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本文基于FY系列红外卫星资料利用偏角方差技术（Deviation angle variance technique:DAV-T）从热带气旋系统亮温分布的对称化程度的角度,对西北太平洋地区的热带气旋特征及定强方法进行了研究。DAV-T是一种可以对热带气旋进行自动化监测的客观观测技术,能够减少在热带气旋监测和预警过程中对人为经验的依赖。该方法利用偏角方差值（Deviation angle variance value:DAV）来对云团的对称化程度进行量化。某点处的DAV数值越小,表明该点处的云团相对于附近云团的组织化程度越高,反之,则表明该点的组织化程度越低。研究表明,热带气旋系统的对称化程度可以用热带气旋云团区DAV的极小值（Map minimum value:MMV）来表征。本文考察了热带气旋全生命史过程中结构及强度的变化过程。研究发现,在热带气旋的不同强度阶段其系统内深对流云团的对称化程度具有显著差异:表征热带气旋对称化程度的MMV会随热带气旋强度的增强而不断减小,同时DAV低值区的边缘也会更加规则。对热带气旋的对称化程度与强度的相关性分析表明两者之间具有良好的对应关系。与此同时,热带气旋MMV所在位置与CMA-BestTrack资料所记录的热带气旋中心基本一致,两者之间的相对距离仅在热带气旋的消亡期和消散期会出现相对较大的时刻。通过对Lionrock与Meranti两个超强台风个例的分析发现,当热带气旋云团呈闭合分布时,MMV位置能够较好地指示眼心位置所在;然而当系统云系出现明显非闭合特征时,MMV所在位置总是趋向于局地对流最旺盛的区域而偏离实际的热带气旋环流中心,从而导致相对距离较大,这主要出现在热带气旋的初生期和消亡期,特别是在热带气旋登陆之后。因此,在热带气旋强度较弱的阶段相对距离的大小受强度影响较大,而当热带气旋系统达到一定强度并出现稳定的形态结构之后,随着其强度的增加相对距离的减小幅度逐渐变缓。特别地,统计分析发现,热带气旋在强度在由弱于TD至TD、TD至TS转变过程中MMV的下降幅度最为剧烈,表明在生成期和消亡期热带气旋云团的组织化结构会发生明显的变化,这为利用MMV阈值对热带气旋生成的识别带来方便。通过对2015～2017年间西北太平洋地区的热带气旋的定强过程的研究发现,传统的利用MMV单因子进行拟合的Sigmoid模型在对热带气旋定强过程中存在稳定性较差,精度较低的问题。同时,对该模型针对DAV-T计算半径的敏感性实验表明,选取较大的格点半径才会对拟合模型产生较好的效果,这使得该模型在应用过程中计算效率偏低。为此,在热带气旋定强过程中引入了MMV、MDAV、RD、TBBm、S-20、TBBstd、Lat以及Lon等因子建立多因子定强模型。通过广义线性模型建立这些因子与热带气旋强度之间的关系,并依次考察了不同因子对定强精度的影响。结果表明,MMV、S-20、TBBstd以及RD、Lon等因子均对定强结果的精度具有显著的作用,特别是前三个因子,在不同的验证集当中的贡献均显著超出其他因子,而MDAV、TBBm以及Lat三个因子对于模型的贡献则相对较低。利用广义线性模型通过MMV、S-20、TBBstd、RD以及Lon五个因子对热带气旋进行定强的结果与CMA-BestTrack资料符合的很好,在不同的热带气旋强度阶段均有较好的定强效果。此外,根据对DAV-T计算半径的敏感性实验结果,广义线性模型能够在计算半径较小的情况下具有良好的定强效果。综上,在DAV-T中通过采取广义线性模型引入多个参数作为定强因子能够显著提高对热带气旋强度的估测精度。