强对流天气,诸如大风、冰雹及短时强降水等空间尺度小,系统变化速度快。常规气象探测资料由于观测站点稀疏、观测时次偏少,时空分辨率均难满足强对流天气分析和预报的精度要求,而低成本、高时空分辨率的地基GPS可降水量资料的出现弥补了常规资料时空精度低的缺点。面对探测资料丰富多样,但资料处理与利用率较低的情况,一种能够快速处理不同时空分辨率、不同观测平台数据的技术系统的出现具有非常重要的意义。LAPS作为一种多源数据融合分析系统,其输出场时空分辨率高,与实况场非常接近,在强对流过程的中尺度分析及预报中具有重要意义。本文在LAPS本地化工作的基础上,以两次强降水过程为试验对象,讨论LAPS在强对流过程中尺度分析与预报中的作用,重点考察同化GPS/PWV资料对LAPS输出场的影响及其在暴雨预报中的应用研究。主要结论如下：（1）将LAPS输出场资料与同时次的NCEP再分析场资料及实况雷达回波资料进行对比,发现LAPS资料与实况资料的大尺度环流形势基本一致,但LAPS资料具有更高的时空分辨率,可信度高,在强对流天气中尺度分析中具有重要意义。（2）通过分析中LAPS的湿度场、温度场及动力场变化,发现LAPS资料可以从中小尺度角度深刻揭示强对流天气发生发展过程中湿度条件、温度条件及动力条件。同时对比融合GPS可降水量资料前后的湿度场,发现同化GPS/PWV资料对各层湿度场均有改善,特别是低层湿度场,改善效果较为明显,而中高层湿度场的改善效果有待提高。GPS/PWV资料对区域平均可降水量的影响比雷达资料大一个量级,但对高度场及风场的影响不大。（3）将LAPS系统同化GPS/PWV资料后的输出场作为WRF模式的初始场对暴雨过程进行模拟,通过与实况比对发现,同化GPS/PWV资料明显改善了模式的初始水汽场,且使降水预报场更接近实况。