变分同化技术被公认为是提高数值模式初始场质量的有效方法之一。遗传算法是一种新兴的算法理论，其所具有的特点，正好解决了伴随算法容易陷入局部最优解的问题。 本文建立了MM5遗传算法同化系统，简单介绍了其理论基础和实现步骤，并以2005年7月10日华中暴雨为例，比较了遗传算法同化系统与伴随同化系统的效率和模拟效果，结果表明：遗传算法同化系统与伴随同化系统都可以有效改善模式预报的初始场，从而在一定程度上提高物理量场和降水场的预报，实验结果显示其略优于伴随同化系统。并行算法证明该系统具有比伴随同化系统更高的同化效率。随后，根据上个实验的结论，对同化系统进行调整，并在系统中加入了静止气象卫星的云导风产品，以2005年7月2日的一次暴雨为例，设计了几种数值试验方案，进行模拟，得到以下结论：遗传算法同化系统对非常规资料同样具有同化能力。云导风资料可以明显改善初始风场和温度场，使得模式得到更优的初始场，以提高模式的预报能力。本次实验中，加入云导风资料的遗传算法同化系统与伴随同化系统相比较，在降水场和物理量场、以及暴雨形成时的各分析场上的预报都略显优势。