同化大量观测资料可以有效地改进模式预报结果,但不同观测对预报的影响有着显著差异,合理评估观测对预报的贡献是数值模式中最具挑战性的诊断之一。为了深入了解观测资料质量及其对数值天气预报的影响,本文对超大城市项目2019年于北京地区组网观测获取的风廓线雷达（Wind Profile Radar,WPRD）观测进行质量评估。并选取2019年9月的WPRD和地基微波辐射计（Microwave Radiometer,MWR）观测数据,利用基于伴随的预报对观测的敏感性（Forecast Sensitivity to Observations,FSO）方法,开展观测对WRF模式12h预报的影响试验,分析风温湿观测对模式12h预报的贡献,并与观测系统试验（Observing System Experiments,OSEs）的结果相互验证。结果表明:（1）2019年北京地区的WPRD观测质量较高,均方根误差基本在2～4 m/s。其中,00 UTC的WPRD观测质量总体上优于12 UTC的观测,而云雨天的WPRD观测质量则总体上优于晴天的观测。（2）FSO线性近似准确性评估试验结果表明,在限定的模式区域,以高水平分辨率的模式网格和分析增量显著的背景场和分析场作初始场的FSO试验,FSO线性近似结果更优。（3）同化的观测资料（MWR、WPRD、Sound、Synop 和 Geoamv）均减小了 WRF模式12h预报误差,对预报为正贡献。其中,MWR观测对预报的影响最大,WPRD风场观测对预报的改进效果优于Sound的风场观测,与OSEs的结果基本一致。（4）北京地区组网观测的站点中,大兴站的WPRD和MWR观测对预报的改进效果较优。而WPRD的U、V观测和MWR的T、Q观测中,V观测和T观测对预报的正贡献值更高,对预报的改进效果更优。（5）WPRD和MWR多数高度层的观测均对预报为正贡献,其中MWR的T观测对预报的正贡献主要位于近地面800 hPa以下。这可能是800 hPa以下的T观测误差较小,预报对低层T观测的敏感性也更高,所以导致T观测对预报的正贡献在800 hPa以下最为显著。