初始场不确定性一直以来都是数值预报误差的主要来源,能否获得满足质量要求的初始场已经成为制约当前海洋数值预报发展的瓶颈之一。作为为数值预报模式提供初始场的四维变分同化方法,不仅克服了观测变量与模式变量之间的线性限制,还能够充分利用过去和现在的观测资料,具有一些不同于其他资料同化方法的特性,但同时也存在着一系列需要解决和研究的问题。本文综合大气科学、海洋科学和计算数学等方面的知识,对四维变分同化系统中背景场误差协方差矩阵构造、求解方案以及最优化算法等问题进行了研究;在南海区域建立了一套四维变分同化系统,并开展了相关的试验。本文将背景场误差协方差矩阵分解成三部分进行构造,即采用气候方差法统计标准偏差,借助反应扩散方程的求解算子进行空间相关矩阵的模拟,引入海洋要素之间的关系作为变量间的平衡算子;并通过单点同化试验,验证了构造的背景场误差协方差矩阵可以实现观测信息在三维空间、多变量之间的传播。物理空间分析法作为在观测空间求解的四维变分同化方法,可以极大的提高资料同化的计算效率。但本文利用物理空间分析法在南海区域进行试验时,发现目标泛函存在虚假振荡的不稳定现象;通过理论分析得到这一现象主要是目标泛函的梯度范数的非单调减小所导致的;通过引入极小残差算法,保证梯度范数的单调减小,有效地改善了物理空间分析法在迭代过程中的收敛性质和同化效果。最后,本文基于上述研究内容,并借助于区域海洋模式及其伴随模式,在南海区域建立了一套四维变分同化系统,利用海洋观测资料开展了相关的同化试验,得到了南海区域2013年再分析场数据;并与观测资料进行比对,结果表明再分析场与观测场之间具有较高的一致性,验证了该同化系统的精度。