现代气象科学中，一般天气可预测的时效与准确率呈现明显的阶梯式分布。当前技术条件下，3天内的短期天气预报准确率可达90%以上，7天内的中期预报具有参考价值，而10天以上的延伸期预报则主要用于趋势性判断。这一结论建立在气象业务规范和大量实证数据基础上。

气象预报的时效性差异源于大气系统的混沌特性与观测技术的局限性。短期预报主要依赖高精度数值模型和实时监测数据，例如中国气象局采用的CMA-GFS4.0全球预报系统，其北半球可用预报天数已提升至8.1天，空间分辨率达12.5公里。这种基于物理定律的数值模拟能精确计算未来72小时内的气压场、温度场变化，使得3天内降水预报TS评分达到0.213，强对流预警提前量达43分钟。中期预报则需结合统计降尺度技术，将全球模式输出结果与历史气候数据融合。虽然7天预报能捕捉主要天气过程，但对局地强对流等快速变化现象的预测能力会显著下降，这与春夏季节大气能量不稳定有关。延伸期预报依赖气候系统记忆效应，通过海温、积雪等慢变因子建立统计关系，但10-30天的"预报盲区"仍存在较大不确定性，此时更适宜发布气温、降水距平等趋势信息而非具体天气现象。值得注意的是，预报时效的划分具有业务规范性，世界气象组织明确将3-10天定义为中期预报，而中国气象局实际业务中，24小时预报会细分8-20时白天时段和20-8时夜间时段，这种标准化时间划分保障了预报结论的可比性。随着人工智能技术的应用，如"风雷"大模型使降水预报评分提升10%，未来预报时效有望进一步延伸，但受大气可预报性理论限制，15天以上的逐日天气预报仍将面临根本性挑战。