数据同化方法作为一种融合多源大气海洋观测信息和数值模式的有效手段,它可以有效提高数值模式的预报精度,根据零散观测信息构建海洋再分析资料,还可以有效减少海气预报中的不确定性。粒子滤波是大气海洋领域中先进的数据同化方法,该方法克服了高斯假设和非线性条件的约束,对于数据同化在大气海洋业务化发展有着重要意义。本文在对粒子滤波数据同化问题透彻理解的基础上,深入分析研究粒子滤波中粒子退化和粒子贫化问题,参考均权重粒子滤波同化方法,提出利用观测信息调整提议密度的观测窗口均权重粒子滤波同化方法和基于改善增益矩阵K的均权重粒子滤波方法,并通过简单Lorenz-63模式和海气耦合模式验证改进方法的可行性和同化质量。首先,给出对于数据同化的定义,并详细陈述当前主要数据同化方法的特点、构成及自身方法的不足,介绍了粒子滤波数据同化方法,给出该方法国内外研究现状。分析使用粒子滤波方法进行耦合模式数据同化的可行性。其次,详细阐述粒子滤波数据方法的原理与特点,针对经典粒子滤波同化方法存在的粒子退化和贫化问题,结合课题对于海气耦合模式使用考虑,详细介绍提议密度改善粒子分布的均权重粒子滤波同化算法的基本原理,在简单模式下,将两种同化方法进行对比研究。再次,根据粒子滤波同化特点,提出针对均权重粒子滤波的改进方法,在观测完备状态下提出基于观测窗口均权重粒子滤波方法,在无法使用观测窗口的情况下,针对传统方法进行改进,提出基于改进增益矩阵K均权重粒子滤波方法,在简单模式下验证改进均权重方法的可行性与同化质量,并给出两种改善算法具体操作流程。最后,在海气耦合模式下,对比研究均权重粒子滤波方法和两种改进均权重粒子滤波,实验结果表明两种改进均权重粒子滤波均方根误差明显低于均权重粒子滤波方法。在偏差耦合模式下比较分析两种改进均权重粒子滤波方法和集合调整卡尔曼滤波方法,证明改进方法同化结果与卡尔曼滤波结果相似,还可以有效改善粒子退化和贫化问题,提高同化质量。