气象资料数据主要包括地面观测站数据、卫星遥感数据、雷达探测数据、探空气球数据、海洋浮标数据以及数值预报模型数据等。这些数据通过国家气象数据中心、世界气象组织等权威机构进行收集、处理和发布，广泛应用于天气预报、气候研究、农业生产、能源规划等领域。例如，中国气象数据网提供多种气象数据支持科研和生产需求，包括站点观测数据、再分析数据和卫星数据等。国际上，NOAA、ECMWF等机构也提供全球范围的气象数据共享服务。

气象资料数据的来源和应用具有多样性和权威性。地面观测站数据是最基础的气象数据来源，全球约有13000余个气象站点每日更新数据，通过世界气象组织的国际公约框架进行交换共享。这些数据包括温度、湿度、风速、降水等常规气象要素，为天气预报和气候监测提供第一手资料。卫星遥感数据则能提供大范围的云图、地表温度等信息，弥补地面观测的空间局限性。雷达数据对强对流天气的监测预警至关重要，而探空气球可以获取高空大气层的温压湿数据。数值预报模型则整合各类观测数据，通过超级计算机运算生成未来天气预测。

在应用方面，气象数据不仅服务于日常天气预报，还衍生出许多专业指标。例如供暖度日和制冷度日用于评估建筑能耗需求，生长度日帮助农业预估作物成熟期。2024年全球平均气温首次突破工业化前水平1.5℃，这一数据来自世界气象组织的权威监测，凸显了气候变化监测中气象数据的重要性。中国2024年夏季降水量数据显示，华北地区较常年偏多83%，这些数据对防洪抗旱决策具有重要参考价值。风能太阳能资源评估也依赖长期气象观测，2024年中国70米高度年平均风速约5.4m/s，年平均风功率密度约为193.5W/m²，这些专业数据为新能源开发规划提供科学依据。

气象数据的质量直接关系到其应用效果。中国气象局通过完善综合观测系统提升数据质量，2024年各省区市气象高质量发展评估显示，综合观测水平平均较上年增长22.2%，其中地面站网指标平均值达96.2分。国际方面，NOAA提供的全球气象站数据价值数十亿美元，这些高质量数据支撑着科研和业务应用。随着技术进步，人工智能在气象数据处理和预报中的应用日益广泛，进一步提升了数据的使用价值。气象资料的收集、处理和应用是一个系统工程，需要国际协作和持续投入，以应对日益复杂的气象服务需求。