水汽是一种重要的大气成分，其相态的变化及相态变化时所伴随潜热转化使得水汽在各种尺度的大气过程中发挥重要作用。由于水汽时、空分布变化很大以及目前主要依靠常规探空观测资料进行水汽分析的局限性，使得及时掌握和了解大气中水汽的分布变得十分困难。而GPS观测不受天气条件影响，能全天候、连续地对水汽进行测量，且运行成本很低，这为精确、连续地监测水汽提供了可能。研究表明，GPS测量的可降水量资料同化入中尺度数值预报模式能改善模式对暴雨系统的预报。 本文以江淮流域2007年7月8日的梅雨锋暴雨为例，利用上海GPS综合应用网提供的长三角洲的GPS可降水量资料，进行同化试验研究。研究表明在高低空环流的共同作用下，北方的干冷空气和西南的暖湿气流在江淮流域频繁交汇，使得中尺度系统得以持续发展。本次的暴雨与江淮流域的切变线有关，与高低空急流的活动非常密切，强降水的地区就位于低空急流左前方，高空急流的右后方。通过分析可降水量的时空分布不均匀且差异很大，而且可降水量变化快，表明在降水期间大气湿度的时、空分布不均、差异大，且变化速度快。 利用GPS可降水量调整初始湿度场，与直接模拟的初始场进行比较，发现GPS可降水量调整初始场后对初始湿度场、风场和高度场都有了一定的调整，优化了初始场。通过对模拟结果的均方差计算也表明加入GPS可降水量调整初始湿度场的均方差最小，说明模拟的效果最好，其中对湿度的调整最敏感，有效地提高了模拟结果。利用GPS可降水资料进行伴随同化试验，与只进行伴随同化试验相比，发现加入非常规资料进行同化后模拟的降水分布和值与实况更吻合；对水汽通量散度、假相当位温、垂直涡度、水平散度及垂直速度的诊断分析表明加入GPS可降水量进行同化模拟对暴雨落区和降水量都有一定改善。