Elektronický meteorologický slovník

označení pro proces modifikující výstupy numerického modelu s využitím naměřených dat ze zadaného časového intervalu, který se nazývá asimilačním oknem. Cílem asimilace je příprava počátečních podmínek pro numerický model. Motivací pro aplikaci asimilace dat je předpoklad, že pokud model dobře simuluje předpověď v asimilačním okně, kde ji lze verifikovat, pak lze očekávat, že i vlastní předpověď bude přesnější než s využitím jiných počátečních podmínek. Speciálním případem asimilace dat je objektivní analýza. Výhodou asimilace dat ve srovnání s aplikací objektivní analýzy je to, že využívá více dat a využívá i časového vývoje modelových veličin.
Metody asimilace lze rozdělit na metody objektivní analýzy, nudging, 4D variační metoda (4D-VAR) a metody založené na aplikaci Kalmánova filtru (KF; ansámblový Kalmánův filtr, částicový Kalmánův filtr). Metody objektivní analýzy jsou snadno aplikovatelné, avšak postrádají informaci o vývoji, a proto nedostatečně ovlivňují dynamiku modelovaných procesů. Nudging je empirická metoda, která dodáním umělého členu na pravou stranu modelových rovnic „nutí“ model, aby simuloval naměřená data. Je to velmi snadno aplikovatelná metoda, která však nemá teoretický základ a vliv asimilace se zpravidla velmi rychle ztrácí během integrace. Metody 4D-VAR a KF jsou velmi sofistikované metody, které dávají teoreticky optimální počáteční podmínky. Jejich praktická aplikace však vyžaduje řadu zjednodušení, které způsobují, že výsledek není optimální. Současné implementace těchto metod mají také problémy s asimilací veličin, které jsou významně ovlivněny silně nelineárními procesy, např. srážky.