近日环境科学与工程学院协同代尔夫特理工大学组织召开了国际数据同化理论与应用研讨会，参会专家来自荷兰代尔夫特理工、阿姆斯特丹自由大学、荷兰应用科学院、三角洲水利研究中心、挪威国家石油公司及中国石油大学、中国气象局等单位。

随着卫星等遥感观测水平的不断提高，数据同化方法在气象学、海洋学、环境科学、地球物理领域正发挥着越来越重要的作用。通过融合数值模型与观测资料，数据同化可反演无法直接测量的关键变量和未知参数，从而显著提高了数值模式预测的能力。观测数据的多源异构性以及地球系统多圈层耦合建模给数据同化带来诸多困难与挑战。

研讨会上Arnold Heemink教授、Hai Xiang Lin教授、Martin Verlaan教授等围绕强约束数据同化、基于深度学习的伴随算子、同化高性能计算等报告主题介绍了相关工作。与会专家最后围绕高维度观测、机器学习对数据同化的替代性等同化发展前沿问题展开了讨论。