数值天气预报（Numerical Weather Prediction,NWP）是一种主流的天气预报方法,它的预报准确性受诸多因素的影响,模式初始场的不确定性是影响NWP预报性能的重要因素之一。在数值预报过程中,主要通过资料同化方法,将所有可用的观测信息与短期模式预报场信息进行有效融合,从而生成高质量的模式初始场。混合资料同化方法是当前较为流行的资料同化方法,其主要思想是将变分同化和集合同化两种经典方法进行多种形式的混合,达到扬“两者”之长,补“两者”之短的目的,从而获得更优的同化效果。但由于变分方法和集合方法在理论基础、算法框架以及具体实现方面的差异,混合策略的选择、确定和实现存在着许多问题,包括变分方法和集合方法本身的算法缺陷、混合权重系数依赖于经验估计、变分集合算法计算代价较大等。因此,本文利用机器学习方法,针对变分方法中构造的背景误差协方差缺乏流依赖、集合同化的计算效率提升以及混合同化方法中经验参数确定等问题,开展以下三个方面的研究:（1）针对三维变分（Three-Dimensional Variation,3D-Var）方法构造泛函时采用的静态背景误差协方差,缺乏流依赖性质的问题,提出了一种基于多层感知机的变分资料同化方法Var-MLP。其主要思想是将同化分析过程和模式积分过程定义为基于时间序列的回归问题,利用多个分析时刻的背景场和观测数据构建训练数据集训练神经网络模型,通过隐式地更新背景误差协方差来优化背景场,并分析得到目标时刻的分析场。数值实验证明,相比于传统的3D-Var,Var-MLP能以更小的计算代价获得更优的分析场。（2）针对集合卡尔曼滤波（Ensemble Kalman filter,En KF）方法在计算集合成员数、观测数较大的应用场景下,计算代价增长过快的问题,提出了一种基于多层感知机的集合资料同化方法En KF-MLP。其主要思想是首先利用神经网络模型对实验选定时间步长上的观测数据、短期模式预测数据进行了预处理;随后,利用多层感知机学习更优的数据同化模型,得到目标时刻的集合平均分析场。通过大量实验证明,相比于传统的En KF,En KF-MLP方法有效地减小了同化分析循环的计算代价,并获得更优的集合平均分析场。（3）针对当前混合资料同化方法中变分方法和集合方法分析场混合权重系数采用经验参数的问题,提出了一种自适应混合权重的混合资料同化方法HDA-MLP。HDA-MLP方法采用Var-MLP方法和En KF-MLP方法分别得到的变分和集合分析场,将混合同化问题抽象为时间序列问题,结合多时刻的数据资料,完成了训练数据集的构建;基于神经网络有效地提取数据特征的能力,HDA-MLP方法模型可以从训练数据集中自适应地学习数据间的最优混合权重矩阵。通过数值实验证明,HDA-MLP方法模型达到了快速高效地学习得到自适应混合权重矩阵,并获得目标时刻更优混合分析场的目的。