天气预测需要收集温度、湿度、气压、风速风向和降水量等核心数据。这些基础气象参数是构建天气预报模型的关键输入变量，直接影响预报的准确性和可靠性。

气象预报的科学性建立在多维度数据采集与分析的基础上。温度作为反映大气热力状态的核心指标，不仅决定体感舒适度，更影响着雨雪相态转换等关键天气现象。湿度数据直接关联降水概率与雾霾形成机制，其测量精度需达到克/立方米级别。气压变化是分析高、低压系统移动的重要依据，现代气象站已能实现0.1百帕级精度的实时监测。

风速风向的观测具有双重价值：水平风速数据用于风力等级判定，而三维风场分析可揭示天气系统演变趋势。民航领域的航空气象服务对此要求尤为严格，风向测量需精确到10度，风速需达米/秒级分辨率，这对雷雨季节的航班调度至关重要。降水量数据则通过毫米级累积测量，为洪涝预警提供量化依据，2025年民航雷雨季保障方案特别强调需结合雷达反演降水强度实现航线动态调整。

现代气象观测已形成天地空一体化网络。地面自动站实现分钟级数据上传，探空气球获取垂直剖面参数，多普勒雷达以6分钟间隔扫描降水粒子运动，风云卫星系列可提供公里级分辨率的全球云图。这些数据经超级计算机同化处理后，驱动数值模式完成从全球尺度到局地天气的逐小时预报。值得注意的是，2025年气象分析报告显示，人工智能技术正深度融入数据处理环节，通过机器学习识别台风涡旋特征等典型天气模式，使短临预报准确率提升约15%。

专业气象服务对数据精度有特殊要求。航空领域需要公里级范围的机场终端区预报，时间分辨率达10分钟级别；农业气象则关注土壤墒情等衍生参数。这种差异化需求推动着观测技术的持续革新，如相控阵雷达的应用使龙卷风预警时间提前至18分钟。随着全球气候变化加剧，世界气象组织建议各国加强极端天气监测能力建设，这将对气象数据采集体系提出更高标准。