台风的准确预报可以减少由于台风破坏和人员疏散造成的损失，对于沿海城市的防灾减灾具有重要意义。海表风矢量是台风模拟和预报的不可或缺的参数，而卫星遥感得到的海表风观测的有效同化对于改善台风路径预报和强度预报具有重要作用。然而受限于目前资料同化的处理流程，大量风场观测在台风强对流天气条件下并没有被很好地利用起来。此外，不精确的背景场，缺乏流依赖信息的背景误差协方差，高风速风场观测误差的不准确描述都会影响同化分析场的结果。本文从卫星遥感风观测的同化技术出发，针对台风强对流天气风资料同化的典型问题，详细分析了目前风资料同化流程中所存在的问题，从风资料同化的稀疏化、质量控制、观测误差定义和同化方案的选择等过程做了详细地探讨并提出了相应地改进方案，提高了台风强对流天气海表风场观测的利用率，并有效地改善了台风的路径预报和强度预报。
　　对于台风强对流天气而言，常规的稀疏化手段会造成大量关键区域如台风涡旋区域观测的丢失，对于能观测到台风精细结构的SAR风场而言，常规稀疏化会造成SAR风场大量台风结构信息被剔除，从而降低SAR风场观测的价值。本文针对台风强对流天气过程常规稀疏化的这种缺陷，提出了一种考虑风场结构的特征稀疏化方法。在此基础上，改进了常规超观测方案，提出一种基于特征盒的超观测方法。在台风数值模拟同化实验中，新方法都在一定程度上改进了台风的预报精度。
　　虽然目前获取台风区域高风的观测手段很多，但是受限于不精确的背景场以及资料同化质量控制手段，导致台风强对流天气过程中大量的风场观测因与背景场有较大背离而被剔除，大量台风关键区的风场观测无法有效地利用起来。本文引入并对比了两种适用于台风强对流天气的风场质量控制方案：基于Huber模分布的质量控制方案和一种自适应的质量控制方案。两种方法都能确保高风区域的观测能很好地利用起来，又确保了同化极小过程的稳定性。相比基于Huber模分布的质量控制方案，自适应的质量控制方案能让新息量较大的观测有更小的权重，避免过大的分析增量对模式产生较大的冲击，对台风强度预报改进效果更明显。
　　三维变分同化由于采用气候态的背景误差协方差，无法体现台风等强对流天气过程误差迅速演变的信息。短期的集合预报能为同化提供流依赖的背景误差协方差信息，且能在一定程度上调整背景场，但是集合同化需要一段时间同化调整，单次的集合同化无法保证分析场满足协调性的要求。本文基于WRFDA同化框架，设计实现了一套完整的基于Hybrid的台风强对流天气风资料同化系统，并探讨了变分同化、集合同化与混合同化对于台风天气过程影响。在此基础上，针对目前风分量观测误差独立性假设所存在的问题，本文引入误差传播定律，重新定义了风分量的误差以及误差协方差，设计并实现了基于误差相关的风分量的直接同化。台风数值实验验证了本方法的有效性，相比于传统的风分量观测误差独立性假设，新方案对于台风24小时的最低气压和最大风速预报分别改善约14%和17%。