台风的路径预报是台风预报的关键。其准确性能直接影响到台风的总体预报效果,反映一个气象机构的台风预报能力。针对各气象机构基于台风路径预报误差的预报效果评估问题,本文利用中、美、日、韩四国中央气象机构对2016年西北太平洋生成的26个台风的路径预报误差数值进行分析和判断,利用层析分析法以24h、48h、72h、96h、120h台风路径预报误差为判断因子,构建台风路径预报效果评估模型,并对各国气象机构台风预报效果的总体实力进行综合评估。结果表明:2016年台风路径预报效果最好的是日本,其次为中国、美国、韩国。由于台风系统的高度非线性性以及资料信息的分布不均性,使得初始场的细小偏差能引起整个台风系统巨大的连锁反应,最终导致台风的预报结果与实际天气状况严重偏离。为了进一步提高台风的数值预报能力,考虑初始场对台风路径预报效果的影响,利用资料同化方法,将观测资料与数值模式融入数学理论,获得理论上误差较小的分析场,从而为台风预报模式提供更为精确的预报初始场,达到提升台风预报能力的目的。并对资料同化中的四维变分和集合卡尔曼滤波的理论概述和算法推导进行了详细阐述,通过数值试验,对比了两种方法的同化性能,以此判断该方法是否有减少台风路径预报误差,提升台风预报效果的作用。结果表明:虽然四维变分的同化作用能对台风预报效果的改进取得了一定的促进作用,但是集合卡尔曼滤波同化方法更适应大气复杂多变的环境状态,同化效果良好且稳定,能为台风预报模式提供更为真实有效的初始场,实现改善台风路径预报效果的目的。