Dataassimilointimenetelmät

Dataassimilointimenetelmät ovat joukko tekniikoita, joilla yhdistetään havaintodataa numeerisiin malleihin. Numeeriset mallit, kuten sääennustusmallit, kuvaavat luonnonprosessien fysiikkaa yhtälöiden avulla. Havaintodata, esimerkiksi satelliittimittaukset tai säähavaintoaseman lukemat, sisältää tietoa todellisesta tilasta. Dataassimilointi pyrkii parantamaan mallin ennusteen tarkkuutta ottamalla huomioon tämän havaintodatan.

Yleisimpiä dataassimilointimenetelmiä ovat variointimenetelmät ja suodatusmenetelmät. Variontimenetelmät, kuten 4D-Var, etsivät mallin alkutilaa, joka minimoi havaintodatan ja mallin ennusteen välistä eroa tietyllä ajanjaksolla. Suodatusmenetelmät, kuten Kalman-suodatin ja sen sovellukset (esimerkiksi ensemble Kalman-suodatin, EnKF), päivittävät mallin tilaa jatkuvasti sitä mukaa kun uutta havaintodataa tulee saataville. Ne mallintavat epävarmuutta sekä mallissa että havainnoissa ja tuottavat tilan estimaatin yhdessä epävarmuuden arvion kanssa.

Dataassimilointia käytetään laajasti meteorologiassa sääennusteiden parantamiseksi, mutta sitä sovelletaan myös muilla aloilla, kuten oseanografiassa, hydrologiassa, ilmakehän kemiassa ja jopa taloustieteessä. Menetelmien valinta riippuu sovellusalueesta, käytettävissä olevasta laskentatehosta ja havaintodatan luonteesta. Tavoitteena on aina luoda mahdollisimman tarkka kuva järjestelmän nykytilasta, jotta tulevaisuuden kehityksen ennustaminen olisi luotettavampaa.