本文建立了S波段与X波段雷达组网EnKF同化方法，有效提升了强对流分析与精细化预报能力。实验分析表明，相较于仅同化反射率因子（ZH），引入偏振量（ZDR和KDP）能进一步改进强对流的分析与预报效果。两者的共同作用在于增强对流区垂直速度，从而改善对流的分析和预报表现。区别在于，ZDR主要增强中低层垂直速度，而KDP同化主要影响融化层及其以上区域的垂直速度。当二者共同同化时，垂直速度大值区从地面一直延伸至融化层以上，对流动力结构更加协调，分析和预报效果最优。这也解释了ZH+KDP同化效果弱于ZH+ZDR的原因：其增强的垂直速度未能有效延伸至地面。进一步分析了X波段雷达资料同化对强对流预报的贡献。与仅同化S波段双偏振雷达相比，加入X波段资料后，低层动力场结构得到进一步改善，分析和预报的对流位置、形态及强度更接近观测。
        将上述建立的系统应用于2025年7月28日北京极端暴雨事件。该事件中，多数业务模式漏报了北京地区的极端降水，主要原因是未能捕捉暖区暴雨，同时锋面降水阶段的落区也存在位置偏差。试验表明，雷达资料同化显著改善了锋面降水阶段的位置预报；对暖区暴雨阶段，偏振量同化虽能成功预报初始1小时强降水特征，但强度偏弱且迅速减弱。进一步的集合预报显示，多数成员漏报了极端降水过程，导致对极端降水事件的预报概率偏低，但少数成员成功预报了暖区阶段的降水。多数成员暖区漏报的具体原因尚在进一步分析中。

双偏振雷达,强对流,资料同化