数据同化起源于气象学,是一种将各种不同来源的观测信息融入模拟自然界的数值模型的数据融合算法。以往的数据同化系统的研究与实现是基于特定模型或者特定方法的,开发实施耗时、成本高、效率低、普适性较差。因此,利用通用工具箱进行数据同化研究是当今的主流趋势。OpenDA(Open Data Assimilation)是一种专为数据同化而研发的通用工具箱,在国外已得到较为广泛使用,而国内鲜有应用。本文将以OpenDA为平台,开展数据同化研究。针对国内OpenDA鲜有文献的问题,首先介绍了OpenDA平台的组成结构,包括其应用构架、模型封装、黑箱耦合、配置文件、局地化、并行化功能;其次介绍了OpenDA现有集成的同化、校准算法和模型;OpenDA的安装、运行方法。针对阻尼谐振子模型中粒子运行轨迹不确定性和集合类滤波发散问题,本论文的主要研究工作如下:(1)针对阻尼谐振子模型粒子运行轨迹不确定性,利用OpenDA中的集合卡尔曼滤波算法(EnKF),以阻尼谐振子模型(Oscill)为平台,取不同集合数,探究集合数变化对其同化效果的影响,实现集合数变化对模型粒子轨迹位置的实时预报。实验表明:EnKF算法的集合数变化可以实现对该模型状态变量的实时校正。(2)针对集合类滤波,集合数限制导致滤波发散的问题,提出背景误差协方差放大技术和分析误差协方差放大技术,来消除虚假相关、提高滤波性能。将OpenDA中的集合转换卡尔曼滤波算法(ETKF)加以协方差放大,以Lorenz-96模型为平台,取不同集合数,探究在集合数变化时,放大因子对滤波同化性能的影响。实验表明:可以通过有效选择放大因子和较小的集合数,来实现较大集合数时的同化效果。(3)针对集合类滤波,强迫参数限制导致滤波发散的问题,将OpenDA中的集合时间局地化鲁棒滤波算法(EnTLHF)加以协方差放大,以Lorenz-96模型为平台,取不同强迫参数,探究在强迫参数变化时,放大因子对滤波同化性能的影响。取不同的放大因子,并与ETKF比较,实验表明:可以通过有效选择放大因子和较小的强迫参数,来实现较大强迫参数时的同化效果,与ETKF比较得出,取不同的放大因子,EnTLHF的鲁棒性始终优于ETKF。本文以OpenDA数据同化工具箱为平台,实现了Oscill模型粒子轨迹位置的实时预报;验证了放大因子可以解决集合类滤波集合数和强迫参数限制导致滤波发散的问题。鉴于OpenDA数据同化工具箱的诸多优点,以期国内得到进一步的推广和应用。