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水文学中的“适时校正”、“实时校正”与“数据同化”
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《英汉水文学词汇》（科学出版社，1985）将“updating technique”、“real-time collection”释为“适时校正法”、“实时数据收集、实时资料收集”。
《现代水文模拟技术与预报技术》（河海大学出版社，2010）在第6章说：“水文预报中的‘实时校正’（英文为Updating or Collection），海洋与气象学科习惯称为数据同化（Dada assimilation）。实时校正就是根据实测的水位或者流量资料通过反馈机制进行洪水预报。实时校正方法可以分为四种：1.输入变量的校正；2.状态变量的校正；3.模型参数的校正；4.模型预报结果的校正。”
“数据同化”似是近年气象、水文等领域出现的新锐词语（世界上一般把Charney 在1969 发表的文章作为数据同化的开门之作），它与比较传统的“实时校正”是否是一回事呢？
在《数据同化-它的缘起、含义和主要方法》（1999）一文中，国家海洋环境预报中心王跃山先生称，对于数据同化（有时叫‘四维同化’）他称知之甚详。他说：“就“同化”的本意而言, 是指把不同的事物变得相近或相同的过程。乍一听来, 这含义似乎简单明了, 但深究起来却并非为然。比如说:A和B同化了,这句话就可以有五层含义:
第一, A 不变, B 变得和A 相近或相同了;
第一, A 不变, B 变得和A 相近或相同了;
第二, A 基本不变, B 向A 同化;
第三, A 和B 以相互靠拢的方式变得相近或相同;
第四, B 基本不变, A 向B 同化;
第五, B 不变, A 变得和B 相近或相同了。数值预报中数据同化的含义其实就涵盖了这五种含义。
由上述简介与“数据同化”研究的热门大体可知，“实时校正”接近于技术，表现于技术层次；而“数据同化”的理论与技术内涵更形复杂与现代，而且还在丰富之中。此外，“数据同化”与“数据挖掘”应当也有内在的关联。
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