天气预报是通过科学观测和分析大气状态变化来预测未来天气的系统过程。气象专家主要依靠卫星云图、雷达探测、地面观测站和数值预报模型这四大技术手段获取数据，再结合天气学原理进行综合分析判断。具体流程包括：首先通过气象卫星捕捉全球云系分布和运动趋势，利用气象雷达实时监测降水系统；其次由分布在全球的气象站采集温度、气压、湿度等实时数据；最后将这些观测数据输入超级计算机，运行数值天气预报模型运算得出未来天气演变趋势。

现代天气预报体系建立在严密的科学观测网络和先进的计算技术基础上。气象卫星是其中最关键的观测平台，地球同步轨道卫星可24小时监测特定区域，极轨卫星则提供全球覆盖的高分辨率图像。通过分析卫星云图上不同云系的纹理特征，专家能识别出台风云系、锋面云带等重要天气系统。例如卷云通常预示锋面接近，积雨云团则指示雷暴发展区域。同时气象雷达能精确测定降水粒子的类型和强度，对短时强降水预警尤为重要。这些遥感数据与全球3万多个地面气象站、700多个高空探测站采集的温压湿风等要素共同构成初始场数据。

数值天气预报模型是当代气象预测的核心工具。全球主要气象中心均建立了自己的数值模式系统，如欧洲中期天气预报中心的ECMWF模式、美国国家气象局的GFS模式等。这些模型将大气运动方程组离散化后，在超级计算机上求解未来数天的天气演变。以我国自主研发的GRAPES系统为例，其水平分辨率已达9公里，能较准确模拟中小尺度天气系统。模型运算时会采用集合预报技术，通过改变初始场生成多个预报结果，以此评估预报不确定性。2024年国际比较显示，全球主流模式对3天内晴雨预报准确率普遍超过85%，但对局地强对流天气的预报仍存在挑战。

预报员在模型结果基础上还需进行人工订正。他们会分析天气图上的高压脊、低压槽等系统配置，结合本地气候特征判断模式偏差。例如北京地区夏季午后热对流多发，预报员会根据当日不稳定能量参数调增雷雨概率。重要天气过程还需组织多级会商，由首席预报员综合各方意见后发布最终结论。随着人工智能技术应用，机器学习模型已能自动识别卫星云图中的台风眼、锋面等特征，但复杂天气决策仍需人类专家把控。世界气象组织数据显示，近十年全球天气预报准确率以每年约1%的速度提升，这得益于观测技术进步和模式物理过程改进的双重推动。