超级单体风暴(简称超级单体)，作为局地对流风暴发展最为猛烈的一种形式，它所产生的强降雹和大风等剧烈灾害性天气会给农作物和人民生命财产造成巨大的损失。据统计，超级单体在我国雹暴总数中所占的比例很低，仅为10％，但它造成的雹灾量却占到80％。从雹暴预测和人工防雹的角度来讲，应该高度重视超级单体。为了研究超级单体中冰雹的形成和增长机制，我们首先需要能够较为真实地模拟出超级单体。　　 在风暴尺度的数值模拟中，多普勒天气雷达资料对于模式的初始化有着重要意义。雷达反射率和径向速度是多普勒天气雷达观测的两个重要参数。如何克服雷达观测在空间上的不连续，通过数据同化为数值模式构建动力协调的初始场是一个极具挑战性的问题。　　 本文选用了美国奥克拉荷马大学开发研制的ARPS模式结合其三维变分同化(3DVAR)和云分析系统(Cloud Analysis)，同化了湖南常德的CINRAD的二级存档资料，模拟了2004年4月29日我国湖南安乡的一次超级单体风暴过程。模式采用了两层单向嵌套的网格设计，在10km层同化了高空和地面资料，在3km层同化了雷达资料。在3km层的同化窗中，雷达反射率通过综合云分析系统改变了模式初始场中的云和降水场、并调整了云内温度；而雷达径向速度和其他常规资料则通过三维变分同化系统来改变初始场。 　　 通过本文研究发现，单多普勒雷达资料同化改进了对于超级单体风暴的数值模拟效果。特别是雷达反射率的同化明显加强了初始的湿度场。不同化雷达资料的情况下，模式无法模拟出10km尺度的对流系统。超级单体中的冰相过程以及相关的潜热释放对于对流的发展和维持有加强的作用，冰相的微物理参数化方案更适用于超级单体的模拟。敏感性试验表明，初始云滴浓度越小(大)则对流系统发展的越快(慢)。在模式其他设置不变的情况下，同化窗的不同设计对模拟结果的影响也很明显。同化间隔、云内温度调整方案以及同化窗的起止时间之间的各种组合都会得到不同的试验结果。不同的个例需要进行一定的敏感性试验才能得到较为合理的方案，从而在初始场中输入与实际天气过程相当的能量。在本文的个例模拟中，提高水平分辨率(从3km到1km)可以优化模拟结果。同时，提高水平分辨率也使得对流扰动加强，在模拟域内会有许多虚假的对流产生，并随着时间的推移对我们所关注的系统产生重要影响。这也说明，在数值模拟中缩小水平格距将会对初始场提出更高的要求。