Este estudio investiga un evento extremo de línea de chubascos que ocurrió en la provincia de Jiangxi, China, del 30 al 31 de marzo de 2024. Basado en el modelo WRF, se llevaron a cabo experimentos de pronóstico de conjuntos que permiten la convección utilizando dos enfoques distintos de perturbación inicial, a saber, la Cría Local de Modos Crecientes (LBGM) y el Filtro de Kalman de Transformación de Conjuntos (ETKF), para comparar sus estructuras de perturbación, evolución espaciotemporal y capacidades de pronóstico de precipitación. Los experimentos demostraron lo siguiente: (1) El método LBGM mejoró significativamente el error cuadrático medio (RMSE) de las variables de la troposfera media-alta, mostrando un rendimiento superior en los pronósticos del campo de temperatura a nivel bajo, pero la dispersión general del conjunto del sistema fue consistentemente menor que la del ETKF. (2) La evolución de la dispersión dinámica dentro del sistema de línea de chubascos confirmó que el ETKF generó un mayor crecimiento de dispersión en los campos de viento a nivel bajo, mientras que el LBGM mostró un mejor alineamiento espaciotemporal entre la dispersión del campo de viento de la troposfera media-alta y la evolución del sistema sinóptico. (3) Los perfiles verticales de energía húmeda total revelaron que el ETKF inicialmente exhibió una mayor energía húmeda total que el LBGM. Ambos métodos mostraron un aumento de la energía húmeda total con el tiempo de pronóstico, mostrando una estructura bimodal dominada por energía cinética en las capas superiores (300-100 hPa) y términos de energía cinética equilibrada y física húmeda en las capas inferiores (1000-700 hPa), con el ETKF demostrando tasas de crecimiento más grandes. (4) El análisis del espectro de energía cinética indicó que el ETKF exhibió una energía de perturbación significativamente mayor que el LBGM en el rango de mesoescala de 100-1000 km y una caracterización superior de perturbaciones de pequeña a mediana escala en las escalas de 6-60 km inicialmente. La verificación de precipitación y eco de radar mostró que el ETKF corrigió efectivamente los sesgos de posición en los pronósticos de precipitación, mientras que el LBGM reprodujo más precisamente la estructura de eco en forma de arco cerca de Nanchang debido a su simulación precisa de las corrientes ascendentes verticales en el borde delantero y las regiones de baja temperatura potencial pseudo-equivalente en el sector trasero.