SWAT-HDAS是基于网格化SWAT水文模型，整合了并行数据同化框架（PDAF），用于水文数据同化研究的水文数据同化系统。其数据同化算法包括集合Kalman滤波类算法。SWAT-HDAS可以同化遥感观测或者地面站点观测的土壤水分，径流，雪水当量等数据。SWAT-HDAS使用GNU gfortran编译器进行测试。未来的计划包括粒子滤波同化算法的加入，Weather Research & Forecasting （WRF）模型的整合，实现陆气离线耦合数据同化系统。

发展的DasPy系统能够在陆面过程模型（CLM）的动力学框架内，可实现对陆面过程如蒸散发、土壤水运动、生物化学循环等过程的数值模拟；以集合卡尔曼滤波和不确定性理论为基础，集成多源遥感产品（如土壤水分、土壤温度、积雪以及生物化学循环参量），优化模型参数和减小数值模型不确定性，提高数值模型对地表能水循环的模拟精度，生产高质量的陆面水文及生态系统产品（如土壤水分、蒸散发），该系统已经成功应用于西班牙农业灌溉优化项目（https://www6.inra.fr/agadapt）

ComDA是由中科院自主研发的新型通用陆面数据同化开发平台。和国际上已有的数据同化开发软件相比，ComDA面向地表系统多学科领域的快速同化应用，具有多学科（集成多个地表过程及水文模型、遥感辐射传输模型，可以同化多源观测）、易用（标准化的模型集成和数据传输接口，模块化的开发方式）、灵活（广泛集成典型的非线性非高斯数据同化算法）、快速（采用常见的高性能计算技术；集成各种常见的陆面过程模型）、开源（源代码完全共享）等特点。ComDA已经成功应用于中国陆面数据同化系统等大区域的数据同化系统应用中。