データ同化
データ同化(データどうか、data assimilation)とは、主に地球科学の分野において数値モデルの再現性を高めるために行われる作業である。簡単に言えば、モデルに実際の観測値を入力してより現実に近い結果が出るようにすることを指す。
地球科学においては、非線形性の高い自然現象を数値モデルによって再現する手法がある。特に気象学では、これが天気予報に大きく貢献している。データ同化は、例えば数値気象予報モデルに気温・気圧・湿度・風向・風速などのデータを入力し、専門的には「初期場」と呼ばれる、物理的パラメータの空間的分布状態を作り出す作業である。ただ、入力されるデータは空間的に偏りが大きいため、データの少ないところでは精度が低くなる。
試作段階の数値モデルにデータ同化の実験を行い、その結果を実際の現象と比較することで、そのモデルの再現性を調べることができる。
ひとつの熱さ20°Cの点のような熱源が配置された部屋における温度を知りたいとしよう。 熱源は静止している。時刻構文解析に失敗 (SVG(ブラウザのプラグインで MathML を有効にすることができます): サーバー「http://localhost:6011/ja.wikipedia.org/v1/」から無効な応答 ("Math extension cannot connect to Restbase."):): t_{0} で、部屋全域で15°Cとする。熱源の熱さは能動的に変化し、観測者は部屋の外に居るとする。 予測は次の二つを述べることから成り立っている。ひとつは熱源の点で20°Cを適用して一定の時刻 d t {\displaystyle d_{t}} の後の最後でのこと、ふたつめはこれから遠ざかるにつれて次第に冷めていくことである:部屋の空間要素において有効な予測におけるここにそれらは作用する。