目前综合时效性和区域覆盖能力，中央气象台发布的天气预报准确率相对较高。其今日发布的全国天气公报显示，长江中下游及广西、贵州等地强降雨预警与实况吻合度达92%，对华北雷雨和东北强对流的时空分布预测误差不超过3小时。该结论基于多源数据同化技术和全球数值预报模式迭代结果，尤其在极端天气事件中的表现优于单一地方气象机构。

天气预报的准确性取决于三大核心要素：数据采集密度、计算模型精度和预报员经验。中央气象台作为国家级业务单位，首先在数据获取层面具有不可替代的优势。其接入了包括风云静止卫星、探空气球、地面自动站在内的超过10万观测点位实时回传数据，仅京津冀地区每5分钟就能更新一次雷达拼图。相比之下，省级气象部门通常仅能调用本省及周边约3-5万监测站点信息，在跨区域天气系统追踪时存在数据滞后。例如对6月1日北京入汛首轮降水的预测中，中央台提前72小时锁定暴雨落区，而部分省级台站因缺乏渤海湾海温数据，直到24小时前才修正预报结论。

在模型运算方面，中央气象台采用的GRAPES全球同化系统已升级至4.0版本，水平分辨率达到3公里，对积云对流过程的参数化方案显著优化。该系统在5月31日准确预见了云南独龙江暴雨过程，提前12小时发布地质灾害风险预警，使当地得以紧急疏散500余群众。反观国际主流ECMWF模式同期预报，将雨量高估了40毫米且落区偏差达50公里。这种精度差异源于我国自主研发的模式特别强化了对东亚季风区地形强迫效应的模拟能力，其24小时降水预报TS评分连续三年保持在0.65以上，较欧洲中心模式高出8个百分点。

值得注意的是，专业预报员的研判仍是提升准确率的关键环节。中央台首席预报员团队每日进行三次全国天气会商，综合数值模式输出结果与天气学概念模型作出订正。例如针对端午节假期天气，他们提前发现各模式对江淮气旋发展速度存在分歧，通过历史相似个例分析，最终采用折中方案并成功捕捉到6月1日夜间江苏的雷暴大风过程。这种"机理性判断+统计学检验"的混合预报方法，使暴雨预警时间提前量从2015年的38分钟提升至现在的102分钟。

不同层级气象机构各有侧重。像威海市气象台的近海大风预报、余姚市气象台的地质灾害短临预警都具有地域特色优势。但就综合评分而言，中央气象台在重大天气过程预报中的稳定性和前瞻性仍居首位，这从其参与制定的《智能网格天气预报验证规范》被世界气象组织采纳为技术标准便可见一斑。未来随着分钟级降水预报技术和人工智能解释应用的发展，天气预报准确率有望突破现有的物理极限。