シミュレーションのデータ同化
意味・解説
数値モデルによるシミュレーション結果と、実際の観測データを組み合わせて予測精度を高める手法。
理論に基づく予測計算（モデル）を、刻々と変化する「現実のデータ（観測）」で随時修正し、より正しい状態に近づける技術である。気象予報や海洋予測、交通流解析などで不可欠なプロセスとなっている。時系列データをリアルタイムでモデルに取り込む高度な分析手法である。
くわしく
「計算機の中の理論」と「現実の世界」を橋渡しする高度な数学的手法である。
1.プロセスの流れ：まずスーパーコンピュータで物理法則に基づいた未来予測を計算する。次に、実際の観測値とのズレを計算し、その差を埋めるように計算モデルの「初期値」を修正（更新）する。
2.アンサンブル予測：少しずつ条件を変えた複数のシミュレーションを行い、データ同化を行うことで、不確実な未来の確率的な分布まで把握できるようになる。
なぜ重要か：どれほど優れた物理モデルでも、初期状態がわずかにずれるだけで時間の経過とともに予測が大きく外れてしまう（カオス現象）。リアルタイムで現実のデータと「同化」させることで、予測の精度を極限まで高め、防災や経営判断の信頼性を担保できるからである。
例文
台風の進路予測において、数値シミュレーションに人工衛星からの観測値をデータ同化させることで、上陸地点の予測誤差を大幅に縮小した。
同義語: データ融合
分類: 数値シミュレーション