面对类似地球表层系统的复杂的大系统问题,如何通过最优方法精确表达其各种过程的动态演进,尽可能的降低预报误差,已然成为地球科学领域备受学者关注的热点问题。数据同化作为一种最优方法论,在将观测数据与地学模型通过同化算法有效融合的过程中,误差问题需要精心设计与处理。在实际数据同化系统中,一般不能对背景误差协方差进行准确估计,从而导致滤波算法性能下降。为解决以上问题,局地化方法被用来改善同化效果。针对背景协方差被低估的问题,本文以集合卡尔曼滤波算法为基础框架,提出了以模糊逻辑思想进行改进的局地化策略,并通过一系列仿真实验验证了新算法的同化效果。(1)基于数据同化中的观测误差理论,详细介绍和分析集合卡尔曼滤波算法理论,局地化算法基本理论以及模糊逻辑的基本思想和理论。(2)基于集合卡尔曼滤波算法,设计模糊逻辑控制器,实现模糊逻辑思想与局地化算法相耦合的原理,并基于非线性Lorenz-96模型测试新方法在考虑模型误差、背景误差协方差以及卡尔曼增益下的有效性。结果表明,新方法能够有效消除虚假相关,更有效地利用观测信息优化同化分析结果。(3)基于Lorenz-96模型,验证新方法在集合数、观测数、协方差放大因子以及混沌系统强迫参数变化下的敏感性和在功率谱密度(Power Spectrum Density,PSD)下的鲁棒性。结果表明,新的局地化策略几乎不受协方差放大因子的影响,性能表现稳定,并且在较小的集合规模下表现良好。进一步在不同观测误差下,比较分析了几种局地化技术的PSD,总体上新方法具有较强的鲁棒性。(4)基于准地转(Quasi-Geostrophic,QG)模型,验证新方法在高维同化系统中的适用性,详细比较分析了新方法与传统方法在高维状态空间中的真值场、分析场以及误差场状态分布特征。结果表明,与传统的基于距离的局地化方法相比,基于模糊逻辑的局地化不仅在理论方面取得了更好的性能,在更实用的大气模型中得到了实现且使用也更加方便。综上,采用模糊逻辑思想的新局地化策略为集合数据同化系统中的应用提供了理论依据,同时为后续实验奠定了基础。尽管在理论和实验模拟中使用模糊逻辑算法是可取的,但在实际同化中的有效性仍需进一步探索。