隨著雷達與衛星等各類遙測資料的引入，以及大量地面自動觀測站的架設，高時空解析度的觀測資料提供了預報精緻化最有利的基礎﹔而如何將所有傳統與非傳統觀測資料同化，產生一最佳分析結果，提供下游模式最佳初始場以及作為統計預報與校驗之基礎，便成為重要的課題。此外，現今各國預報發展趨勢亦由原本文字預報及點預報的方式改為圖形化的面預報，此一預報結果的校驗，亦需將不規則測站分布的觀測資料轉化為能代表大氣真實情況的網格化結果，方能進行比對﹔故選取一個快速而又不失真的客觀分析方法處理觀測資料，實為發展鄉鎮預報的關鍵。STMAS（Space-Time Mesoscale Analysis System）是一套透過連續變分法對觀測資料進行同化的客觀分析系統，除了分析速度快之外，其特點在於針對觀測資料可以解析的範圍內，由長波至短波依序求出氣象場的天氣特徵，保有天氣系統多重尺度的特性﹔且其變分分析的優勢，更可以同化雷達徑向風等非傳統觀測資料，有利於未來進一步引進遙測資料，以改進數值預報作業。本報告將介紹STMAS-2D的分析方式與特性，以及陸續加入可調整之經驗參數﹔整理該系統對台灣地區地面觀測的分析結果，以了解其分析能力，並對於未來應持續進行的工作做一初步的建議。