##  [Assimilation de Données](/fr/node/60536) 

 Définition

Processus qui combine observations et prévisions de modèle afin de produire une estimation améliorée et dynamiquement cohérente de l'état d'un système dans le temps.

 

 

 

 

 

 





## Principe

Principe

Fonder la combinaison sur un pondération liée aux incertitudes et aux structures d'erreur spatio‑temporelles respectives, le plus souvent par filtrage (par ex. filtres de Kalman), méthodes variationnelles ou approches particulaires.

 

 

 

 

 





## Démonstration

Démonstration

Les systèmes de prévision numérique du temps assimilent les radiances satellitaires, les mesures de surface et les données radar dans un modèle atmosphérique dynamique en utilisant la 4D‑Var ou des filtres de Kalman ensemblistes pour initialiser les prévisions.

 

 

 

 

## Mauvaise application

Mauvaise application

Assimiler des observations biaisées ou non calibrées sans correction de biais, compter deux fois les mêmes données, ajuster excessivement les covariances au point d'écraser la dynamique du modèle, ou considérer l'assimilation comme un ajustement de paramètres plutôt que comme estimation d'état.

 

 

 

 

 





## Conséquence

Conséquence

Une assimilation correcte produit des conditions initiales plus précises et physiquement cohérentes, améliore les prévisions à court terme et permet d'obtenir des estimations d'incertitude cohérentes pour les prédictions ultérieures.

 

 

 

 

## Inversion

Inversion

Lancer des prévisions sans assimilation ou se fier uniquement aux observations sans propagation dynamique conduit à des représentations de l'état temporellement incohérentes ou spatialement lacunaires.

 

 

 

 

 





## Limite

Limite

S'applique aux systèmes disposant d'un modèle dynamique prédictif et d'observations horodatées ; exclut l'interpolation statistique hors ligne sans modèle dynamique et est limité par la couverture des observations et les erreurs de modèle.

 

 

 

 

 





## Tension sémantique

Tension sémantique

Tension avec l'interpolation statistique pure, les corrections par apprentissage automatique et l'estimation de paramètres : l'assimilation vise l'estimation d'état sous dynamique du modèle plutôt que le remplacement du modèle.

 

 

 

 

 





## Synthèse

Synthèse

L'assimilation de données intègre de manière systématique observations et dynamique du modèle, pondérées par l'incertitude, pour fournir la meilleure estimation évolutive de l'état d'un système destinée à la prévision et à l'analyse.