随着地球模型的复杂度增加，各种新型高精度信息的融入和多模型多角度契合，使得数据同化系统的计算时间越来越长。并行数据同化框架可较为有效的解决这一问题。同时，数据同化系统性能易受系统内多参数影响，耦合智能算法优化选择数据同化系统参数值得探究，同时耦合方案的并行性能亟待开发。鉴于上述问题，开展了以下工作：　　一、从集合类Kalman滤波的内在并行性入手，对并行计算框架存在的模式分解和区域分解两种并行策略的原理和集合转换Kalman滤波理论进行了探讨，并在Lorenz-96模型的基础上，对主要接口和进程进行设计，最终从单双进程的基础验证了并行计算框架在降低单机存储需求，不影响数据同化性能和降低同化系统耗时三个方面取得的良好效果。　　二、提出了耦合DE算法和NSGA-2算法的数据同化参数优化系统，对耦合DE算法的系统进行了由局地化半径和协方差膨胀因子构成的变量空间内的变量组合优化研究，并从种群个体分布情况、最优个体的收敛性、种群的变分差值分布等方面验证了该方案具有较好的收敛性和有效性。并最终从空间内任意选取的个体和最优个体的同化性能比较中证实最优个体选取的正确性。同样，对耦合NSGA-2的系统进行了由协方差膨胀因子和分析膨胀因子构成的变量空间内的变量组合优化研究，并从种群个体分布情况和最优个体的收敛方面证实了耦合NSGA-2的方案具有较好的收敛性和正确性。　　三、针对耦合智能进化算法的数据同化参数优化系统的高耗时性问题，本文基于Matlab提供的并行计算函数库对数据同化参数优化系统设计了并行方案。研究了种群个体的数量对并行加速比和效率的影响。结果表明随着种群个体的增加，并行性能会得到进一步开发，但仍然制约于计算单元切换损耗，语言运行效率和非并行部分时间占用比等因素。　　本文基于Lorenz-96模型研究了PDAF的并行性能，提出了耦合智能进化算法的数据同化参数优化系统，并给出了并行设计方案。研究结果为今后的顺序数据同化方法的并行计算的进一步研究提供了有效的参考。