近年来，土壤湿度作为陆面过程研究中一个非常重要的物理量受到了广泛的关注。对土壤湿度尤其是地球表面1至2米深的土壤湿度进行准确地计算和预测是气象学、水文学、农林业和气候学等诸多学科研究所必需的。本文从方法论的角度研究了估算土壤湿度的各种技巧，其中包括直接插值同化方法法、四维变分同化方法、集合平方根滤波同化方法和混合四维变分同化方法。第一章首先对正确计算土壤湿度的重要性及存在的问题作了简述，然后据此提出本论文要研究的主要内容。第二章全面阐述了估算土壤湿度的三类方法，其中特别对变分数据同化方法和集合卡曼滤波数据同化方法以及这两种同化方法的比较研究进行了较为详细的说明。第三章详细介绍了反演土壤湿度廓线的基于伴随的四维变分同化系统的构建。首先详细推导了建立土壤湿度四维变分同化系统所需的土壤湿度预报模式、相应的切线性模式和伴随模式，并对切线性模式和伴随模式以及由伴随模式求出的目标函数对于初值的梯度进行了检验。然后利用理想数据做了一系列数值试验来考察该四维变分同化系统利用表层土壤湿度观测反演土壤湿度廓线的能力。第四章研究了集合平方根滤波同化方法利用表层土壤湿度观测反演深层土壤湿度信息的能力。通过一系列理想数值试验研究了集合数、观测误差和预报模式误差对同化结果的影响；通过对离散度、偏度系数和峰度系数的分析研究了同化前土壤湿度廓线集合的性质；通过一系列理想数值试验研究，找出使集合平方根滤波得到的分析廓线误差最小的方差扩大因子；最后将集合平方根滤波同化方法与直接插值同化方法进行了比较。第五章根据第三章和第四章理想数值试验的结果，对四维变分同化方法和集合平方根滤波同化方法反演土壤湿度廓线的能力进行了详细的比较。理想数值试验的内容包括观测误差和预报模式误差以及观测频率对这两种同化方法的影响。第六章将四维变分同化方法与集合平方根滤波同化方法融合得到混合四维同化方法并进行了数值试验，研究了观测误差、模式误差以及观测频率的影响。试验的结果表明混合四维同化方法具有较好的反演深层土壤湿度的能力。最后在第七章对全文作了总结并对方法的运用前景进行了展望。