作为数据同化主流算法之一,集合卡尔曼滤波（Ensemble Kalman Filter,En KF）广泛应用于大气、海洋和陆地数据同化中。观测技术和预报模式的高速发展给集合数据同化带来了巨大的机遇和挑战,如何充分利用高分辨率观测信息和发展更完善的集合数据同化方法成为数据同化的研究热点。基于这一研究背景,论文主要针对集合数据同化相关的两个课题进行研究,并取得如下的进展和结论:（1）同化频次对集合数据同化和模式不平衡性有重要影响。在当前空间和时间不均匀分布的观测网络下,为有效同化每小时数以万计的数据,尤其是高分辨率卫星资料,最直接的方法是增加同化频次。与此同时,频繁同化导致模式没有足够的时间滤去不平衡的分析增量所造成的虚假扰动,可能加剧模式的不平衡问题。本文利用两层模式和NOAA GFS模式系统地探究了同化频次和不平衡的关系,并研究了三维分析增量更新（3DIAU）和四维分析增量更新（4DIAU）对模式不平衡的影响。理想两层模式结果显示,对于对不平衡不敏感的上下层风场和上层高度,增加同化频次可以有效减小误差。对于对不平衡敏感的地表伪高度,随着同化频次增加,没有IAU强迫初始化的En KF-No IAU的误差减小,而采用IAU强迫初始化的En KF-3DIAU和En KF-4DIAU的误差增加。质量倾向的时间-区域平均绝对值可以定量描述模式的不平衡,结果显示增加同化频次可以减弱En KF-No IAU的不平衡问题,因为更频繁的同化导致分析场和预报场的不平衡减小;而En KF-3DIAU和En KF-4DIAU的不平衡问题加剧,原因在于IAU的滤除噪声性能随着同化窗缩窄而减弱。对于分别采用常数和Lanczos时间权重函数的En KF-3DIAU和En KF-4DIAU,同化频次的影响是一致的。不完美模式实验结果表明引入模式预报误差会加剧En KF不平衡问题,且影响IAU对减弱不平衡的作用。NOAA GFS模式的结果表明当同化间隔从6-h增至2-h,与常规观测和卫星观测对比,可以减小模式预报误差。地表气压倾向的结论与理想两层模式的结论存在差异,即增加同化频次导致预报不平衡加剧,这可能是因为GFS采用固定局地化尺度、存在模式误差和考虑水汽过程。（2）实现了IHGEn KF方法在区域模式WRF的应用。传统的混合数据同化方法将变分方法和En KF的背景误差协方差矩阵或增益矩阵按照一定权重进行混合,利用混合后的背景误差协方差矩阵或增益矩阵来更新集合平均,集合扰动则由En KF方法更新。Lei et al.（2021,in review）提出集成混合增益En KF方法（Integrated Hybrid Gain En KF,IHGEn KF）,并在L05模型中验证了其可行性与同化优势。利用一系列气候态扰动来近似估计变分方法中的增益矩阵,IHGEn KF能在En KF框架下实现混合增益矩阵来更新集合平均和集合扰动。文本利用WRF模式模拟真实台风案例玲玲（2019）,对比不同数据同化方法的效果。与AMSUA辐射观测对比,传统混合数据同化HCDA方法的误差平均值小于控制实验（En KF）,IHGEn KF方法各个实验的误差接近,均比HCDA方法的误差更小。与常规观测的对比表明IHGEn KF能有效减小温度、风速和比湿的误差,且对风速的改进最为显著。进一步分析风速误差的水平分布发现,IHGEn KF方法的改进主要体现在沿着台风路径的区域,且对集合扰动和气候态集合扰动采用不同的协方差局地化尺度在台风路径附近的风速误差更小。6-h预报的切向风风场结构表明IHGEn KF方法能得到更强的切向风最大风速,此时台风低层有更强的入流。总体来看,与传统混合数据同化方法相比,IHGEn KF方法避免了同时运行两个数据同化系统的情况,真实案例的模拟结果表明IHGEn KF方法能有效减小6-h预报的误差,肯定了IHGEn KF方法的应用价值。