要查询历史天气数据，可通过气象部门官网、专业气象数据平台或第三方天气应用，输入目标时间段和地区即可获取详细记录。例如中国气象局数据中心提供1951年以来的逐日气象资料，包含温度、降水、风速等核心指标。部分商业平台如Weather Underground还支持可视化对比不同年份同期数据。

历史天气查询的价值在于为气象研究和预测提供基础数据支撑。以2024年为例，该年全球表面平均温度较工业化前水平高出1.49℃，成为有记录以来最暖年份。这种变暖趋势直接影响天气模式，2025年1-4月我国降水量较2024年同期显著增加，广东清远等地甚至出现单日降雨量突破800毫米的极端事件。通过分析此类历史数据，可发现气候变化的关键特征：一是极端天气频率增加，2024年4月我国区域性暴雨过程达8次；二是降水时空分布不均，珠江流域北江因持续强降雨出现两次编号洪水。

现代天气预报技术高度依赖历史数据与实时监测的结合。气象工作者通过卫星、雷达、地面观测站等多源设备采集数据，利用WRF、ECMWF等数值模型进行运算。例如预测大风天气时，AI系统会分析探空气球获取的垂直气象数据，结合历史风速记录训练循环神经网络模型。在农业领域，这种预测能提前48小时预警大风，帮助农户采取防风措施减少作物损失。历史数据还可优化灌溉决策，土壤湿度传感器实时监测数据与十年降水记录对比，可精准计算灌溉量。

专业气象机构采用"数据同化"技术将历史观测融入实时预报。国家气象中心研发的SWAN系统就整合了近五年强对流案例，使短临预报准确率提升15%。2025年杭州亚运会期间，该系统通过比对历史相似天气形势，成功预测出开幕式期间雷暴天气的精确窗口期。这种基于历史规律的预测方法，比单纯依赖数值模型更具可靠性。当前全球气候持续变暖的背景下，历史天气查询不仅具有科研价值，更是防灾减灾的重要工具。2025年5月南方暴雨预警就通过分析2024年同期数据，提前识别出广西北部等高风险区域，为人员转移争取了宝贵时间。