气象数据分析是通过系统化方法处理气象观测数据，以揭示天气规律和气候变化趋势的技术过程。其核心步骤包括数据采集、预处理、统计分析和建模预测四个环节。现代气象数据分析已形成标准化流程：首先通过地面观测站、卫星遥感和雷达等多源设备获取温度、湿度、气压等要素的实时数据；随后进行数据清洗（处理缺失值与异常值）、标准化转换和特征选择；继而采用距平分析、变差系数等统计方法识别规律；最终通过机器学习算法构建预测模型，如随机森林用于降水预报，LSTM神经网络处理时序数据。这一流程显著提升了天气预报准确率，例如中国气象局2025年数据显示，基于大数据分析的24小时降水预报准确率已达89%。

气象数据分析的科学性建立在三方面基础上。从数据获取看，全球已建成超2000个专业气象站构成的监测网络，配合风云等卫星组网观测，实现了大气要素的分钟级更新。世界气象组织2024年报告指出，这种立体观测体系使数据覆盖密度比十年前提升4倍，为分析提供坚实基础。在处理方法上，距平分析和标准化处理能有效消除地域和季节差异。例如青藏高原站点通过计算月均温距平，可直观显示2024年冬季较常年偏暖2.3℃的异常现象。而机器学习模型的引入则突破传统数值预报局限，中国气象局开发的"风雷"AI模型使强对流天气预警时间提前至40分钟。值得注意的是，气候变暖背景下的数据分析需特别关注极端事件。2024年全球地表温度较工业化前升高1.54℃，直接导致台风强度分析中必须采用新的评估指标。广东省气象服务中心通过构建"气象灾害风险一张图"，将历史灾情数据与实时监测结合，使城市内涝预测准确率提升27%。这些实践表明，现代气象数据分析已从单纯的数据处理发展为融合物联网、人工智能的决策支持系统，其成果广泛应用于农业防灾、航空调度等领域。