在数据同化的主要应用领域——数值天气预报中,随着观测技术的突飞猛进和各种观测设备的应用研究,区域和全球观测数据呈现大规模的增长,不同设备和观测地点造成的误差以及大气模型本身的缺陷导致对数据同化的精度与计算量的要求越来越高。同时由于高性能计算机尤其是SMP集群的发展,对于运行在其中的软件应用越来越需要更高程度的并行化。这些都要求数据同化算法实现更加高效率的并行化。本文基于此提出了一种数据同化算法的并行化方案。本文首先阐述了国内外已有的对于数据同化算法并行化的研究成果并指出了其中的缺陷与不足。在已有数据同化算法的基础上深入分析研究了数据同化算法——ETKF-4DVAR的理论基础和其中所蕴含的并行性,简单概括了数据同化各阶段并行化的可能性以及设计模型与同化方案间程序接口的必要性,并提出了并行化方案的初步构想和实现过程中需要考虑的问题,为后续的并行化方案设计提供理论基础。接着,论文详细分析了本算法在分析阶段的并行化策略,并基于模式分解(在进程中分发集合)和区域分解(将模型区域分解为子区域)两种分解策略提出了数据同化分析阶段的实现方式及其性能需求,并从算法的角度说明了区域分解在通信和内存需求方面都要优于区域分解,为实验方案选择区域分解提供了依据。然后,进一步研究和分析了预报阶段的并行性,同时为了降低模型与本方案的耦合性,本文提出了定义两者间程序接口的框架结构,详细阐述了本框架的设计和实现思路,包括在相交进程集和不相交进程集下的程序接口设计以及基于MPI的进程配置策略,并对两种进程配置策略进行了对比。最后给出了所提设计方案的具体实现,并进行了一系列的对比实验来验证所提方案的可行性和有效性。实验结果表明,本文所设计和实现的ETKF-4DVAR并行化方案在数据同化效果和并行效率上都达到了令人满意的效果,并能有效降低数据同化参数的变化对于算法性能的不利影响。