天气预报怎么测算？
在说具体方法之前，先简单介绍几个概念：
1. 基本公式 描述气象要素时间变化的公式叫做气象要素的基本公式，即： 其中，x（t）表示时间t时的气象要素值；p（0）、q（0）分别表示初始时刻的气象要素平均值和标准差；n表示样本数；xi代表第i个样本的气象要素值；t表示时间；ω表示随机数。利用上述公式，可以将某一时段的气象观测数据转化为该时段内每个时间间隔对应的一个样本，然后再将多个样本的时间段相加即可得到整个研究区域的总体数值。
2. 线性回归 在气象要素基本公式中，影响气象要素变化的原因可以归结为热量和动量两个因素，因此可将温度的变化用下式表示 T=a+bt 其中T为温度，a和b分别为常数项和线性项。同样道理，气压的变化可以用下式表示： 将以上两式相乘可得： 对上式进行整理后得： 该方程就是一个线性回归方程，其中x和t的意义同前。当变量少而变量间相关性较小时，线性回归具有较好的效果。
3. 非线性回归 当变量较多或变量间存在较强相关时，应用线性回归模型将会产生误差，此时应采用非线性回归模型。目前比较常用的非线性回归方法有：最小二乘法、牛顿法、梯度下降法和拟合优度检验等。
4. 聚类分析 聚类分析是一种无监督的学习算法，其基本思想是将数据集自动分类，使得同类对象具有相似的属性，不同类的对象具有不同的属性。在气象学中，常常借助聚类分析的方法对天气尺度系统、地形特征等进行分类。 下面介绍如何用上述方法预测未来的气温，其他类似，只需要替换成对应的预报因子就可以了。
首先采集某地区多年的气温观测数据，样本数为506。
第二步：运用统计软件实现线性回归，得出回归方程。
第三步：利用已得出的回归方程，以及当前时间及之前的72个小时内的气温值，计算未来72小时的平均气温。
第四步：重复第二步和第三步，直到达到指定的预测日期，从而获得该日期之后的气温预测数据。