metoda asimilace dat variační
(4D VAR) – je metoda asimilace dat do numerického modelu předpovědi počasí, která formuluje optimální počáteční podmínku modelu tak, že tato počáteční podmínka minimalizuje váženou sumu kvadratických odchylek předpovězených a naměřených hodnot v asimilačním okně. Váhy lze použít k zohlednění přesnosti měření. Tato metoda vychází z předpokladu, že minimalizací chyby v asimilačním okně se získá počáteční podmínka, která bude minimalizovat i chybu modelové předpovědi. Řešení minimalizačního problému je velmi komplikované vzhledem k nelineárnosti modelu i vzhledem k rozměru problému, protože počáteční podmínky pro model představují typicky minimálně 105 zpravidla však o několik řádů více hodnot. Praktické řešení minimalizačního problému spočívá ve zjednodušení modelu (např. použije se adiabatický model) a snížení dimenze problému (zmenšení rozlišení). Pro minimalizaci se aplikuje metoda největšího spádu, přičemž gradient se počítá pomocí adjungovaného modelu.
angl: variational assimilation method; slov: variačná metóda asimilácie dát; něm: Variationsmethode der Datenassimilation f; rus: метод вариационного усвоения (данных) 2014