天气数据的设置方法主要包括数据采集、处理分析和模型应用三个关键步骤。首先通过卫星、雷达、地面观测站等设备实时收集温度、湿度、气压等多元数据；然后将原始数据输入超级计算机，利用WRF、ECMWF等数值模型进行运算；最后结合地理特征和专家经验修正预测结果，生成未来24小时至数天的天气预报。

这一方法的科学依据在于现代气象学已形成完整的理论体系和技术框架。从数据获取环节看，中国气象数据网等权威平台提供的1公里分辨率气象数据集，通过496个独立观测点验证，温度精度达0.1℃，为分析提供了可靠基础。在数据处理阶段，世界气象组织的研究表明，采用Delta空间降尺度方案能有效提升区域气候模拟精度，该技术已应用于中国1901-2022年的月气候数据重建。模型应用方面，数值预报将大气运动规律转化为数学方程，如描述冷暖气团交互的Navier-Stokes方程组，通过高性能计算机求解。2024年全球气候报告显示，这种物理规律建模方法使台风路径预测误差较二十年前缩小了40%。值得注意的是，机器学习技术的引入进一步优化了传统模型。例如赣州市气象部门开发的脐橙采摘期预测系统，通过分析十年气象数据与果实生长参数，将成熟度判断准确率提升至92%。在极端天气预警方面，阳泉市构建的道路气象感知网融合了16类实时监测数据，使自动驾驶系统对暴雨的响应时间缩短至15秒。这些实践印证了多源数据融合、模型迭代优化与行业场景适配的三重技术路线，是提升气象服务精度的有效范式。