气象预测中对比历史数据是提高准确性的关键方法。通过分析过去5-10年同期气温、降水等参数，结合当前大气环流特征，可建立更可靠的预报模型。例如2025年夏季预测显示全国平均气温将偏高0.5-1.5℃，这一结论正是基于对2023-2024年连续破纪录高温现象的分析。

深入分析表明，气象预测需要多维度历史数据支撑。现代数值天气预报系统采用数据同化技术，将实时观测与历史记录结合，通过超级计算机求解流体力学方程。美国GFS和欧洲ECMWF等主流模型均包含历史气候数据库，用于校准预测参数。2024年全球地表温度较工业化前水平高出1.49℃，这种长期变暖趋势直接影响模型中对极端天气事件的预测权重。具体操作层面，气象员会重点比对三类历史资料：首先是近三年同期的天气图，识别高压脊、锋面系统等重复出现的环流模式；其次是十年尺度的气候基准值，如1991-2020年各月平均气温；最后是极端天气案例库，例如2023年通辽市出现的旱涝急转事件。这种纵向对比能显著提升短期降水概率预报和长期气候趋势研判的准确性。我国气象部门已建成覆盖1951年至今的完整观测档案，这些数据通过机器学习算法持续优化着WRF等区域预报模型的参数化方案。