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- L'assimilació de dades en meteorologia és el procediment que consisteix a corregir, amb l'ajut de les observacions, l'estat de l'atmosfera terrestre d'una previsió meteorològica. Les aplicacions de l'assimilació de dades també es troben en altres ciències geològiques com la hidrologia. L'assimilació de dades procedeix per cicles d'anàlisis. A cada cicle d'anàlisi les observacions dels actuals sistemes (i possiblement del passat) es combina amb els resultats del model de la predicció numèrica (el pronòstic) per a produir una anàlisi, que es considera com 'la millor' estimació de l'actual estat del sistema. Aquest es considera el pas d'anàlisi ( analysis step). Essencialment el pas d'anàlisi tracta d'equilibrar la incertesa en les dades i el pronòstic. El model es fa avançar en el temps i aquest passa a ser el pronòstic en el següent cicle d'anàlisis. (ca)
- Data assimilation is a mathematical discipline that seeks to optimally combine theory (usually in the form of a numerical model) with observations. There may be a number of different goals sought – for example, to determine the optimal state estimate of a system, to determine initial conditions for a numerical forecast model, to interpolate sparse observation data using (e.g. physical) knowledge of the system being observed, to set numerical parameters based on training a model from observed data. Depending on the goal, different solution methods may be used. Data assimilation is distinguished from other forms of machine learning, image analysis, and statistical methods in that it utilizes a dynamical model of the system being analyzed. Data assimilation initially developed in the field of numerical weather prediction. Numerical weather prediction models are equations describing the dynamical behavior of the atmosphere, typically coded into a computer program. In order to use these models to make forecasts, initial conditions are needed for the model that closely resemble the current state of the atmosphere. Simply inserting point-wise measurements into the numerical models did not provide a satisfactory solution. Real world measurements contain errors both due to the quality of the instrument and how accurately the position of the measurement is known. These errors can cause instabilities in the models that eliminate any level of skill in a forecast. Thus, more sophisticated methods were needed in order to initialize a model using all available data while making sure to maintain stability in the numerical model. Such data typically includes the measurements as well as a previous forecast valid at the same time the measurements are made. If applied iteratively, this process begins to accumulate information from past observations into all subsequent forecasts. Because data assimilation developed out of the field of numerical weather prediction, it initially gained popularity amongst the geosciences. In fact, one of the most cited publication in all of the geosciences is an application of data assimilation to reconstruct the observed history of the atmosphere. (en)
- Die Datenassimilation bezeichnet in der Meteorologie, insbesondere in der numerischen Wettervorhersage, eine Methode zur Anpassung eines Wettervorhersagemodells an die tatsächliche Entwicklung der Atmosphäre. Mathematisch gesehen, stellt die numerische Wettervorhersage ein Anfangswertproblem dar, das unterbestimmt ist. Sinn der Datenassimilation ist es, ein dreidimensionales Bild der Erdatmosphäre und deren Unterlage für einen bestimmten Zeitpunkt zu entwerfen. Dieses Bild stellt den Anfangszustand, der als Ausgangspunkt für die Wettervorhersage dient, dar. (de)
- En météorologie, l'assimilation de données est le procédé qui consiste à corriger, à l'aide d'observations, l'état de l'atmosphère d'une prévision météorologique. (fr)
- 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。 (ja)
- Asymilacja danych – proces analizy danych, uwzględniający zarówno pomiary jak i wyniki modelu prognostycznego. Metoda jest używana w numerycznych modelach prognozy pogody, cyrkulacji oceanu i wielu innych zastosowaniach do oceny zmiany układów dynamicznych. Asymilację danych można podzielić na dwa procesy:
* Sprawdzenie jakości danych i wyeliminowanie oczywistych błędów pomiarowych. Dane pochodzą z pomiarów satelitarnych, bezpośrednich, radarowych, czy lidarowych robionych w różnym czasie i w różnych miejscach na kuli ziemskiej.
* Uzgodnienie danych i wykorzystanie informacji dostępnej z poprzednich godzin czy z poprzednich dni. Jest to skomplikowany proces polegający na całościowej analizie danych z wykorzystaniem modelu prognoz numerycznych. (pl)
- Em meteorologia, a assimilação de dados é o procedimento que consiste em corrigir, com ajuda de observações, o estado da atmosfera de uma previsão meteorológica. (pt)
- 数据同化，或稱資料同化，是通过数学模型拟合观测数据的一种渐进方式，通常用于复杂系统的建模和動態預測。这类系统通常具有复杂的数学模型，自由度有时达到，且因为观测数据体量庞大，使得对全体观测进行成为不可能。 (zh)
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- Die Datenassimilation bezeichnet in der Meteorologie, insbesondere in der numerischen Wettervorhersage, eine Methode zur Anpassung eines Wettervorhersagemodells an die tatsächliche Entwicklung der Atmosphäre. Mathematisch gesehen, stellt die numerische Wettervorhersage ein Anfangswertproblem dar, das unterbestimmt ist. Sinn der Datenassimilation ist es, ein dreidimensionales Bild der Erdatmosphäre und deren Unterlage für einen bestimmten Zeitpunkt zu entwerfen. Dieses Bild stellt den Anfangszustand, der als Ausgangspunkt für die Wettervorhersage dient, dar. (de)
- En météorologie, l'assimilation de données est le procédé qui consiste à corriger, à l'aide d'observations, l'état de l'atmosphère d'une prévision météorologique. (fr)
- 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。 (ja)
- Em meteorologia, a assimilação de dados é o procedimento que consiste em corrigir, com ajuda de observações, o estado da atmosfera de uma previsão meteorológica. (pt)
- 数据同化，或稱資料同化，是通过数学模型拟合观测数据的一种渐进方式，通常用于复杂系统的建模和動態預測。这类系统通常具有复杂的数学模型，自由度有时达到，且因为观测数据体量庞大，使得对全体观测进行成为不可能。 (zh)
- L'assimilació de dades en meteorologia és el procediment que consisteix a corregir, amb l'ajut de les observacions, l'estat de l'atmosfera terrestre d'una previsió meteorològica. Les aplicacions de l'assimilació de dades també es troben en altres ciències geològiques com la hidrologia. L'assimilació de dades procedeix per cicles d'anàlisis. A cada cicle d'anàlisi les observacions dels actuals sistemes (i possiblement del passat) es combina amb els resultats del model de la predicció numèrica (el pronòstic) per a produir una anàlisi, que es considera com 'la millor' estimació de l'actual estat del sistema. Aquest es considera el pas d'anàlisi ( analysis step). Essencialment el pas d'anàlisi tracta d'equilibrar la incertesa en les dades i el pronòstic. El model es fa avançar en el temps i aq (ca)
- Data assimilation is a mathematical discipline that seeks to optimally combine theory (usually in the form of a numerical model) with observations. There may be a number of different goals sought – for example, to determine the optimal state estimate of a system, to determine initial conditions for a numerical forecast model, to interpolate sparse observation data using (e.g. physical) knowledge of the system being observed, to set numerical parameters based on training a model from observed data. Depending on the goal, different solution methods may be used. Data assimilation is distinguished from other forms of machine learning, image analysis, and statistical methods in that it utilizes a dynamical model of the system being analyzed. (en)
- Asymilacja danych – proces analizy danych, uwzględniający zarówno pomiary jak i wyniki modelu prognostycznego. Metoda jest używana w numerycznych modelach prognozy pogody, cyrkulacji oceanu i wielu innych zastosowaniach do oceny zmiany układów dynamicznych. Asymilację danych można podzielić na dwa procesy: (pl)
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