天气预测是通过综合气象观测数据、物理模型计算和人工智能分析实现的科学过程，其核心在于 数据采集全球化 、 数值模拟精准化 和 AI辅助决策 。现代技术已能将预报误差控制在小时级，极端天气预警准确率显著提升。
气象预测首先依赖全球数据网络的实时监测。地面气象站、探空气球、雷达和卫星构成立体观测网，每小时采集气温、湿度、气压等参数。例如，我国风云卫星可实现每分钟拍摄云图，而珠峰气象站填补了高海拔数据空白。这些数据通过世界气象组织标准化处理，为预测提供初始“素材”。
数值天气预报（NWP）是预测的核心技术。超级计算机将大气划分为数百万网格，求解流体力学方程组：。中国“天河”系列计算机可完成万亿次计算，生成未来10天的全球大气状态模拟。集合预报技术通过微调初始条件生成概率预测，台风路径“扇形图”即由此而来。
AI技术正突破传统模型的局限。华为“盘古”气象大模型通过分析ERA5数据集（1940年至今的全球气象数据），预测速度比欧洲中期预报中心快1万倍，且台风路径误差降低20%。AI还能识别卫星云图中的台风眼结构，但需与物理模型结合以解释预测逻辑。中国2024年发布的“风清”“风雷”系统即融合了两种技术优势。
预测结果需经多重校验。统计方法修正模型偏差，预报员结合地形效应（如秦岭阻隔冷空气）和局地气候特征调整结论。短时临近预报依赖雷达外推和AI实时分析，而中长期预报需考虑海气相互作用（如厄尔尼诺现象）。
理解天气预报的局限性有助于合理利用预警信息。混沌效应使初始数据微小误差随时间放大，而云层微物理过程等细节仍需更高分辨率模拟。随着量子计算和空天地海一体化观测网的发展，未来1公里网格的“超精细预报”将成为可能。