​​天气预测模型主要分为数值预报模型和AI驱动模型两大类​​，前者基于物理方程计算大气运动（如GFS、ECMWF），后者通过机器学习分析历史数据实现秒级预测（如华为盘古、谷歌GraphCast）。​​核心优势对比​​：传统模型在长期预报中更稳定，AI模型在速度、极端天气预测上表现突出，两者融合成为行业趋势。

数值预报模型通过解算流体力学方程模拟天气变化。全球预报系统（GFS）将地球划分为网格计算温度、气压等参数，适合3-10天的中短期预测；欧洲中期天气预报中心（ECMWF）采用四维变分同化技术，耦合海洋与大气数据，在10-15天预报中准确率领先。区域模型如WRF则通过高分辨率网格捕捉雷暴等局部现象。

AI模型凭借算法革新突破算力限制。华为盘古气象大模型1.4秒完成全球24小时预报，速度超传统方法万倍；微软Aurora融合5种AI架构，1周预报准确率提升17%。生成对抗网络（GAN）和Transformer架构被广泛应用于短时降雨预测，如英伟达CorrDiff将台风路径预测精度提升至2公里。

多模态融合成为实用化方向。日本理化学研究所开发的强降雨预测系统，结合数值模型与AI技术，将有效预报时长延长5倍；中国风乌模型通过10公里级分辨率建模，将中期预报时效突破11天。AI擅长处理数据稀疏地区的预测，而物理模型可修正算法偏差，二者互补显著降低计算能耗。

​​提示​​：实际应用中需根据预测目标（如航空导航、农业灾害）选择模型组合，并关注中国气象局等机构发布的实时示范结果验证可靠性。