数据同化与融合区别?

数据同化是将观测数据整合到数值模型中，调整模型状态使其更接近真实情况。数据融合则是将多个来源的数据合并，生成更全面、准确的信息。

区别

数据同化：主要针对数值模型，通过算法将实时观测数据融入模型初始场或预报过程，减少模型误差。例如，气象学中用卫星数据修正温度预报，提升短期预测精度。核心是优化模型输出，依赖数学方法如卡尔曼滤波。

数据融合：侧重多源数据整合，如传感器网络或不同平台的测量值。通过加权平均或机器学习技术，消除单一数据源的偏差。例如，智能交通系统合并摄像头和雷达数据，实时监测路况。目标是提高信息可靠性，不依赖特定模型。