抄録
極域などの寒冷圏は観測空白域が広がり，人工衛星観測の利用が重要な地域である．近年，衛星観測データの増加に伴い，そのデータの利活用を目的として，観測とモデルをつなぐデータ同化研究が活発になってきている．雪氷─大気・海洋結合モデルは，一般的に結合プロセスの予測可能性を改善する．こうした結合モデルにおけるデータ同化の役割（例えば，初期値の提供）は重要である．結合データ同化は大きく3つに分かれ，非結合，弱結合，ならびに強結合データ同化が存在する．本総説では，結合データ同化の概要，並びに海氷・海洋や寒冷陸域での研究例を紹介し，最後に今後の展望について述べる．結合データ同化研究は，観測データが乏しい寒冷圏のモニタリング手法として有効であり，今後の気候変動研究への応用や効率的な観測ネットワーク設計に適用できる．
