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积累的降水的观察为有效地改进降雨分析和预报是极其珍贵的。然而，通过顺序的吸收方法直接使用如此的观察是困难的，例如 threedimensional 变化数据吸收或一个整体 Kalman 过滤器。在这研究，作者说明那使降水数据的使用有效改进降雨预报的一条新途径。新方法直接由恰当的观察在一个减少的空格获得一个最佳的解决方案，历史的时间系列由模型产生了；它也避免正切的实现线性模型和它的伴随。很多历史的样品与充分非线性的预报模型一起作为降水观察的整体被生产。结果证明新途径能够从降水观察提取信息改进分析和预报。这个