天气预报的准确性依赖于多源数据融合与数值模型优化。当前我国已建成包含2000多个地面站、120个高空探测站及6颗在轨卫星的立体观测网络，通过"半隐式差分法"等算法将24小时晴雨预报准确率提升至80%以上。以北京汛期预测为例，2025年6月采用1公里分辨率区域模式，预计降水量490-550毫米，较常年偏多1-3成，强降水日数达6-8天。

气象预报的本质是求解大气运动方程组的初值问题。观测数据显示，2025年1-4月全国降水呈现显著区域差异：华南中东部降水偏少7-8成导致特旱，而去年同期珠江流域北江曾出现编号洪水，这种极端天气的偶发性印证了大气系统的混沌特性。中央气象台采用的GRAPES全球同化系统，需处理来自5万多个自动站、600多个雷达的实时数据，但地形湍流等物理过程参数化仍存在10%-15%的误差区间。例如对"桑美"台风的路径预测，因三台风相互作用产生的蝴蝶效应，最终轨迹与初始预报偏差达70公里。最新部署的"地球系统数值模拟装置"通过引入量子计算单元，将全球模式分辨率从25公里提升至10公里，使72小时暴雨落区预报空间误差缩减至50公里内。石棉县2025年6月气候预测即采用该技术，预计月降水量158毫米，其中14-16日、21-23日两次过程可能触发山洪灾害，这种"靶向预警"得益于观测数据密度从百公里级提升至乡镇级。实践表明，当气象卫星重访周期缩短至15分钟、雷达组网间距小于150公里时，强对流天气预警时间可提前45分钟，但局地突发性冰雹（如北京2025年5月13日5厘米直径冰雹）仍是预报难点。未来需结合AI技术优化积云参数化方案，使数值预报从"概率预测"向"确定性预测"跨越。