海洋是人类生产生活中不可或缺的重要资源,对于促进经济发展、维护国家主权、提升国防安全能力建设等方面具有至关重要的作用。对于海洋学的研究主要依靠数值模拟和海洋直接观测,两种方法各具千秋。而数据同化方法是一种将多源大气海洋观测和数值预报模式有机结合的重要手段,结合两种研究方法获得更好的应用结果。本课题对均权重粒子滤波数据同化方法进行研究,分析传统粒子滤波方法对于未来观测的依赖性,给出一种基于卡尔曼提议密度的均权重粒子滤波同化方法;同时为了满足在实际复杂模式下应用,在新方法的基础上给出局地化应用方案,并将其与其他主流局地化方法进行比较分析。首先,论文介绍了均权重粒子滤波的原理,并阐述当前多种主流数据同化方法,尤其是混合数据同化方法以及粒子滤波方法的研究现状,结合粒子滤波混合方法的简单实验结果分析每种方法的优势与不足,分析对传统均权重粒子滤波方法提议密度改进的可行性。其次,分析传统均权重粒子滤波数据同化框架,提出一种基于卡尔曼提议密度的均权重粒子滤波方法。该方法将卡尔曼滤波思想引入到提议密度计算当中,改善传统方法对于未来观测的依赖,使该方法可以更好的适合在实时观测情况下的同化要求。同时在简单Lorenz-63模式下与传统均权重粒子滤波方法进行对比分析。再次,由于实际应用中对海洋的同化同时要考虑大气和海洋的相互作用,把基于卡尔曼提议密度均权重粒子滤波方法应用到海气耦合5VCCM模式中,进一步验证该方法对于同化精度的提高。实验选择“孪生”实验架构进行实验,实验表明该方法较传统均权重粒子滤波方法同化精度明显提高,整体同化结果更加稳定。最后,考虑实际数据同化应用中使用的网格化模式,提出基于卡尔曼提议密度均权重粒子滤波方法的局地化改进。该方法将局地化方案引入到均权重粒子滤波同化方法中,使该方法更加适合网格化稀疏观测情况的应用要求。并选择在Lorenz-96模式下使用“孪生”实验架构下使用非线性观测算子与当前主流的局地化粒子滤波和局地化集合卡尔曼滤波进行对比研究,实验结果表明在非线性非高斯的观测情况下,基于卡尔曼提议密度均权重局地化粒子滤波方法可以使用最少的粒子数获得最优的同化结果,提升同化精度。