进行海洋数值模型预报时,预报的准确率随着预报时间的增加而降低。造成该问题的主要原因有:模型的参数存在误差,模型的初始场存在误差和模型本身的计算方法存在误差。本文主要研究解决的是模型参数的优化。现在比较成熟的模型参数优化方法有集合滤波和四维变分,而这两种方法又存在一定的局限性,后来结合集合滤波和四维变分数据同化的优势,发展出了一套四维集合变分同化方法,该方法的优势在于不使用伴随模型,但是它只在线性模型下有效果,非线性模型下同化效果差。本文基于已有的四维集合变分同化方法,推演出新的解析四维集合变分同化方法,能避免伴随模式的使用,同时完全等价于四维变分方法。本文所提出的新方法在假设初始场和强迫场都是准确的情况下,通过扰动参数构建集合,推导出广义的背景误差协方差矩阵的表达式,构建新的目标函数,求解梯度,从而显式的求解出模型参数。采用Lorenz-63模型和一维浅水潮波模型从观测数据采样间隔和同化窗口大小、集合成员个数、参数标准值等方面进行试验验证,证明了该方法的有效性。