利用集合卡尔曼滤波(EnKF)在云数值模式中同化模拟多普勒雷达资料,并考察了不同条件下EnKF同化方法的性能。结果显示,经过几个同化周期后,EnKF分析结果非常接近真值。单多普勒雷达资料EnKF同化对雷达位置不太敏感,双雷达资料同化结果在同化的初期阶段比单雷达资料同化结果准确。同化由反射率导出的雨水比直接同化反射率资料更有效,联合同化径向速度和雨水有利于提高同化分析效果。协方差对EnKF同化效果起着非常重要的作用,考虑模式全部预报变量与径向速度协方差的同化效果比仅考虑速度场与径向速度协方差的同化效果好。雷达资料缺值降低了同化效果,此时增加地面常规观测资料的同化可以明显提高同化分析效果。EnKF同化技术对雷达观测资料误差不太敏感。初始集合对同化分析有较大影响。EnKF同化受集合大小和观测资料影响半径。同化对模式误差较敏感。利用EnKF同化双多普勒雷达资料,分析了一次梅雨锋暴雨过程的中尺度结构。结果表明,EnKF同化技术能够从双多普勒雷达资料反演暴雨中尺度系统的动力场、热力场和微物理场,反演的风场是较准确的,反演的热力场和微物理场分布也是基本合理的。中低层切变线是此次暴雨的主要动力特征,对流云表现为低层辐合、高层辐散并有垂直上升运动伴随,其热力特征表现为低层是低压区,高层为高压区,中部为暖区而上、下部为冷区,水汽、云水和雨水分别集中在对流云体内、上升气流区和强回波区。