目前国内外多数数值天气预报模式都是从无云状态开始运行的，这会造成“SPIN-UP”问题。本文以局地分析预报系统(LAPS)云分析模块分析出的云水含量、雨水含量等云产品为基础，开展暴雨中尺度数值预报模式AREM热启动的方法研究，以2007年7月13日我国中部地区发生的一场大暴雨过程为例，进行了AREM模式冷启动与热启动的数值试验研究。结果表明：(1)模式冷启动，模式模拟降水在0-6h内强度明显偏弱，在积分的头几个小时，通常只有不足1mm的降水产生；而模式热启动，可以在模式积分的初始阶段就产生出较强的降水，有效的改善了模式的SPIN-UP问题。(2)模式热启动，对降水改进的时段主要在前6个小时。这个时间段，正是模式冷启动产生出符合实际的云所需要的时间。因此，热启动是解决冷启动带来的SPIN-UP问题的有效手段，对模式0-6h短时临近预报水平的提高有重要作用。(3)相对而言，云水混合比的初值比雨水混合比的初值对降水的影响更为显著，初始场中加入雨水混合比所带来的降水变化基本只发生在第一个小时，而且降水量的变化幅度也较小。(4)在初始场中同时加入云水混合比及雨水混合比，所带来的降水变化几乎是单独加入云水混合比及雨水混合比所带来的降水变化的线性迭加。(5)在本个例中，模式冷启动在积分第1小时生成的云信息，其位置已经与实际云分布非常接近，但强度明显偏弱，因而模式热启动主要影响的是6h内降水的强度，而非落区。