气候分析是通过系统研究气象要素变化规律来理解天气现象的科学方法。当前主流分析手段包括统计诊断、数值模拟和人工智能技术融合三种路径。以2024年为例，全球地表平均温度较工业化前水平高出1.49℃，中国平均气温10.9℃创历史新高，这些数据均需通过长期气候序列比对和空间异常度计算得出。实践中需重点关注极端天气事件与气候系统的反馈机制，例如副热带高压异常北跳与西风带冷空气相互作用可引发区域性暴雨。

深入分析气候特征需建立多维度指标体系。从时间尺度看，需区分年际变化（如厄尔尼诺周期）、季节内振荡（如季风进退）和天气尺度过程（如东北冷涡持续日数）。2024年吉林市暴雨研究显示，副高后部切变型暴雨占7-8月总量的42%，这类精准统计需依托历史个例库构建。空间维度上要识别敏感区域，如中国西北干旱区近年呈现暖湿化趋势，这与全球变暖背景下水循环加速直接相关。气候预测现已形成统计-动力-人工智能的混合方法体系，我国自主研发的CSM2.0模式能模拟大气环流异常信号，结合降尺度技术可将全球模式分辨率提升至10公里级。值得注意的是，2025年气象科技周特别强调中尺度气象研究，雷暴预报中基于深度学习的对流初生识别算法使短临预警提前量达到40分钟。在健康气象领域，天津通过机器学习构建的脑卒中风险模型证实，气温骤降3℃可使入院风险上升11.9%，这类交叉应用凸显气候分析的社会价值。未来发展方向在于强化CMIP6地球系统模式与AI的融合，特别是利用transformer架构处理海量卫星遥感数据，以更精准捕捉气候临界点信号。