数值天气预报是通过数学模型对大气运动进行数值模拟和计算，从而预测未来天气变化的技术。其核心是利用流体力学、热力学等物理方程构建数学方程组，通过高性能计算机求解这些方程来模拟大气演变过程。当前主流数值预报模型包括欧洲中心的ECMWF、美国的GFS以及中国的GRAPES等。

数值天气预报之所以能成为现代气象预报的基石，主要基于以下科学原理和技术支撑：大气运动遵循确定的物理规律，如Navier-Stokes方程描述流体运动、热力学方程反映能量交换，这些都可转化为数学问题求解。以台风路径预报为例，通过求解包含科里奥利力、气压梯度力等要素的运动方程，可计算出未来72小时路径误差已缩小至约100公里。超级计算机使海量计算成为可能。中国新一代GRAPES全球预报系统采用0.1度分辨率（约10公里），单次预报需处理超200亿个网格点数据。第三，数据同化技术将卫星、雷达等观测数据与模型初始场融合，如采用四维变分方法使初始场误差降低40%以上。2024年ECMWF统计显示，其集合预报系统对降水预报的TS评分达0.65，较十年前提升15%。

在实际应用中，数值预报已深度融入各领域。在民航领域，基于WRF模型的航路颠簸预报准确率达82%；农业方面，作物模型与数值预报耦合使霜冻预警提前时间增至3天；2024年北京冬奥会采用1公里分辨率模式，实现分钟级降雪量预测。值得注意的是，随着全球变暖加剧，2024年成为有记录以来最热年份，全球均温较工业化前高1.55℃，这对模式参数化方案提出新挑战。未来，量子计算与AI技术的结合有望将预报时效延伸至30天，同时将暴雨预报空间分辨率提升至百米级。