数据同化(data assimilation)是指在考虑数据时空分布以及观测场和背景场误差的基础上,在数值模型的动态运行过程中融合新的观测数据的方法。它是在过程模型的动态框架内,通过数据同化算法不断融合时空上离散分布的不同来源和不同分辨率的直接或间接观测信息来自动调整模型轨迹,以改善动态模型状态的估计精度，提高模型预测能力。数据同化是一种最初来源于数值天气预报，为数值天气预报提供初始场的数据处理技术，已广泛应用于大气海洋领域。
四维数据同化 FDDA
全球海洋数据同化实验 GODAE
北美陆地数据同化系统 NLDAS
全球海洋数据同化试验 GODAE
数据同化与反问题 Data Assimilation and Inverse Problems
数据同化系统 MCMDF
数据同化法 data assimilation method
海洋数据同化技术 marine data assimilation technology
北美陆面数据同化系统 NLDAS
The temperature field after data assimilation is better than that without data assimilation.
数据同化后的温度场优于未经同化的温度场。
参考来源 - 渤黄东海三维海流场、温度场数值模拟Due to the complexity of research objectives,error problems are thought to be the bottleneck for improving the performance of data assimilation systems. Firstly,the research statuses of error problems of Land Data Assimilation Systems are reviewed.
同化系统中的误差问题一直被认为是制约数据同化性能的瓶颈问题。
参考来源 - 陆面数据同化系统误差问题研究综述·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
数据同化后的温度场优于未经同化的温度场。
The temperature field after data assimilation is better than that without data assimilation.
子流域的降水与气象资料通过数据同化技术得到。
The precipitation and meteorological data of each sub-catchment are gained by the technology of data assimilating.
陆面数据同化是一种集成多源地理空间数据的新思路。
Land data assimilation is a new means for multi-source geospatial data integration.
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