Метод, объединяющий модельные предсказания с наблюдениями для оценки состояния динамической системы.Ассимиляция данных — это статистический метод, используемый для оценки состояния сложной системы, такой как атмосфера или океан, путем объединения двух источников информации: модели, предсказывающей эволюцию системы, и наблюдений, измеряющих ее отдельные части. Модель дает полную, физически согласованную картину, но со временем отклоняется от реальности. Наблюдения точны, но разрежены и неравномерно распределены. Ассимиляция данных находит наилучший компромисс между ними, давая оценку состояния, которая одновременно физически правдоподобна и близка к реально измеренным данным.
Концептуальные основы были заложены в 1960-х годах: фильтр Калмана (1960) и вариационные методы, разработанные Сасаки и другими учеными в конце этого десятилетия. В 1980-х и 1990-х годах метод стал стандартным инструментом в численном прогнозировании погоды.
Процесс обычно происходит циклически. Сначала модельный прогноз продвигает текущую наилучшую оценку вперед во времени. Затем, когда поступают новые наблюдения, алгоритм (например, фильтр Калмана или вариационный метод) сравнивает прогноз с наблюдениями, взвешивая каждое по их неопределенности. Результатом является обновленное состояние, называемое анализом, которое минимизирует общую ошибку. Этот анализ становится отправной точкой для следующего прогноза, так что система непрерывно корректирует себя.
Это основа современного прогнозирования погоды: метеорологические центры по всему миру используют этот метод для инициализации своих прогностических моделей наилучшей возможной оценкой текущего состояния атмосферы.
Тот же математический аппарат применяется для оценки внутреннего строения Земли по сейсмическим волнам и для отслеживания положения спутников на орбите.









