数据同化是一种将观测数据与数学模型相结合的技术，旨在提高模型预测的准确性和可靠性。它通过数学方法将不同来源、不同分辨率的观测数据与模型输出进行融合，从而优化模型的初始条件和参数设置。数据同化广泛应用于气象学、海洋学、环境科学等领域，例如天气预报、气候模拟和生态系统监测等。通过不断更新模型状态，数据同化能够减少预测误差，为科学研究和决策提供更精确的数据支持。