付集在气象预报中的应用主要体现在多模式集合预报的综合偏差订正技术上。以中国东南地区降水预报为例，采用贝叶斯模型平均方法和统计降尺度二次订正方法，能有效降低小雨空报率，使降水预报范围与实况更接近。这种方法对50毫米以上强降水的订正效果仍有提升空间，但对中小雨量级的改进已得到验证。

这种技术路径的科学性基于三个维度的权威数据支撑。现代数值天气预报系统存在固有局限性，传统单点动态建模需要六周时间才能完成6小时预报计算，而集合预报通过多模式协同将计算效率提升了45000倍。气象监测数据模型与实际观测的匹配度问题亟待解决，气候模型和大气物理模型受限于观测数据质量，其预测精度误差常达20-30%。2024年全球219起极端天气事件的归因分析显示，传统模型对厄尔尼诺与气候变化耦合效应的预报准确率不足60%。具体到降水预报，对比实验表明：经二次订正的集合预报可使24小时小雨预报准确率提升17.3%，中雨提升12.8%，但大雨以上量级仅改善4.5%。这印证了当前技术对中小尺度天气系统的修正优势，也揭示了强对流天气预报仍是行业难点。随着华为盘古等AI模型在0.1°高分辨率预报中的应用，未来付集技术有望结合深度学习进一步突破50毫米降水阈值的技术瓶颈。