数值预报模式是当代天气预报预测的基础,但是目前的数值天气预报模式具有很明显的Spin-Up的问题。在数值天气预报模式中,需要客观三维的大气信息作为输入。而常规的数值模式的输入场为风、温、压、湿,三维云场等信息通过模式积分产生。因此,在模式积分初期,就造成云和降水明显比实际小,从而表现为云和降水在模式预报的初期阶段有显著的延迟现象,即Spin-Up的问题。　　 在这种情况下,在模式积分初期提供较为准确的三维云信息,已经成为解决Spin-Up问题、进一步提高数值预报水平的一种方法。而单靠某一种观测,难以获得具有一定空间密度和时间密度的三维云信息。卫星资料具有高时间分辨率和高空间分辨率的特性,但对云的三维结构的观测也具有局限性,因此,可结合卫星资料和其他观测数据以及数值预报数据,对多种数据融合得到客观三维云信息来对数值模式“热启动”。　　 因此本文采用美国NOAA ERSL发展的LAPS(The Local Analysis PredictionSystem),将中国FY-2C气象卫星资料协同雷达和地面观测等多种数据进行融合,获得三维云场分布,并采用融合的三维云场数据,热启动ORAPES数值预报模式,主要研究内容和结论如下:　　 1)采用LAPS分析融合系统,针对中国业务环境和数据环境,重新设计了卫星资料融合模块的数据接口,将中国FY-2C气象卫星通道数据协同地面观测数据、雷达数据一起融合进入LAPS云分析模块中,获得了三维云场分布。获得参数包括三维云量、云水、云冰、雨水、雪和二维柱总云量。空间分辨率为1-48km;时间分辨率为1小时,三维云量垂直为42层,云水、云冰、雨水、雪垂直分为21层。　　 2)针对LAPS连续准业务运行中出现的问题,对LAPS云分析算法进行了改进。(1)针对早晨和黄昏太阳高度角比较小的时候,云量计算偏少的情况,通过试验多种太阳高度角订正的方法,发展了太阳高度角订正算法;(2)针对夜间卫星资料没有融合进入LAPS导致夜间云量计算不准确的情况,发展了卫星有效云量计算方法,对夜间云量云量进行了订正。　　 3)本文回算了2008年中国区域8个暴雨个例和北京市连续分析试验,并选取了2008年6月13日08时华南地区暴雨个例和2009年11月9日08时北京地区阴雪天气个例,根据融合进入LAPS的数据设计了5种试验对分析的云量场进行分析。分析表明,LAPS云分析中,地面观测对云底结构起主要订正作用,雷达观测对降水云和云中部信息起主要订正作用,而卫星云图数据对云顶分布订正效果显著,卫星资料是获得客观的三维云量场不可或缺的数据。　　 4)文章选取了中国自主研发的GRAPES数值预报模式,选取2008年6月13日08时华南暴雨和2008年7月22日08时湖北暴雨个例,分别设计了三种试验方案:冷启动试验、Hot-sat热启动试验和Hot-nosat热启动试验,对模式预报的1-24h云中水成物分布和降水分布进行了分析,并将三种方案预报的降水与地面加密台站观测逐小时降水分布进行了对比,得出以下结论:(1)模式冷启动模拟1-6h降水强度明显偏弱,而模式热启动在模式积分的初始阶段就产生出较强的降水,有效地改善了模式的Spin-Up问题;(2)模式热启动对1-6h内云和降水预报的影响比较显著,其后影响减小,但对6-24h降水预报仍然存在影响。(3)因此模式热启动主要影响的是6h内降水的强度。(4)不融合卫星资料的模式热启动预报的降水强度通常偏大一些,降水落区也相对较大,而融合了卫星资料可以一定程度上解决这个问题,使降水分布与实况更为接近。