集合变分混合同化方法是近十年来研究和应用较为广泛的资料同化方法,原理是将传统变分同化中所使用的静态背景误差协方差与集合估计的背景误差协方差相融合,以充分发挥变分同化方法能吸收大量常规和非常规观测资料以及集合估计的背景误差协方差具有流依赖属性的优势,在集合变分混合同化系统中,背景误差协方差水平局地化尺度和集合背景误差协方差的合理性十分重要,决定着同化分析场的质量。本文基于GRAPES区域集合三维变分混合同化系统（Ensemble three-dimension hybrid data assimilation for Global/Regional Assimilation and Prediction system,GRAPES-MESO En-3DVAR）,针对该系统所存在的几个突出问题研究优化方法,设计了“地形高度依赖水平局地化尺度”方案,改进了GRAPES-MESO En-3DVAR集合变分混合同化系统中集合相关水平局地化尺度在三维空间里为定值所存在的不足,在此基础上探讨了GRAPES-MESO En-3DVAR集合变分混合同化系统在台风预报中的改进效果;构造了“随机物理过程和模式偏差倾向的联合扰动方法”,改进了集合扰动场的质量,并评估了不同集合扰动方案构造的背景误差协方差在GRAPES-MESO En-3DVAR混合同化系统的表现。得到了以下主要结论:（1）集合估计背景误差协方差相关的最优水平局地化尺度敏感性试验结果表明,GRAPES-MESO En-DVAR集合变分混合同化系统中,平原地区最优水平局地化尺度为1000km左右,高原地区最优水平局地化尺度为1500km左右。“地形高度依赖水平局地化尺度”方案可以有效的提高GRAPES-MESO En-3DVAR集合变分混合同化系统的同化分析场质量。（2）基于优化后的“地形高度依赖水平局地化尺度”方案,开展了台风集合变分混合同化试验,结果显示,优化后的GRAPES-MESO En-3DVAR集合变分混合同化系统能有效的改进台风的路径预报效果,一定程度的减小台风降水预报的漏报率,提高台风降水的TS（Threatscore）评分。（3）GRPAES-REPS（Global/Regional Assimilation and Prediction System-Regional Ensemble·Prediction System）区域集合预报系统的偏差统计结果表明,该系统温度场存在明显偏差,其中,200h Pa高度以下表现为明显的暖偏差,200h Pa以上大部分区域表现为冷偏差。集合预报批量试验结果表明,“随机物理过程和模式偏差倾向的联合扰动方法”能在提高集合预报系统集合离散度的同时,有效地减小模式的系统性偏差和随机误差。此外,该方案能有效的提高集合预报系统的集合概率预报技巧,一定程度提高集合预报系统的降水概率预报效果。值得指出的是,该方案在不明显增加模式积分运行时间的情况下,较传统模式后处理方案能有效地减小模式的系统性偏差。（4）GRAPES-MESO En-3DVAR集合变分混合同化系统对集合预报扰动方案较为敏感,不同集合扰动方案构造的背景误差协方差在混合同化系统的同化预报结果表明,基于“随机物理过程和模式偏差倾向的联合扰动方法”所构造的集合背景误差协方差能改进混合同化系统的同化预报质量,预报前期改进效果较明显,随预报时效增加改进效果有所降低。综上,基于GRAPES-MESO En-3DVAR集合变分混合同化系统,提出“地形高度依赖水平局地化尺度”方案,改进了混合同化系统的同化分析场和预报场的质量;发展了“随机物理过程和模式偏差倾向的联合扰动方法”,改进集合预报离散度和扰动场结构,获得了更好的集合估计的背景误差协方差信息,该方法较好地改进了GRAPES-MESO En-3DVAR集合变分混合同化系统分析效果,为提高GRAPES模式系统资料同化水平,进而提高数值预报水平提供科学依据。