众所周知，水汽是降水的基本条件。水汽含量的多少既决定饱和状态能否达到，也同降水量大小直接有关。近年来，地基GPS已经开辟了改进大气中水汽监测的可能性。GPS资料分析使用了一个组合网来测量大地参数。研究结果表明,GPS导出的可降水量具有比较高的精度。地基GPS时间密度高，能够提供30分钟间隔连续的测量结果，同时它的空间密度高，可密集布点。 本文以2006年7月4日的江淮暴雨为例，利用遗传算法同化系统，进行了GPS可降水量资料的同化，并做了与伴随同化系统的对比试验。研究结果表明：此次降雨过程与对流层中低层中尺度低涡的发生发展有密切联系。在高低空环流的共同作用下，高空槽后干冷气流与西南暖湿气流在江淮地区频繁交汇，使得中尺度对流系统得以持续发展。使用GPS可降水量资料调整初始场后能更准确地模拟出降水的落区与强度。为了进一步检验使用遗传算法同化系统后的效果，通过湿度场，风场，高度场的均方差试验，证明加入GPS可降水资料的遗传同化试验对其它要素的改善与伴随同化GPS可降水资料的试验相比，更能模拟出与实况更为接近的低层风场，湿度场结构，对暴雨的落区与强度也有一定的改善。