يستخدم خبراء الأرصاد الجوية هذه البيانات لتهيئة النماذج، ثم تطبيق المعادلات الأساسية لديناميكيات السوائل الجوية والديناميكا الحرارية للتنبؤ بالطقس خلال الأيام القليلة القادمة. على الرغم من أن أداء أجهزة الكمبيوتر العملاقة في الوقت الحالي يواصل التحسن، إلا أن دقة التنبؤ بالنماذج الجوية الرقمية لا تزال محدودة بنطاق حوالي ستة أيام. تتضمن العوامل التي تؤثر على دقة التنبؤ كثافة وجودة البيانات الرصدية المستخدمة كمدخلات للتنبؤ، بالإضافة إلى العيوب في النموذج نفسه.يتم تشغيل العديد من نماذج التنبؤ في جميع أنحاء العالم، من العالمية إلى الإقليمية، باستخدام الملاحظات الجوية الحالية من أجهزة الراديوسوند والأقمار الصناعية للطقس وأنظمة المراقبة الأخرى كمدخلات.
حتى مع وجود أجهزة كمبيوتر عملاقة أكثر قوة، فإن مهارة التنبؤ في نماذج التنبؤ العددية تقتصر على نطاق يبلغ حوالي ستة أيام.
لتحسين دقة التوقعات، قام خبراء الأرصاد الجوية بتطوير تقنيات ما بعد المعالجة مثل إحصائيات مخرجات النموذج (MOS) لتحسين التعامل مع الأخطاء في التوقعات الرقمية. تساعد هذه التقنيات خبراء الأرصاد الجوية على التخفيف من آثار السلوك الفوضوي، وتوسيع دقة التوقعات إلى العديد من المجالات، وخاصة التنبؤ بمسارات الأعاصير المدارية ونوعية الهواء.
في عام 1956، طور نورمان فيليبس أول نموذج ناجح للمناخ قادر على تصوير الأنماط الشهرية والموسمية لطبقة التروبوسفير بشكل واقعي.
مع زيادة قوة الكمبيوتر، زاد أيضًا حجم مجموعات البيانات الأولية، وتم تطوير نماذج جوية جديدة للاستفادة الكاملة من موارد الحوسبة هذه. وقد مكنت هذه التطورات خبراء الأرصاد الجوية من التنبؤ بتغير المناخ وآثاره بشكل أكثر دقة، على الرغم من أن التحديات لا تزال قائمة. على سبيل المثال، لا تزال النماذج لا تعمل بشكل جيد في التعامل مع العمليات التي تحدث في مناطق ضيقة، مثل حرائق الغابات.
يتم جمع البيانات الرصدية بطرق متنوعة، بما في ذلك من خلال البالونات الجوية التي ترتفع إلى طبقة الستراتوسفير ومن خلال الأقمار الصناعية الخاصة بالطقس.بالإضافة إلى عملية التهيئة، تتطلب معالجة هذه الملاحظات قوة حوسبة كبيرة. تعتمد نماذج الطقس الحديثة على سلسلة من المعادلات الرياضية للتنبؤ بالظروف الجوية المستقبلية. معظم هذه المعادلات هي معادلات تفاضلية جزئية غير خطية وبالتالي لا يمكن حلها بدقة، وغالبًا ما يتم استخدام الأساليب العددية للحصول على حلول تقريبية. علاوة على ذلك، تستخدم النماذج المختلفة طرق حل مختلفة، والتي قد تشمل طرق الفروق المحدودة أو الطرق الطيفية.
حتى بعد المعالجة، لا تكون التوقعات الرقمية مثالية أبدًا، لذا تم تطوير إحصائيات مخرجات النموذج (MOS) لتصحيح التوقعات. يتم تعديل هذه النماذج الإحصائية على أساس الحقول ثلاثية الأبعاد التي تولدها النماذج العددية وملاحظات السطح وظروف المناخ في مواقع محددة. ويمكنها تصحيح تأثيرات الليول وتحيزات النموذج، مما يجعل التنبؤات أكثر دقة.
يقوم هذا النهج بتقييم عدم اليقين من خلال تحليل التنبؤات المتعددة، إما من المعلمات الفيزيائية المختلفة لنفس النموذج أو من الظروف الأولية المختلفة. ولا يؤدي هذا إلى تحسين دقة التوقعات الجوية فحسب، بل ويشجع أيضاً على إجراء أبحاث أكثر تعمقاً حول تأثير تغير المناخ.منذ تسعينيات القرن العشرين، تم استخدام التوقعات المجمعة على نطاق واسع لقياس عدم اليقين في التوقعات، مما يساعد خبراء الأرصاد الجوية على تقييم ثقة التوقعات وتمديد فترة صلاحية التوقعات.
على الرغم من تحسن قدراتنا التنبؤية مع تقدم التكنولوجيا، إلا أن العديد من التحديات لا تزال قائمة. هل يمكننا في المستقبل إيجاد توازن أفضل بين دقة التنبؤ وتغير المناخ؟