相对于各种静态分析(如客观分析和三维变分同化等)而言，四维同化能够更好地保持模式各变量之间的动力平衡关系，因而可以提供质量较高的气象数据集或模式初始场。目前主要的四维同化技术有四维变分同化和牛顿松弛逼近同化，由于前者实现的复杂性以及极高的计算要求，因此还未在区域数值模式中得到广泛的应用，牛顿松弛逼近(nudging)同化在之前的MM5中尺度模式就已出现，WRF模式引入该同化技术并对其做了不少的改进工作。本文通过2008年梅雨季内的一次暴雨过程来研究WRF模式中的四维同化技术的应用情况以及不同的同化策略对模拟结果的影响，使用的同化资料包括12小时间隔的高空探测资料以及3小时间隔地面观测资料。结果表明：高空探测资料的同化能够较好地修正天气尺度系统的移动发展速度，从而有效地改进强降雨带的落区位置;湿度观测资料的同化反而降低了强降雨带的降水强度，这是因为同化湿度观测量可能减小近饱和区域内的水汽混合比，从而导致这些区域内的潜热加热减小，对流强度变弱，降水减少；地面观测资料的同化能够对模式行星边界层(PBL)进行修正，通常模式最低层表现得较为明显，向上逐渐减小，而边界层模拟质量对降水至关重要，因此地面观测资料的加入使得模拟降水更加接近于实况。