综合考虑数据的时空分布状态、观测场误差、背景场误差,选定数值模型,并在数值模型运行过程中与新的观测数据方法相结合,数据同化方法提升数值模型的预测能力。应用集合卡尔曼滤波方法,开展监测数据与预测模型相结合的数据同化研究,对边坡变形预测有一定的应用参考价值。对数据同化算法、集合卡尔曼滤波算法及边坡变形预测的研究现状进行了较为系统的分析,梳理了标准集合卡尔曼滤波算法流程与平方根分析方案,分析了同化算法实现过程。同化程序分为数据预处理、参数设置、初始集合、集合卡尔曼滤波实现、输出同化结果。程序设置参数、步长、模拟周期、模型误差为模型输入参数,定义了变量的多维数组结构,明确了程序实现中的主要输入输出关系,将观测场、背景场的生成过程封装为子函数,观测变量、状态变量作为子函数的输入参数,建立嵌套循环计算误差协方差阵并实现同化迭代过程。以某矿山边坡监测区域为研究对象,设计同化计算框架,观测数据为某监测点多期监测数据,预报模式为变形运动学方程,监测数据求解状态变量并利用集合卡尔曼滤波实现同化计算,预测后续三维坐标累积位移值,对比分析同化值与观测值。