集合平方根滤波(EnSRF)方法是由传统集合卡尔曼滤波(EnKF)方法衍生而来的,是无需扰动观测的一种确定性算法,从而避免扰动观测引起的采样误差。集合平方根滤波利用流依赖特性的背景场误差协方差分析资料,解决了变分同化中求解伴随模式等问题。当前,集合平方根滤波仍存在采样误差等问题,必须采用其它技术(如局地化、协方差膨胀等)来克服。本文在自主构建的WRF-EnSRF系统中使用采样误差订正局地化方法,根据观测和状态变量相关系数的先验分布关系,通过离线蒙特卡罗(offline Monte Carlo)技术制作与集合数以及样本相关系数有关的查找表格以计算局地化系数因子,订正因有限集合数造成的采样误差。该方法引入WRF-EnSRF同化系统,通过对模拟雷达观测进行有关风暴尺度的一系列同化试验,且用实际多普勒雷达资料的同化试验验证该方法的实用性。结果表明：1)采样误差订正局地化方法能够在WRF-EnSRF系统中实现,且能更准确的获得物理分析场；2)采样误差订正局地化的权重系数不依赖于距离半径,对距离半径的敏感度较低。权重系数随同化时次不断更新,体现流依赖特性。3)非线性快速发展的风暴,采用采样误差订正局地化方法优势明显。4)同化反射率时,采用采样误差订正和经验局地化方法,同化结果存在差异,则观测性质不同,应用不同局地化方法能改善同化结果。