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，现在已广泛应用于大气海洋领域。其基于最优控制理论（比如：三维变分同化，四维变分同化）和点估计理论（最优插值，卡尔曼滤波，集合卡尔曼滤波）而发展起来的方法。目前比较流行的同化方法是四维变分同化（4D-Var）和集合卡尔曼滤波（En

资料同化的主要任务是将各种不同来源，不同误差信息，不同时空分辨率的观测资料融合进入数值动力模式，依据严格的数学理论，在模式解与实际观测之间找到一个最优解，这个最优解可以继续为动力模式提供初始场，以此不断循环下去，使得模式的结果不断地向观测值靠拢。

目前比较流行的同化方法是四维变分同化（4D-Var）和集合卡尔曼滤波（EnKF）。