遗传算法被广泛的应用于函数优化、自动控制等理论中，近几年来遗传算法也越来越多的被应用于大气资料同化中。 本文在前人所提出的遗传算法与气象变分同化相结合的理论和实践基础上，对其做进一步研究，基于最新版本的MM5V3.7模式设计出与之配套的遗传算法四维变分同化系统。其中，主要对该系统的观测资料预处理、适应度函数的定义做了较大改进，并对系统流程做了较为详细的说明，为后续对该系统的进一步研究提供参考。 本文把该系统应用于2007年7月7日-9日的梅雨锋暴雨数值模拟中，并加入两个时次的常规探空资料进行同化，通过选取不同遗传参数的同化试验方案进行对比，讨论初始种群扰动系数范围和交叉概率范围对该系统求解性能以及模拟结果的影响。结果表明，该系统中初始种群扰动系数范围和交叉概率范围都不宜选取过大，否则可能会导致系统运行中断。在遗传同化系统设定较少的种群个数和进化代数的情况下，选取较小的初始种群扰动系数范围能较为容易地获得适应度较高的解。随着进化代数的增加，种群中的个体分布较为集中，进化速度较之前有所下降。较大的交叉概率范围意味着系统搜索解的空间较广，会使种群中的个体分布比较分散，也使得在较少的进化代数中寻得较优的解可能性增大；但同时也增加了系统被破坏的风险。各试验方案的降水预报结果与实况相对比表明本系统中所设计的适应度函数具有合理性。通过各试验方案与实况的物理量场均方差对比以及诊断量分析表明本文设计开发的遗传算法同化系统对常规探空资料具有较好的同化能力。