基于GRAPES (Global and Regional Assimilation and Prediction System)模式的GRAPES_RAFS (Rapid Analysis and Forecast System)系统是一个向前的间歇性同化分析的分析系统,能将多种高时空分辨率的观测资料充分利用起来,同时也是一个不断更新数值预报产品的中尺度数值预报系统.本文从该系统的结构、流程所涉及的各技术环节进行阐述,通过与业务GRAPES_MESO的预报效果对比分析对该系统的短时临近预报能力以及影响该系统短临预报性能的关键技术进行研究.研究结果表明:利用我国新一代数值预报系统GRAPES模式及GRAPES_3Dvar建立的全国稠密资料快速更新同化分析预报系统(GRAPES_RAFS系统)具有一定短时临近预报能力.同化系统的背景误差协方差准确描述、模式系统动力框架及物理过程精确度的提高能有效提高该系统的预报能力,而局地稠密资料的合理使用是该系统提供高质量预报的另一个关键技术,在资料相对稀少的情况下,该系统的短临预报性能面临严重挑战.