准确的天气预报依赖于多源数据整合与数值模型分析。目前最可靠的预报方法是结合风云系列气象卫星的遥感数据、地面观测站实时监测以及欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的数值模型运算，通过超级计算机对大气运动方程求解，生成未来7天内逐小时天气演变趋势。以2025年5月华南强降雨过程为例，风云卫星提前48小时捕捉到孟加拉湾水汽输送异常信号，中央气象台据此发布暴雨橙色预警，实际降水落区与预报重合度达82%。

现代天气预报体系建立在三大技术支柱之上。首先是数据采集网络，我国已建成包含7颗在轨风云卫星、5万多个地面观测站及200多部天气雷达的立体监测网，这些设备每分钟采集超过2TB的气象要素数据。风云三号极轨卫星可实现全球覆盖观测，其微波湿度计能穿透云层监测大气垂直结构；风云静止卫星则具备每分钟生成一张东亚区域云图的能力，对强对流天气监测尤为关键。其次是数值预报模型，中国自主研发的GRAPES系统采用3公里分辨率网格，将大气层划分为60个垂直层次，每日处理全球4000万个数据点，72小时温度预报准确率达91.3%。最后是人工智能辅助系统，基于深度学习的短临预报模型能自动识别雷达回波中的冰雹、龙卷特征，使强对流天气预警时间缩短至15分钟以内。

预报准确性提升还依赖持续的数据同化技术。当卫星观测与地面实测出现偏差时，四维变分同化算法会动态调整初始场参数，这种技术使24小时降水预报TS评分从2015年的0.42提升至2025年的0.61。值得注意的是，不同天气类型的可预报性存在显著差异：寒潮过程可提前7天预测，而局暴的有效预见期仅2-3小时。气象部门正在试验集合预报方法，通过同时运行多个扰动初始条件的模型副本，量化预报不确定性，例如北京冬奥会期间提供的降雪概率预报就采用了42个集合成员。未来随着量子计算技术的应用，预计2030年前将实现公里级分辨率、15天时效的"无缝天气预报"。