全球数值天气预报模式的预报场常作为背景场驱动区域中尺度天气模式业务系统，其数据质量对区域模式的预报结果具有重要的影响。华中区域中尺度业务模式使用美国环境预报中心的全球预报场(NCEP GFS)作为背景场，其预报精度有待提高。为提高模式的短期预报能力，提出一种利用三维变分方法同化高质量欧洲中期天气预报中心(ECMWF)细网格预报场改善模式初始场的方法，将NCEP GFS预报场作为背景场，同化ECMWF三维格点预报要素，开展个例和批量同化试验。首先，利用探空观测对NCEP GFS和ECMWF的12 h预报产品进行误差特征统计，ECMWF 12 h细网格预报的温度、水平风场、相对湿度的均方根误差都小于NCEP GFS预报场，因此对其进行同化是可行的。然后，对2021年8月11—13日的强降水个例进行不同分辨率的ECMWF预报场同化敏感性试验。最后，基于不同敏感性试验的结果，选择1°×1°的ECMWF预报场对2021年8月进行批量同化试验。结果如下：(1) 2021年8月11—13日的强降水个例同化预报试验表明，要素场预报误差得到了较为显著的改善，尤其是在模式低层；对12～36 h、36～60 h、60～84 h累积降水的TS评分具有一定的改善能力，尤其是暴雨量级。(2)不同分辨率的ECMWF预报场同化敏感性试验表明ECMWF预报场1°×1°的预报效果要优于0.5°×0.5°和0.25°×0.25°。(3) 2021年8月的批量试验结果显示，同化ECMWF 12 h 1°×1°预报要素后，12 h、36 h和60 h预报的温度、湿度和风场在垂直方向上比控制试验均方根误差有所降低，降水TS评分提高明显，特别是50 mm暴雨降水TS评分，提升了13.33%，可有效改善华中区域数值天气预报系统对强降水的预报能力。