本发明公开了一种基于集合卡尔曼滤波的潮汐数值模型水深估计方法：(1)海洋数值模式水深参数的确定；(2)生成集合，进行数值模拟：通过在各个水深增量参数上叠加无偏的高斯随机数生成水深增量参数集合，从而生成水深参数集合，将水深参数集合代入海洋数值模式中进行自由积分直到海洋数值模式稳定；(3)采用强化的参数校正数据同化方法进行同化；(4)同化结束后，使海洋数值模式以同化后的参数自由积分至稳定，以获取优化后的海洋数值模式状态变量；(5)将海洋数值模式状态变量进行调和分析，得到优化后的潮汐调和常数分析结果，用于潮汐预报。本发明通过EAKF将观测数据同化到潮汐数值模型中，对水深参数进行最优估计，提高潮汐模拟精度。