站临近1-6h风速预报MAE误差分别为1.42m/s和1.30m/s，7-24h预报MAE则分别为1.52m/s和1.54m/s，而RISE区域内所有站1-24h平均MAE误差分别为1.38m/s和1.24m/s。研究成果有助于深入理解模式背景场在百米级融合预报中的作用，对提升复杂地形下天气预报准确性有重要的科学意义和业务应用价值。