データ同化

データ同化は、数値モデルによる予測と実際の観測データを、それぞれの誤差を考慮して組み合わせ、現在の状態や将来の予測をより正確にする手法です。

■ 試験で押さえるポイント

• モデルの予測と観測を、信頼度に応じた重みで合わせて推定します。

• 推定した状態を、次の予測の出発点にします。

• 天気予報などで使われています。

■ 選択肢での判断ポイント

モデルの予測と観測を統合して予測を更新する手法です。観測値でモデルを単純に置き換えるのではありません。