天气预报的统计方法主要包括历史数据统计分析、数值预报模型统计后处理和机器学习预测模型三大类。历史数据分析通过统计多年气象要素的平均值、极值和变化趋势来预测天气；数值预报模型则利用超级计算机求解大气运动方程，再通过统计方法修正误差；机器学习模型通过分析海量气象数据建立预测关系。

现代天气预报的核心统计技术源于对大气运动的数学建模与数据分析。美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的研究表明，所有天气预报都需应用统计学方法，数值模式虽能求解复杂方程组，但仍需依赖统计参数化与实测数据校正。中国气象局的"天擎"大数据平台整合了卫星、雷达、地面站等多元观测数据，通过统计同化技术将观测数据与数值预报结果融合，显著提升了预报精度。安徽省高标准农田气象监测网络显示，基于统计分析的农业气象预警准确率达92%，证实统计方法在专业领域应用的有效性。重庆市"政务·数字气象"系统通过统计建模实现了灾害预警提前量达40分钟，体现了统计技术在城市防灾中的关键作用。这些案例共同验证了统计方法在天气预报中不可替代的价值。