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21世纪以来,混合(Hybrid)同化方法以其显著的优势逐渐成为同化研究热点,该方法在三维变分(3DVAR)同化方法的基础上引入了“流依赖”的背景误差协方差。由于大气系统的真实背景误差是随天气流型而变的,而3DVAR同化方法的背景误差协方差是静态的,Hybrid同化方法弥补了该不足,因此理论上优于3DVAR。卫星散射计资料以其时空分辨率高、覆盖面积广、观测可连续等优点成为全球海面风场资料的重要来源,HY-2A卫星散射计海面风场资料是由我国自主研发的HY-2A卫星搭载的散射计提供,该资料的出现丰富了稀缺的海面风场资料,为充分利用有限的海面风场资料来改进数值预报初始场,选取了该资料作为本文观测资料。本文旨在研究Hybrid和3DVAR两种同化方法同化HY-2A卫星散射计风资料是否能够改善初始场以及提高模式预报能力,同时对比分析两种同化方法哪种更优。基于以上研究目的,本文开展了相应工作,并得到了初步结论,如下：(1)使用FNL全球分析资料和浮标资料分别对观测数据HY-2A卫星散射计风资料进行了检验,检验结果表明,HY-2A卫星散射计风数据精度满足同化试验要求。此外,还对该散射计风资料进行了有效的质量控制。(2)选取了“苏力(Soulik,201307)"和“菲特(Fitow,201323)’’为本文试验个例,分别设计了三组对比试验：控制试验(Ctrl试验)为不同化观测资料,直接使用集合平均作为初始场进行72小时预报；3DVAR和Hybrid试验分别是以集合平均作为背景场,使用3DVAR和Hybrid同化方法同化HY-2A SCAT风数据,然后进行了 72h的预报试验。试验结果表明：(a)初始场的调整结果表明,使用两种同化方法对初始场进行调整所产生的效果在不同的个例中、对于不同的诊断量不尽相同。整体而言,HY-2A卫星散射计风资料的引入对于“苏力”的初始场起到了一定的改善作用,对于“菲特”的初始场改善不大,同时Hybrid同化效果要优于3DVAR方法。(b)台风预报结果显示,采用两种方法同化HY-2A SCAT风数据得到的初始场对台风路径和强度预报均起到了正效应。在两个台风个例试验中,对于移动路径的改善均较为明显,改进率可高达40%以上,且Hybrid同化方法的效果均优于3DVAR;对于台风强度(最低压和最大风速)的改善相对较弱,改进率多数低于10%,且3DVAR的同化方法产生的效果优于Hybrid。可见,HY-2A SCAT风数据的加入对路径以及强度预报均起到了较好的优化作用,但Hybrid同化方法中的“流依赖”的背景误差协方差的引入只能够较好地改善路径预报结果,对强度预报没有优化作用。(c)本文分别采用了三种随机扰动生成方法(Monte Carlo、Random-CV和ETKF)生成集合扰动,进而得到三种集合平均。试验结果表明,三种扰动生成方案产生的效果虽各不相同,但差异都不大。