Al considerar las incertidumbres en el campo inicial, los procesos físicos del modelo y las condiciones de frontera lateral, se construye el Sistema de Modelo de Clima y Riesgo de Shanghái - Sistema de Predicción por Conjuntos (SWARMS-EN). Según los resultados de la predicción del tifón Muifa (2022), el error diario de trayectoria de SWARMS-EN dentro de los 5 días es de 70.6 km, 142.2 km, 129.1 km, 174.5 km y 203.5 km, respectivamente. Al compararlo con el Sistema de Asimilación de Datos y Predicción por Conjuntos de Tifones (TEDAPS) y el Sistema de Predicción Global por Conjuntos (GEFS) de los Centros Nacionales de Predicción Ambiental (NCEP) en condiciones homogéneas, SWARMS-EN tiene un mejor desempeño que TEDAPS dentro de las 72 h y mejor que GEFS más allá de las 72 h en la predicción de trayectorias. Esto indica una mejora en la precisión de la predicción. La dispersión del conjunto dentro de dos días es menor que el error cuadrático medio (RMSE), según un análisis de la relación entre el RMSE del conjunto y la dispersión, lo que muestra que SWARMS-EN no tiene un sesgo sistemático aparente en general. El sistema ha mejorado el RMSE y la dispersión del conjunto, lo que indica que puede representar mejor la incertidumbre de la predicción y producir pronósticos más confiables. Además, SWARMS-EN proporciona la predicción de impacto en tierra con cinco días de anticipación. El análisis basado en conjuntos sugiere que la circulación a gran escala es el principal factor que contribuye a las diferencias de pronóstico entre los miembros, y el fuerte flujo de dirección proporciona una indicación de la predicción de impacto en tierra. El análisis de las características del conjunto del campo inicial indica que la perturbación inicial entre el campo de viento y el campo de temperatura en la región dinámicamente inestable (como cerca de un ciclón tropical) exhibe dependencia del flujo, y la pequeña perturbación muestra continuidad a lo largo de toda la troposfera. La distribución de la dispersión del conjunto y la energía de perturbación mostró una etapa de crecimiento razonable a medida que aumentaba el tiempo de anticipación de la predicción. La energía interna de perturbación dominó la troposfera baja, mientras que la troposfera alta se caracterizó principalmente por la energía cinética de perturbación. La energía cinética de perturbación desempeñó un papel principal en el proceso de evolución. Esta conclusión confirma aún más la importancia de prestar atención a las pequeñas perturbaciones iniciales cerca de los ciclones tropicales para optimizar la perturbación inicial.