资料同化技术是提高数值预报准确率的重要途径。近年来,随着数值预报模式的发展及计算机技术的提高,基于非结构网格的全球大气模式正逐渐成为主流。非结构化准均匀网格相比结构化网格更加灵活,几何适应性好,且并行计算效率更高。然而,基于非结构网格的资料同化技术尚未发展成熟,对非结构网格模式的应用形成了阻碍。本文聚焦美国新一代采用非结构球面质心泰森多边形（SCVT）网格的全球非静力大气模式MPAS-A,结合现阶段成熟的GSI全球同化系统,构建了一套MPAS-GSI同化及预报框架。该框架主要基于守恒重映射方法,将气象要素在MPAS非结构网格与GSI结构网格之间进行转换,实现资料同化与模式预报的滚动运行。文中对于同化预报框架的构建过程及原理进行了详细论述,并开展了一系列试验对该框架进行验证与应用研究,主要得到如下结论:（1）守恒重映射方法能够实现气象要素在MPAS-A的非结构网格与GSI的高斯结构网格之间的转换。二阶精度的守恒重映射方法相比一阶精度方法的转换误差更小,结合增量转换方案能使得物理量场的转换更加准确。（2）网格转换测试及单点试验结果表明,MPAS-GSI同化预报框架对于气象要素的转换结果合理,GSI系统的分析结果在MPAS-A模式中得到正确体现,且该框架对于准均匀及非均匀SCVT都有良好的适用性。（3）循环同化及预报试验探讨了同化常规观测资料与卫星辐射率资料对于分析和预报结果的影响。结果表明,经过GSI同化后,MPAS-A准均匀及非均匀网格预报得到的动力场和热力场结果在整体上获得改进。同化卫星辐射率资料相比同化常规资料能够进一步降低模式在南北半球的预报误差,表明多源观测资料得到了有效应用。梅雨期降水个例模拟结果体现出基于不同网格模拟的天气系统具备不同特征,台风个例的模拟结果显示出同化海表风场资料改善了台风周围风场的预报误差。从整体上看,同化观测资料对于降水预报和台风路径预报都具有积极意义。