Este trabajo se presenta en el contexto del análisis de sensibilidad (SA) de modelos de asimilación de datos (DA) a gran escala. Estudiamos la consistencia, convergencia, estabilidad y propagación de errores de redondeo de la técnica de optimización de espacio reducido que surge en problemas de DA variacional 4D en paralelo. Los resultados son útiles para comprender la confiabilidad de DA, para evaluar con qué confianza se pueden considerar correctos los resultados de la simulación y para determinar su configuración en cualquier aplicación. Las principales contribuciones del trabajo actual son las siguientes. Utilizando análisis de errores hacia adelante, derivamos el número de condiciones del enfoque paralelo. Descubrimos que el enfoque paralelo reduce el número de condiciones, revelando que es más apropiado que el enfoque estándar generalmente implementado en la mayoría del software operativo. Dado que los valores de fondo se utilizan como condiciones iniciales de modelos de EDP locales, analizamos la estabilidad con respecto a la dirección del tiempo. Finalmente, demostramos la consistencia del enfoque propuesto mediante el análisis de errores de truncamiento locales de cada núcleo computacional.