未来の気象を予測するためには,大気の状態を地図上の格子点に対応させる必要があります。この格子点ごとに気温や気圧・風などの気象データを割り当てていく処理が解析の基本です。 前回は,観測値を格子点に割り当てることを学びましたが,数値予報では予報モデルによって計算される予測値も利用して,観測値と予測値を統合する「データ同化」を行っています。 多くの参考書では「客観解析=データ同化」と書かれていますが,本ブログでは,観測値だけを用いて気象要素を格子点に割り当てることを「客観解析」,観測値データに加えて予測値を含めて格子点上に最もらしい気象場を作ることを「データ同化」というふうに区別して記述することにし…