La optimización (tuning, en inglés) del sistema de análisis tiene como fin perfeccionar el rendimiento del pronóstico. La optimización puede cambiar la importancia relativa de los diferentes componentes del análisis, como el grado de ajuste de la temperatura o humedad al campo de fondo, y la distancia a la cual la observación de temperatura ejerce su influencia (la distancia de correlación). Los cambios de optimización pueden alterar el carácter general del análisis (incluso su grado de equilibrio dinámico y coherencia con el modelo) sin perjudicar su tratamiento estadístico detallado de los campos de observación y de fondo. Esto afecta profundamente la precisión del pronóstico e incluso la naturaleza de los errores característicos del modelo. Cuando escuche hablar de cambios de optimización, ¡recuerde que el modelo puede dar resultados distintos de lo que se espera!
La optimización:
La optimización utiliza multiplicadores en la función de costo para cambiar:
Estos cambios pueden ser mayores o menores según la variable del análisis. Por ejemplo, se pueden ajustar las temperaturas más de cerca de las observaciones sin cambiar directamente la manera de manejar los vientos (aunque los vientos se ven afectados indirectamente por las limitaciones dinámicas).