我国自主研发的GRAPES-REPS（Global/Regional Assimilation and Prediction System-Regional Ensemble Prediction System）于2014年投入业务运行，为加深对该系统降水集合预报能力的认识，便于更好应用降水概率预报，本文以2017年5月中旬至6月下旬我国南方地区3次持续性降水过程为例，采用统计检验和个例分析相结合，评估该系统在72 h内不同预报时效的各量级24 h降水预报性能。结果表明：（1）GRAPES-REPS集合平均预报对小雨、中雨有较明显优势，但随着降水量级增大优势逐渐下降，对暴雨预报已不具有优势。其中，小雨预报范围接近观测，中雨（暴雨）有空报（漏报）倾向，大雨在较长预报时效上有空报倾向。（2）采用MRF边界层参数化方案和KF-eta积云对流参数化方案组合方案的控制预报成员和2个扰动预报成员为集合最优成员，其TS评分普遍高于采用其他组合方案的集合成员。（3）整体上集合成员降水预报离散度不足，尤其0~24 h预报时效，Talagrand分布呈U型，对小（大）量级降水预报概率偏大（小）；随着预报时效增加，集合成员预报离散度显著增大，Talagrand分布逐渐接近理想概率分布。（4）集合预报在不同时效对各量级降水概率预报均具有参考价值，大雨、暴雨的概率预报效果优于小雨、中雨。（5）集合预报整体上能够较好把握典型暴雨日降水空间分布形态，对中央气象台漏报的广东中南部暖区暴雨有一定的概率预报能力。
