部分循环策略已被大量用于快速更新循环的区域短期天气预报中。该策略可以定期从全球模式预报中重新初始化区域模式以纠正大尺度漂移，所以已经取代了传统的不间断全循环策略。然而，部分循环策略需要长时间的起转（spin-up），这增加了整个系统的计算负担，并在相邻预报循环之间产生了不连续的小尺度系统。本研究则回归了全循环策略，但是其初始场由动态混合和数据同化产生。动态混合将随时间变化的大尺度信息实时引入到区域模式中，以产生误差较小的背景场，之后再进行数据同化。我们在2018年7月、2019年2月、4月和10月在睿图-短期（RMAPS-ST）系统中使用该策略对中国区域进行了一系列3小时周期的7天批量预报。通过各个策略的结果比较发现，新的全循环策略在高空和地面的大多数状态变量中，其初始和预报偏差小于部分循环策略。对中度和轻度降水的预报技巧也得到了了提高。由于冬季的天气系统移动较快，所以该方案在冬季的效果较夏季更加明显。新的全循环策略还允许更早在启动之后达到模式平衡，并在相邻预报周期之间提供较好的预报连续性。因此，这种新的全循环策有潜力被应用于各种基于区域模式的预报系统，以取代目前广泛使用的部分循环策略。

数值预报,循环策略,热启动,动态混合