热带气旋是一种破坏力极强、对我国影响范围广泛的灾害性天气系统。为降低热带气旋带来的损失,提高对热带气旋路径和强度的预报能力至关重要。集合卡曼滤波是一种广泛应用于气象领域的数据同化方法,用此方法同化卫星观测可以显著改进热带气旋的预报。由于目前计算资源限制了集合成员个数,需要使用局地化函数将观测的影响限定在观测位置附近。然而,卫星观测是对观测位置气柱的整体观测,难以确定卫星在垂直方向的观测位置和影响范围。本研究将在一个区域同化-预报系统中分别使用适应性的局地化函数和模式空间局地化方法,检验他们与传统局地化方法对比的同化效果,包括比较不同局地化方案预报场与观测之间的误差值,以及不同方案对台风的预报能力。首先,适应性局地化通过一种全局分组滤波的方法（Global Group Filter,GGF）实现。此方法利用观测和模式变量集合之间的相关系数,通过最小化相关系数的采样误差,为每个卫星平台的每个通道估计自适应局地化函数。为更好的预报热带气旋的强度和路径,构建局地化函数时还应考虑热带气旋具有的多尺度特征以及背景场随时间的变化。适应性方法可以分别估计TC内外区域的自适应的局地化函数,并捕捉局地化函数在不同时次间细微的变化。将适应性方法应用于台风玉兔（2018）的预报中,利用观测检验适应性方案的同化-预报效果,发现使用适应性方案的实验误差基本优于不使用该方案的控制实验,特别是在TC路径附近。对于台风玉兔（2018）的路径和强度预报结果显示,使用适应性局地化函数可以更好地捕捉快速增强过程,同时预报的台风结构更加完整,暖心更强,眼壁周围低层湿度增加,最大风半径周围切向风速更大,低层入流和高层出流更强。总之,自适应局地化函数,特别是随时间变化的、区分TC和非TC区域的自适应局地化函数,相对于传统方法有很大优势。随后,本工作对比了模式空间局地化与传统的观测空间局地化同化-预报实验结果的差异。模式空间方法利用局地化矩阵的特征值和特征向量调制原始的集合成员,并用调制后的扩充集合成员进行同化。这种方法的优势已经在全球模式中得到很好地体现。然而在本工作中,对于区域模式,模式空间局地化的预报结果与观测空间的相比,虽然相对卫星观测和常规观测中风场的误差更小,但对于温度和水汽观测的误差增加。对于热带气旋而言,使用模式空间局地化的路径预报仅相对观测空间有少许改进,对强度预报没有改进。区域模式中,模式空间同化-预报实验相对于观测空间的优势远不及全球模式中的那般明显。本工作随后对可能造成这一现象的原因进行了分析。在区域模式中,地形和局地化矩阵特征值选取会导致明显误差,影响了模式空间局地化的效果。当模式变量所在位置存在明显地形时,该点各高度层的气压与平均值有较大不同,实际使用的局地化矩阵与真实值的误差大于没有明显地形的区域。另外,用于解释矩阵的特征值数量不足也会导致此方案的较大误差,特别是在本身模式预报不够准确、背景场协方差较大的地区。这些误差可能影响了模式空间局地化的表现,并且区域模式可能放大了这些误差。总之,本研究证明了适应性局地化方案在区域模式中对于改进台风预报的优势。同时,研究发现模式空间局地化在区域模式中的表现不及全球模式,并对地形和矩阵截断误差等可能影响了模式空间局地化效果的因素进行了分析。