气象台怎么预报天气预报？
首先，我们要知道，气象学中所说的“天气”和公众所理解的有不同，气象学家说的天气是指大气中的水汽、固体杂质（尘埃、烟雾等）和气体组成的复杂系统，而公众理解的气候是某个地区长期的天气过程，例如“广州今年夏天真热啊，这天气也太变态了！”“最近杭州一直下雨，这的天气什么时候能晴两天啊？”其实对于气象学家来说这些只是“气候”，而不是“天气”，如果有人问“这个地方的气候怎么样？”答案通常是无法给出具体数值的，只能大致描述一下。因为从全球范围内来看，气候都是指大尺度的时间与空间的过程，而天气则是某一地区短期内大气状态（包括气温、气压、湿度、风速、云量等等）的描述。
其次，在弄清楚什么是天气之后，我们再来讨论气象部门是怎么预测的。 其实，预测天气就像猜谜语一样，你只知道谜底（已知条件）是“天气”这个宏大模糊的概念，可怎么猜出具体的谜底呢？这就得依靠科学的手段来分析收集到的各种信息。比如要预测24小时内的天气，你需要收集的信息有： 1. 过去的温度、湿度和风向风速记录； 2. 目前大气的云量和降水情况； 3. 未来几小时卫星云图及最新降水回波分布图； 4. 海洋面的水温、气压和气流情况等数据，当然还包括很多其他参数…… 然后利用计算机模拟的方法，根据现有的数据和已知条件制作成模拟动画。在模拟的过程中不断把新的信息和数据注入到程序中，让电脑根据已有的知识和程序本身不断的自我完善，最终得出一个接近真实的结果。而这个过程其实就是一种机器学习的过程——让电脑学习如何找到证据来验证最初的猜想。
虽然目前气象部门的预报员仍然以人类主观判断为主，但是人工智能等在预测领域的研究已经越来越多，在未来这一方面一定会逐渐完善。毕竟在探索未知领域时，人总是有限的。 你以为的气象台： 实际上的气象台： 这个过程中，不仅需要技术人员深入的分析大数据，还需要专业的研究人员构建数学模型，为计算机提供分析和计算的依据。
无论采用了多么先进的技术和设备，人为的因素仍然影响结果的最关键部分。如何在大量数据中抓取重要信息，如何使用机器学习的方法优化预测模型，如何制定合理的判断依据并量化评估损失…这些问题都影响着未来的预测方向。