自二十世纪五十年代初起，气象学家就致力于发展数值天气预报(NWP)技术，来提高天气预报的准确性。为了在常规观测资料稀疏的区域得到较好的预报值，数值天气预报领域开发出了多种数据同化技术。三维变分同化(3DVAR)就是八十年代末兴起的一种客观分析方法，它已经成为当前数值天气预报中最常用的数据同化方法之一。 三维变分同化的计算量和存储量巨大，其并行计算是实现三维变分同化业务化的关键。本文提出了全球和区域同化预报系统(GRAPES)一种简单、快速的并行计算方案，并从复杂度、可扩展性、负载平衡、加速比和效率等方面对并行性能进行了评估。在16CPU机群上的数值实验结果表明，该并行计算方案获得了较好的负载平衡和并行效率。本文还通过静态和动态性能分析，揭示了影响该并行计算方案可扩展性的原因。 本文的工作具有如下的创新性：(1)成功地将阶段并行模型应用于三维变分同化的并行计算，并行计算方案简单有效；(2)提出了物理场并行和垂直层分解相结合的新的三维变分同化并行计算方案。