现今数值预报的准确程度主要依赖于能够描述天气过程的精确模式和能够反映初始时刻的准确初始场。近年来，数值模式的发展相当精细，可以真实地描写和模拟出实际天气过程的演变发展，因而初始场是否精确就至关重要。最优初始场，既要满足模式动力和热力要求，又能反映大气的真实状态。为得到最优初始场，需要大量的各种类型的多时次的常规及非常规观测资料，以及利用这些资料的有效方法。本文就是利用MM5伴随模式同化系统，同化常规观测资料以及非常规资料(云导风资料)，以研究该同化系统的特性以及卫星云导风资料对于改善预报所起的作用。 以2002年7月23日00时至24日00时发生在长江流域的暴雨过程为例，设计了几种数值试验方案，并进行模拟。结果表明，MM5伴随模式同化系统能有效改善初始场与模式的协调能力，提高模式对于降水场和其它要素场的预报；使用云导风资料修正初始场后直接模拟的效果比未使用时直接模拟的效果要好，对部分区域的强降水预报精度有一定程度的改善；使用伴随模式同化系统后，加入云导风资料的同化试验对其它要素的改善与直接同化常规资料的效果相比，改善优势不明显，但从各要素的误差来看，对于风场的改善最好。根据同化试验结果，对此次暴雨动力场模拟对比分析后认为，同化云导风后可改善动力场的配置，提高暴雨模拟精度。通过敏感性试验方案结果表明，适当的增加非常规资料的权重对于预报的改善能起到一定的作用。云导风为中尺度数值预报精度的提高提供了一个新途径。