在数据同化中,观测误差是系统不确定性的主要来源之一。为了得到更准确的预报值就需要更准确的当前状态值,而当前状态值依赖于观测值能否提供有效的观测数据。所以观测误差的大小,直接影响最终的同化效果。在数据同化过程中,如何对地面观测数据进行充分有效地利用,从观测数据中提取到有价值的模式信息,并把该观测数据和其他数据融合为数值天气预报所需要的初始数据,从而改善数值模式预报水平,是许多国内外工作者正在努力去解决的问题。而在实际同化情形下,往往会出现观测位置与状态更新位置距离较远,同时集合数目过少,在估计背景误差协方差时将会出现虚假相关情形。针对如何减小观测误差,提高观测数据的利用率,并在一定程度上消除虚假相关,本文的主要研究工作分为以下几个方面:(1)本文从数据同化基础理论入手,分析并探讨了数据同化观测误差以及虚假相关的来源与机理,并提出了通过模糊控制算法,对观测数据与状态更新位置的距离进行判断,并给定相应权重。(2)通过模糊控制算法与数据同化算法相耦合,能否得到更为准确的分析值,针对这一问题,在高维混沌Lorenz-96模型里,将耦合模糊控制算法与集合转换卡尔曼滤波,局地化集合转换卡尔曼滤波在集合数、观测数、模型步长、放大因子、强迫参数、局地化集合转换卡尔曼滤波的局地化系数、以及协方差的增益矩阵的同化效果做对比。结果表明:耦合模糊控制算法在同化系统里能够有效的提高滤波精度,得到更为准确的预报值。(3)耦合模糊控制算法通过对比实验,证明了该算法具有更好的滤波效果,使得预报值更加接近真实值。但在实验过程中,由于每次状态更新都需要模糊控制算法对观测位置进行距离上的判断,所以在计算过程中,需要额外的时间来得到最终的预测值。本文以数据同化方法中广泛应用的集合转换卡尔曼滤波为基础,与模糊数学为基本思想和理论的模糊控制方法相耦合,提出了耦合模糊控制的数据同化观测误差处理方法,研究的结果为今后能够在数据同化方案实际应用中提供了一定的参考价值。