现代气象预报技术能够提供最长40天的天气趋势预测，但实际应用中，7-10天的预报最具实用价值。目前主流的天气预报时效可分为五类：临近预报（0-2小时）、短时预报（2-12小时）、短期预报（1-3天）、中期预报（4-10天）和延伸期预报（11-40天）。其中72小时内的短期预报准确率可达85%以上，7天内的中期预报准确率约为70%，而超过10天的预报仅能反映温度降水趋势。

这种预报时效的差异源于大气运动的混沌特性。1961年麻省理工学院洛伦兹教授发现的"蝴蝶效应"表明，初始观测数据的微小误差会随时间呈指数级放大。现代数值天气预报依赖超级计算机求解大气运动方程组，但受限于三个核心因素：首先是观测网密度不足，全球仍有85%的海洋区域缺乏实时观测；其次是计算能力限制，即使每秒千万亿次运算的超级计算机，也无法完全模拟大气微观运动；最后是物理参数化方案的近似性，云微物理等过程仍需简化处理。欧洲中期天气预报中心统计显示，北半球500百帕高度场预报，3天误差约20位势米，7天增至60位势米，15天则超过150位势米。中国气象局2024年评估报告指出，24小时晴雨预报准确率为92.3%，72小时降至84.1%，7天预报则为68.5%。值得注意的是，不同天气类型的可预报性存在显著差异：高压系统可预报性达15天，而强对流天气仅能提前几小时预警。美国国家大气研究中心研究表明，借助集合预报技术，将21个成员的模式结果进行概率统计，可将7天预报的台风路径误差控制在200公里内。未来随着量子计算和AI同化技术的应用，预计到2030年可将10天预报准确率提升至80%水平。