本文拟采用GSI-3Dvar同化系统，选取北京"7，21"特大暴雨为个例，来验证GSI雷达资料同化后对强降水预报效果。预报采用的常规观测资料主要是地面和探空资料，雷达资料为河北境内的4部多普勒雷达资料，预报结果对比检验的实况资料为全国逐小时加密资料和实时雷达回波。(1)简单介绍GSI同化技术和迭代循环方式以及个例试验方案。GSI-3Dvar与传统的三维变分方法基本一样，都是基于变分的思想，通过给定的目标函数（泛函）的极小化过程，调整背景场和观测场之间的权重比例，使分析场对背景场（第一猜值场）和观测场均达到最佳拟合状态。采用两次外循环迭代和几十次内循环来完成。试验方案为将只由全球模式提供初估场和侧边界进行预报设定为控制试验，对比试验分别为同化常规观测的地面和高空资料、同化常规资料和雷达径向风资料、同化常规资料和雷达反射率资料，以及同时同化常规资料、雷达径向风和反射率资料。(2)雷达资料处理和质量控制以及资料同化效果分析。在进行GSI-3Dvar同化前，需将雷达径向风和反射率转换为GSI所需BUFR格式，对雷达反射率的处理需进行水平和垂直插值，并将多部雷达反射率拼图；对雷达径向风需进行稀疏化处理以去除多余信息，由于天气多普勒雷达可扫描收集高时空分辨率的天气信息，而相对低分辨率的模式同化系统不能直接同化所有数据资料，故需进行插值处理。对天气雷达资料的质量控制主要采取剔除孤立点、去除地物杂波、速度退模糊以及平滑滤波等检测。对GSI同化系统加入雷达径向风和反射率资料后的模式初始场的风场和水汽场进行对比分析，考查雷达资料的同化效果。(3)对雷达径向风和反射率的加入对强降水预报效果进行对比分析，分别考查雷达径向风和反射率对强降水的效能，从而评估GSI同化系统对提高我国强降水天气的预报技巧和能力。