本文针对数值模式中的“SPIN-UP”问题,基于三维云内信息初始化技术,对高时空分辨率的FY4A资料在模式热启动中的研究与应用进行探索。通过建立闪电频次与雷达回波的定量关系,将FY4A提供的LMIE全闪资料转换为代理雷达回波,并结合FY4A的云顶气压、云顶温度资料,将其首次应用于GRAPES云分析系统中,对模式初始云场进行调整,以热启动方式进行数值预报,分析FY4A资料在强对流预报中的适用性,得出如下结论:(1)三维云内信息初始化技术明显改善了模式初始云场中水凝物的含量和分布情况,有效缓解“SPIN-UP”问题,提高数值模式短临预报能力。(2)在云分析过程中,FY4A提供的云顶气压、云顶温度等资料对初始场水汽和水凝物(云水、云冰、云雪等)含量的调整并不明显;如果仅应用LMIE闪电资料去调整云场信息,对降水粒子调整存在一定正效果,但仍不足以支撑数值模式去改善降水预报。在多种观测资料基础上补充添加LMIE闪电资料可以反馈出对流云区位置,为初始云场提供更多中小尺度信息,进而有效改善“SPIN-UP”问题,提高强对流天气的短临预报能力。(3)LMIE资料的补充应用,使模式模拟雷达回波分布更接近实际观测雷达回波,并且在1-3 h预报时效内,有效改善强对流区域的雷达回波质量和降水预报的强度及落区,捕捉强对流信号,在短时间尺度上反馈出与实际观测更为接近的降水,改善“SPIN-UP”问题,提高短临预报准确率。(4)LMIE资料可以更有效地调整模式初始场的水汽分布和初始云场的水凝物分布情况,使其水平分布和雷达回波、云顶亮温及实况降水落区基本一致,其垂直分布也与强对流中心更吻合,进而改善24 h内的降水预报,并且在短临时间尺度上,可以更有效地改善大雨和暴雨量级的预报结果。