Dataassimilointia

Dataassimilointi on prosessi, jossa havainnot yhdistetään matemaattisiin malleihin tilan ja/tai parametrien arvioimiseksi. Tavoitteena on tuottaa tilakuvio, joka on sekä mallit että havainnot hyödyntäen mahdollisimman luotettava. Dataassimilointia käytetään laajalti geosäätö- ja ympäristömallinnuksessa, kuten meteorologiassa, merentutkimuksessa, hydrologiassa ja ilmastonmuutoksen tutkimuksessa.

Menetelmät ja lähestymistavat: Variatiiviset menetelmät, kuten 3D-Var ja 4D-Var, optimoivat tilan arvon vähentämällä kokonaiskustannusta, joka yhdistää malli-ennusteen ja havainnot. Sekvensiaaliset menetelmät, kuten Kalman-suodatin ja Ensemble Kalman Filter (EnKF), päivittävät tilan toistuvasti uuden havainnon perusteella ja tarjoavat epävarmuuden kuvaamisen keinoja. Myös partikkelisuodattimet käytetään joissain epälineaarisissa ja ei-Gaussisissa tapauksissa. Yleisiä komponentteja ovat malli, havainnot, havainnotarkkuus, sekä tilan ja havaintojen välinen yhteydenable H sekä niiden virhe- tai priorivuorot.

Aineisto ja sovellukset: Havainnot voivat olla satelliitti- ja kenttämittauksia sekä muita havaintoja. Dataassimilointia hyödynnetään erityisesti säätöennusteissa, merien ja vesistöjen malleissa sekä hydrologian ja ilmastonmuutoksen tutkimuksessa. Se mahdollistaa paremman ennusteen sekä tilan epävarmuuden arvioinnin.

Haasteet: Epälineaarisuus, mittaus- ja mallivirheiden ei-Gaussisuus sekä suurikokoiset laskennalliset kustannukset asettavat rajoitteita, ja mallit sekä havainnot vaativat jatkuvaa kehittämistä parempaa yhteensopivuutta varten.