气象数据的读取方法主要取决于数据格式和用途。常见方式包括：对于手持气象仪，直接通过仪器显示屏查看温度、湿度、气压等实时数字显示；对于文本或CSV格式数据，可使用Python的pandas库或MATLAB的load函数读取；专业气象机构使用的NetCDF和GRIB格式则需要xarray等专用工具解析。读取后通常需进行可视化处理，如绘制时间序列图或空间分布图，以辅助分析。

作为气象数据应用的基础环节，数据读取技术的选择直接影响后续分析的效率和准确性。从技术层面看，不同数据格式对应不同读取方式：纯文本和CSV作为通用格式，可通过常规编程工具处理，例如Python的pandas.read_csv能自动解析逗号分隔的福建省2011-2023年天气数据。而NetCDF格式因其支持多维数组和元数据的特性，在存储卫星遥感等复杂气象数据时优势明显，需使用xarray.open_dataset方法打开ERA5再分析数据集。GRIB格式作为世界气象组织标准，需通过pynio引擎解析FNL再分析数据中的格点场信息。

从硬件设备角度，现代手持气象仪已实现数据自动采集与存储，用户既能查看实时参数，也可调取历史记录进行趋势分析。德州陵城区应用的合成孔径雷达数据则代表前沿方向，其通过捕捉不同极化通道的后向散射信号，实现阴雨天气下小麦倒伏监测精度超90%的突破。这类专业设备生成的数据多采用二进制格式，需配套解码软件处理。

在业务应用领域，气象数据读取技术正与机器学习深度融合。中央气象台与大连商品交易所合作的案例显示，通过Python读取温度指数数据后，结合随机森林算法筛选特征变量，可构建寒潮指数保险模型。山西省玉露香梨项目则证明，融合气象观测与农产品品质数据需要特定编码规则，为此专门制定了《玉露香梨气候品质评价方法》地方标准。这些实践表明，专业气象数据读取已从单纯技术操作发展为包含质量控制、标准应用的系统工程。

根据《2024年全国气象高质量发展评估报告》，我国气象数据应用水平达86.4分，其中数据读取效率提升是关键因素。未来随着气象大模型推广，对海量数据的快速解析能力将更加重要，这要求从业人员既掌握传统数据格式处理技能，又能适应人工智能时代的新型数据交互方式。