台风作为最具破坏力的自然灾害之一，严重地影响着我国沿海地区人们的生产和生活，如何提高当前台风的预报精度一直是海洋、气象学家们所关注的重点和难点之一。近年来，随着数学方法、计算机及卫星观测等技术的不断发展，资料同化在台风数值预报中的作用越来越受到研究人员及预报员的重视。为此，本文以WRF模式为动力框架，针对台风资料同化中的关键问题，通过大量台风个例，研究了如何利用资料同化技术提高台风路径和强度的预报精度，为台风业务预报提供新的思路与手段。　　由于背景场误差协方差在资料同化中起着至关重要的作用，决定了资料同化的效果和质量，因而本文首先利用系统自带的NMC方法统计了对应本文研究区域和模式参数设置的背景场误差协方差。通过对其统计量特征进行分析，并将其应用于单点理想试验和台风数值模拟试验进行验证，结果表明所估算的B矩阵相对于系统自带的通用B矩阵更合理有效，因而同化效率更高，使模式对台风的预报效果改进更明显。　　大尺度环境流场是影响台风运动的主要因素之一。全球模式通过传统的嵌套方法为区域数值天气预报模式提供边界条件，其信息从边界传入时由于插值和波反射等原因会受到限制和歪曲，因而造成区域模式中大尺度信息失真问题。“选尺度资料同化”(Scale-selective Data Assimilation, SSDA)方法克服了区域模式由于边界带来的大尺度信息失真问题，利用全球模式的大尺度信息来对区域模式中的大尺度信息进行调整，同时允许区域模式中的小尺度信息自由发展。将该方法应用于台风“鲇鱼”(Megi)的预报研究表明:SSDA方法利用GFS全球预报的大尺度风场来对区域模式中的相应成分进行调整，一方面通过改善模式对大尺度环境流场及台风内部不对称结构的模拟，提高了模式对台风路径的预报精度，另一方面通过更准确地抓住对台风强度变化起关键作用的下垫面边界条件及改善模式中影响台风强度变化的环境因素，在一定程度上提高了模式对台风强度的预报精度;谱松驰逼近法同样利用GFS全球预报的大尺度风场来调整区域模式中的相应成分，虽然使得模式预报的大尺度流场得到很大的改善，但由于使用了不同的同化技术，使模式中小尺度特征的发展受到严重限制，因此其对台风路径预报的改善效果不如SSDA方法，且预报的台风强度相对偏弱。对2011-2013年台风的SSDA同化试验的统计分析表明，SSDA方法对台风路径和强度预报的改善是确实有效的，而非偶然个例现象。此外，通过不同参数选取以及优化滤波方法对台风路径预报的影响的个例研究表明，SSDA方法对台风路径的预报效果受SSDA中不同参数选取的影响很大;另外通过优化SSDA中的滤波方法可以更好地提高模式对台风路径的预报精度。　　卫星资料具有覆盖面积广、时空分辨率高的特点，在很大程度上弥补了热带海洋上常规观测资料稀少的缺点，因而被广泛应用于台风的预报研究。将AMSU-A亮温资料同化应用于台风“鲇鱼”的路径预报，并与SSDA方法进行比较发现:AMSU-A亮温资料同化和SSDA方法都能有效地改善模式对台风路径的预报效果;但AMSU-A亮温资料同化通过优化模式初始场，对短期的台风路径预报改善更好;而SSDA方法通过不断地对模式的大尺度流场进行调整和优化，对三天以上的台风路径预报改善更明显。将亮温资料同化和SSDA方法进行合理结合，可以有效地继承两者的优势，对台风“鲇鱼”路径预报的效果最好。