当前最权威的天气预报来源于国家气象部门通过"天地空"立体观测系统采集的多源数据，结合数值预报模型分析得出的综合结论。以中国为例，中央气象台每日发布的天气预报整合了地面气象站、探空气球、气象雷达和风云系列卫星的实时观测数据，经过超级计算机运算和预报员会商后形成最终产品。

天气预报的科学性建立在三大支柱上：首先是数据采集的全面性。现代气象观测已形成覆盖陆地、海洋和高空的立体监测网，全国2400多个地面站每分钟上传温压湿风等要素，探空仪每日两次采集30公里高空数据，7部天气雷达组网监测降水系统，风云卫星每15分钟提供全景云图。这种"地面-高空-太空"协同观测体系确保了数据源的完整性和时效性。其次是数值预报技术的突破。欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的全球模式分辨率已达9公里，中国自主研发的GRAPES全球模式分辨率提升至25公里，能够模拟大气运动的物理过程。最后是预报员的经验修正，他们通过分析天气图、卫星云图和模式输出产品，结合本地气候特征对计算机结果进行人工订正。例如在台风预报中，中央气象台采用多模式集合预报技术，将中外多个数值模式结果加权平均，使24小时路径预报误差控制在70公里以内。这种"客观预报+主观订正"的混合方法，使我国暴雨预警准确率达到89%，温度预报24小时误差不超过2℃。值得注意的是，不同时效的预报采用不同技术：0-2小时临近预报主要依赖雷达外推，2-72小时短期预报侧重数值模式，3-15天中长期预报则需结合气候统计方法。随着人工智能技术的应用，基于深度学习的短临预报系统已在部分省市投入业务运行，其对强对流天气的识别准确率比传统方法提高约15%。