卫星资料具有资料较为一致,覆盖面积较广,时空分辨率较高的特点,在很大程度上弥补了大洋和高原区域的常规观测资料不足。如何利用资料同化来提取卫星资料中的有效观测信息,形成较优的模式初始场,从而提高中尺度数值预报的准确率,是一个有意义的研究课题。本文采用ATOVS卫星辐射率资料,利用中尺度数值模式WRPV3.1及三维变分同化系统实现了对AMSU (AMSU-A和AMSU-B)微波辐射率资料和常规观测资料的直接同化。在同化系统中利用NMC方法构造了江淮地区的背景误差协方差矩阵(B矩阵),并详细分析了该矩阵的结构特征；利用该自行构造的B矩阵,针对2007年7月8-9日发生在江淮地区的暴雨个例进行了单独同化常规观测资料,常规观测资料和AMSU-A与常规观测资料和AMSU-B资料的对比试验研究。结果表明：(1)使用美国NMC方法,模拟构造的江淮流域背景误差协方差矩阵,把分析增量的平衡部分通过平衡关系导出,而非平衡部分则作为控制变量,保证了分析场平衡关系特征。(2)通过多次试验表明,在该变分同化试验中,将控制变量的长度尺度和方差尺度的调整因子设为0.05,对分析场模拟结果是最佳的。(3)连续同化AMSU辐射率资料,可以改善降水预报效果,尤其是降水强度。另外,同化AMSU-B资料的效果优于同化AMSU-A,主要原因是AMSU-B资料对湿度场的直接贡献。(4)通过连续同化AMSU资料,可以改进影响暴雨系统的大尺度环境场。同化AMSU-B的试验效果要优于同化AMSU-A,前者在模拟东北冷涡、西南槽和副高时,无论在强度和位置上更接近实况。(5) AMSU资料的引入调整了各要素场(包括温度场、湿度场和风场等)。其中,AMSU-A资料对对流层中层温度增量场有较为明显的影响；而AMSU-B资料对江淮地区湿度增量场的调整有较大的贡献。另外对风场增量的调整主要体现在高低空的配置上,低层辐合,高层辐散。