现代天气预报主要包含以下核心数据：温度（最高/最低/平均）、降水量及概率、风力风向、湿度、天气现象（晴/雨/雪等）、紫外线指数、空气质量等级以及灾害性天气预警（如暴雨、台风）。这些数据通过气象观测站、卫星、雷达等多源采集，结合数值模型计算得出。

这一数据体系的科学性源于气象学百年发展。传统气象观测始于19世纪气压计、温度计的发明，而当代技术已实现三维立体监测：地面自动站记录温湿度等基础要素；探空气球和雷达获取高空风场、云层结构；气象卫星则覆盖全球大气运动监测。数值预报模型通过流体力学方程组，将海量观测数据同化为初始场，再以超级计算机运算未来大气状态。例如欧洲中期预报中心（ECMWF）的集成预报系统，能提前10天预测台风路径，误差仅100公里左右。中国自主研发的GRAPES模式，分辨率达3公里，可精准模拟局地强对流。

数据分类维度丰富：按时空尺度分为短期（72小时）、中期（10天）和气候预测；按服务对象差异，公众预报侧重体感指标，农业预报则关注积温和土壤墒情。2025年广西6月气候预测显示，依托智能网格技术，已能提前30天预判降水偏少11.9%的趋势，并锁定5次具体降水过程。气象大数据融合了互联网众包数据，如志愿者拍摄的灾情照片可修正模型偏差。智慧终端实时推送的“降水概率30%”实为10万次相似气象条件下30%出现降雨的统计结果，这种概率预报比传统确定性预报更科学。

预报准确性取决于数据质量与算法创新。美国国家海洋和大气管理局（NOAA）研究表明，每增加10%的观测数据，24小时温度预报误差降低0.5℃。中国气象局建立的“风云”卫星体系，使暴雨预警时间提前至40分钟。未来量子计算与AI深度学习将进一步提升数据利用率，例如谷歌DeepMind开发的GraphCast模型，已实现10天预报1分钟生成，且能耗仅为传统方法的千分之一。这些技术进步正推动天气预报从经验判断迈向精准数字化。