本文选择2018年一次大西洋飓风“迈克尔”个例,评估了GOES-16温度廓线在飓风期间的精度,并基于WRF模式,利用三维变分(3DVar)和集合变分混合(Hybrid)同化方法,实现了对GOES-16温度廓线产品的同化。研究了基于3DVar同化方法时,不同的资料稀疏化尺度设置与不同循环同化间隔对飓风预报的影响;分析了基于Hybrid同化方法时,不同混合系数与水平局地化尺度的单点特征,并分别展开其对于同化效果影响的敏感性试验;综合对比了两种同化方法在同化增量、路径强度及降水预报、均方根误差随高度以及随时间的变化,评价静止卫星GOES-16温度廓线产品资料同化对飓风预报的影响。另外,针对我国FY-4温度廓线资料开展精度验证,并选择台风“玛莉亚”作为个例进行同化试验,初步分析该资料对台风预报效果的影响。研究结果发现,在飓风“迈克尔”期间,GOES-16温度廓线产品在200h Pa-1000h Pa高度的均方根误差均在2k以内,总体来说该资料质量良好。在3DVar同化方案中,采用60km的稀疏化设置以及6h的循环同化间隔时,同化该资料对温度增量的结构有较好的改进,对风场结构的模拟有利于飓风的发展且位势高度增量可以有效对飓风位置进行修正,对路径、强度及降水预报的表现均较优。相比而言,Hybrid方法可以利用集合协方差具有“流依赖”的特性,其单点同化增量不再呈各向同性分布,而是依赖于天气系统特征呈不规则分布。针对实际飓风个例“迈克尔”,在Hybrid同化方案中,当混合系数为0.5,水平局地化尺度取200km时,对路径、强度及降水预报的模拟效果最为理想。综合两组同化试验,并结合不同化任何观测资料的Ctrl试验,证明同化GOES-16温度廓线资料确实可以有效改进飓风的分析场与预报场。并且两种不同同化方法的结果证明,Hybrid方法得出的同化增量“流依赖”特性明显,对模式初始场有较为合理的改进。其温度增量具有明显的螺旋结构,符合飓风特征,且对于风场及位势高度场的调整也更有利于飓风的发展;对于路径强度及降水的预报的效果也明显更好;从均方根误差在不同高度以及不同时间所受的影响来看,Hybrid方案的误差要低于3DVar方案。另外,在台风“玛莉亚”期间,同化FY-4温度廓线资料对分析场及预报场的均方根误差均有改进。