天气预报怎么来？
这是一个很复杂的问题，我来尝试着简单说一下： 首先，我们要知道，一个地区在某几天内天气状况是如何的，就必须要具备这几天的气象数据，例如温度、风向风速等； 如果只有某一天或者某几天的气象数据是远远不够的，我们还需要了解过去一段时期内（譬如一周或一月）的气象特征，这样才能对未来一段时间做出大致准确的预测。这就需要我们能够获得更长时间内的气象数据。当然，时间越长，所需要的数据量也就越多，对计算的能力要求越高。
目前来说，我国除了一些大城市建有规模较大的气象台站之外，对于广大农村和偏远地区的气象观测还是非常不足的。我们在进行大气科学的研究和预报时通常需要克服两个问题：其一，是数据的缺失，特别是时空上离散的观测数据，其二，则是数据的质量。 一般来说，我们所研究的气象变量可以分为定量数据和定性数据两大类。前者又可以分为数值型数据（如温度）和非数值型数据（如晴雨）两类。后者是指那些无法用数值准确表示的数据，如“闷热”、“干燥”等等。相对于定量数据而言，由于人的主观因素会对定性数据进行定义并打标，因此这类数据的质量更加难以保证。在大数据时代，我们的数据量得到了空前的提高，但如何对大量数据进行筛选和质量控制仍然是我们需要认真解决的难题。
最后，我想说的是，虽然如今我们已经进入了大数据时代，但我们仍然处在工业化中期，社会经济体系仍然处于全球产业链较低的一环，科技水平相较于发达国家仍有差距，从某种程度上说，我们的气象预测水平与工业革命之前相差并不是太多，大气物理学和大气的精确数学描述仍在发展中。我们还有很长的路要走。