データ同化とは、観測データと数値予報モデル（予報値）を統計的・物理的に最適に融合し、初期値（解析場）を高精度化する手法。
天気予報におけるデータ同化とは、簡単に言うと「観測データ」と「数値予報モデルの予測（シミュレーション）結果」を統合し、最も確からしい「現在の（あるいは過去のある時刻の）大気の状態」を推定する技術。
この「最も確からしい現在の状態」を解析値と呼び、これを次の数値予報モデルの初期値として用いることで、予報の精度を飛躍的に向上させている。
客観解析とよく似ているが、全く同じではない。
| 用語 | 意味・特徴 |
|---|---|
| 客観解析 | 観測データをもとに、規則に従ってグリッド上に補間する手法。古くから使われ、主に解析だけが目的。 |
| データ同化 | 観測データと数値予報モデル（予報値）を統計的・物理的に最適に融合し、初期値（解析場）を高精度化する手法。 |
- 客観解析は「観測だけ」からグリッドを作る。
- データ同化は「観測＋モデル予報」の両方を使って、解析場をつくる。
- 現代の数値予報は、客観解析を発展させた「データ同化」が中心となっている。
したがって、データ同化は、客観解析の“高度版”であり、予報精度を高めるために不可欠な手法である。
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