Negli ultimi 20 anni le metodologie di data assimilation, utilizzate inizialmente esclusivamente nei modelli atmosferici, sono diventate parte integrante per lo sviluppo e la validazione dei modelli oceanografici e, più in generale, dei modelli matematici alla base della metereologia, climatologia, geofisica, geologia e idrologia. L’obiettivo che accomuna la comunità scientifica che si occupa di data assimilation è, in sintesi, la possibilità di integrare i dati acquisiti sperimentalmente con quelli forniti dai modelli matematici al fine di migliorare la conoscenza dell’ecosistema dell’ambiente circostante. È evidente che il beneficio che deriva da questa sinergia ha effetto sia sui modelli che sulle metodologie di osservazione dei dati, stimolando lo sviluppo di metodi, algoritmi e software per la data assimilation più adeguati, ovvero altamente efficienti e affidabili, in grado di far fronte sia ad una quantità di dati sempre crescente, sia ad una sensibilità agli errori che inevitabilmente perturbano i dati e i modelli.