如何测天气预报？
首先，气象工作者要了解大气运动的基本规律和主要模式。 然后需要知道某地的气候特征和当前的天气情况，这可以通过查文献资料或者请教当地工作人员来获得。 最后才能开始预测未来的天气。（当然这是最理想的情况） 现实中肯定没有这么完美的，例如我编的简单气压场模式中，先设定好一个初始场，然后通过一定的算法让模型自动生成后续的每一时刻的气压场分布状况。
这种算法我采用过多个，比如差分、迭代等，也尝试过不同的组合，最终效果还是不太令人满意的。如果给定的时间间隔越短，那么计算量就会越大，如果给定的时间间隔较长，那么计算出来的结果就不够精确。这都是目前我遇到的难题。 单靠一种简单的物理模式是很难模拟出真实的大气情况的，因此我会用多种方法结合的方式，让模型能够从复杂的环境中获取更多的信息，从而改善结果的精度。
最后还需要对结果进行分析，以确定下次预报的准确程度。 如果我观察到某一区域在历史数据中有异常现象，并且通过模型也重现了该异常情况，那么我可以进一步分析导致该异常情况发生的因素，为以后的预报提供参考。
随着数据的积累及对过程的理解，我的预报将会越来越准确。 希望有朝一日能像《气象预告》里那样，仅根据几天的数据就能准确地指出未来天气变化的趋势！