观测与模拟是全球变化研究的两种基本方法。从上世纪90年代开始，为了监测全球变化，一系列对地观测计划相继实施。当前，每天都有多颗卫星平台搭载光学、微波、重力和激光等探测仪器，获取不同分辨率的地球要素数据。与此同时，模拟自然界真实过程的大气、海洋和陆面过程模型也得到不断的发展和完善。其中，发展和应用速度最快的是能够结合观测和模型模拟数据的数据同化方法和数据同化系统。究其原因主要有两个:一是数据同化系统与现代网络技术融合的不断深化;二是数据同化系统中的数据同化算法也在不断将现代智能方法研究成果引入到算法中来，使得数据同化系统能充分有效地利用不同来源的地球观测数据和模型模拟数据，数据同化精度得到不断的提升。目前，数据同化方法已被广泛地应用于大气、海洋、陆面等地球系统科学研究领域。论文主要聚焦在陆面数据同化系统中数据同化算法的研发与实验上。　　数据同化方法是指在考虑数据时空分布以及观测和模型误差估计的基础上，在动力学模型的动态运行过程中不断融入新的观测数据的方法。通过在模型中不断融入新的观测数据，逐渐校正模型模拟预测的轨迹，使之更加接近状态真实的轨迹，从而获取更加精确一致的状态变量的估计值。通过对目前国际主流的陆面数据同化系统总结分析的基础上，概括提炼出了陆面数据同化系统的四要素构成框架:(1)模拟自然界真实过程的陆面过程模型;(2)驱动陆面过程模型运行的基础参量;(3)数据同化算法;(4)新观测数据。数据同化算法在数据同化系统中占据着非常重要的地位，通过数据同化算法不断将新的观测数据融入陆面过程模型中，校正模型预测的轨迹，实现模型模拟数据和观测数据的有机结合。算法的鲁棒性、有效性和适用性直接决定着最终的同化结果的精度和可靠性。　　数据同化算法的研究目前主要集中在利用传统的数学方法和开发智能算法两个方面。在智能数据同化算法中，粒子滤波算法以其独特的优势，成为了目前的研究热点。首先，它不受模型线性和误差高斯分布假设的约束，适用于任意的非线性非高斯同化系统。其次，粒子滤波算法采用蒙特卡罗采样方法近似状态变量整个完整的后验概率分布，能更好的描述非线性系统的变化信息，在估算模型的不确定性方面也具有较大的优势。因此，近年来粒子滤波算法被广泛应用于数据同化领域，成为了数据同化算法研究的前沿和热点。虽然粒子滤波算法在数据同化领域取得了一系列的研究成果，但仍然存在许多问题需要进一步研究和解决，如重要性函数的选择、粒子退化与贫化、算法计算量较大、实用性较差等。因此，论文将如何有效地解决粒子滤波算法应用于数据同化领域中时产生的这些问题作为研究目标和研究突破的重点。论文的主要研究工作和创新点如下:　　(1)概括提炼出了陆面数据同化系统的四要素构成框架，并总结归纳了框架中每个要素的功能与作用，在此基础上确定以数据同化算法作为论文的主要研究内容，并最终确定以粒子滤波同化算法作为论文的研究重点;　　(2)对比试验了目前国际上最主流的四个陆面过程模型(VIC，Mosaic，Noah和CLM)，基于实验结果选择了表现最好的VIC陆面水文模型，并对模型进行了适应性改进，改进后的模型能够与数据同化算法更好的协同计算;　　(3)针对粒子滤波算法的粒子退化问题对算法进行了研究改进，在算法中引入了残差重采样的步骤，并对原始的残差重采样算法进行了改进。为了验证改进后的粒子滤波算法的有效性，分别基于改进前后的粒子滤波算法进行土壤水分同化实验。实验结果表明，改进后的粒子滤波算法能够显著提高土壤水分的同化精度，并能有效地对VIC陆面水文模型中的水力参数进行协同优化，减小由于模型参数的不确定性所带来的误差，从而证明了算法的有效性;　　(4)针对粒子滤波算法的重要性函数的选择及粒子贫化等问题对算法进行了进一步的研究改进，提出了一种基于集合卡尔曼和马尔科夫链蒙特卡洛方法的改进粒子滤波算法。为了验证改进后的粒子滤波算法的有效性，分别基于改进前后的粒子滤波算法和集合卡尔曼滤波算法进行土壤水分同化实验。实验结果表明，改进后的粒子滤波算法估算的土壤水分精度更高，同时需要的粒子数目更少，降低了算法的计算量，从而证明了算法的有效性和实用性。