更新时间：2022-08-25 13:34
数值天气预报（numerical weather prediction）是指根据大气实际情况，在一定的初值和边值条件下，通过大型计算机作数值计算，求解描写天气演变过程的流体力学和热力学的方程组，预测未来一定时段的大气运动状态和天气现象的方法。
数值天气预报（numerical weather prediction）是指根据大气实际情况，在一定的初值和边值条件下，通过大型计算机作数值计算，求解描写天气演变过程的流体力学和热力学的方程组，预测未来一定时段的大气运动状态和天气现象的方法。
数值天气预报与经典的以天气学方法作天气预报不同，它是一种定量的和客观的预报，正因为如此，数值天气预报首先要求建立一个较好的反映预报时段的（短期的、中期的）数值预报模式和误差较小、计算稳定并相对运算较快的计算方法。其次，由于数值天气预报要利用各种手段（常规的观测，雷达观测，船舶观测，卫星观测等）获取气象资料，因此，必须恰当地作气象资料的调整、处理和客观分析。第三，由于数值天气预报的计算数据非常之多，很难用手工或小型计算机去完成，因此，必须要有大型的计算机。
根据大气实际情况，在一定初值和边值条件下，通过数值计算，求解描写天气演变过程的流体力学和热力学方程组，预报未来天气的方法。和一般用天气学方法、并结合经验制作出来的天气预报不同，这种预报是定量和客观的预报。预报所用或所根据的方程组和大气动力学中所用的方程组相同，即由连续方程、热力学方程、水汽方程、状态方程和3个运动方程(见大气动力方程)所构成的方程组。方程组中,含有7个预报量（速度沿x，y，z三个方向的分量u,v,w和温度T,气压p，空气密度ρ以及比湿q）和7个预报方程。方程组中的粘性力F,非绝热加热量Q 和水汽量S,一般都当作时间、空间和这7个预报量的函数，这样，预报量的数目和方程的数目相同，因而方程组是闭合的。
全世界已有30多个国家和地区把数值天气预报作为制作日常天气预报的主要方法，其中不少国家和地区除制作1～2天的短期数值天气预报外，还制作一个星期左右的中期数值天气预报。
中国于1955年开始摸索作数值天气预报，1959年开始在计算机上进行数值天气预报，1969年国家气象局正式发布短期数值天气预报，以后逐步改进数值预报模式并实现了资料输入、填图、分析和预报输出的自动化。目前，除完成日常的短期数值天气预报业务外，正准备作出中期数值天气预报。
当时分析天气图和读取数据等工作，都是人工进行的，这些工作所费的时间，比当时在电子计算机上的计算时间（试验）大10倍左右。为了提高工作效率并减少人为的误差，从1954年起，人们相继提出一些用电子计算机进行客观分析和自动处理资料的方法。不久，从收报到分析预报，都开始实现了自动化。20世纪50年代后期，人们发现，用准地转模式所作的预报有很大的局限性，预报的系统强度变化不大。以后，虽然用平衡模式，效果有所提高，但由于所用方程的阶数较高，若进一步考虑物理因素，可能给计算带来困难。1956年，A.埃利亚森提出用考虑重力波的原始方程模式制作预报的方案。1959年，K.欣克尔曼用原始方程模式作预报，获得了成功，其效果不低于准地转模式。但他和理查孙的作法不同,是在认识了快速重力波的性质，并采取新的措施（如缩短时间步长、滤去重力外波等）之后进行的。1960年，美国发射泰勒斯气象卫星成功，为提供沙漠和海洋等地区的气象资料找到了新的途径。随着动力气象和计算技术的发展，原始方程模式预报的效果逐渐超过准地转模式预报，到70年代初期，已比较普遍地用它作业务预报了（见大气模式）。
20世纪80年代，全世界已有 30多个国家和地区把数值天气预报作为制作日常预报的主要方法。就预报项目来说，已包含有气压、温度、湿度、风、云和降水量；就范围来说,已从对流层有限区发展到包括平流层的半球和全球范围;就时效来说，除1～2天短期预报外，有的国家已开展了一个星期左右的中期预报。（见彩图）
1955年用图解法两层模式作出了500百帕24小时的预报。1959年底，开始用电子计算机制作亚欧范围和北半球范围的正压、斜压过滤模式的高度场数值预报。1965年春,国家气象局开始发布正压500百帕预报。1969年，资料处理、客观分析和预报的自动化方案初步试验成功。1973年，开始用原始方程三层模式制作预报。到80年代初，从接收资料到填图、分析和输出预报图，实现了自动化，预报模式发展到多层原始方程模式，其中考虑了地形和非绝热加热等物理过程的影响。
数值天气预报还有许多问题尚待解决：
次网格尺度的物理过程的引入 由于大气是一种具有连续运动尺度谱的连续介质，故不管模式的分辨率如何高，总有一些接近于或小于网格距尺度的运动(见数值天气预报常用计算方法),无法在模式中确切地反映出来，这种运动过程称为次网格过程。湍流、对流、凝结和辐射过程都包含有次网格过程。在数值预报中已采用参数化的方法来考虑这些过程，即用大尺度变量来描述次网格过程对大尺度运动的统计效应。尽管用这种方法已取得了相当好的效果，但仍有许多未解决的问题。如参数化不能考虑大尺度对小尺度的影响及其反馈作用，参数的数值缺乏客观的确定方法，模式对参数化的差异过于敏感等。
非线性方程的数值解 虽然在适当条件下，可以证明某些线性微分方程组的稳定格式的数值解，能够近似表示相应的微分方程组的真解，但对于非线性微分方程来说，两种解却可能不完全一致。已有证据表明，虽然有时候数值解是计算稳定的，但却与真解（这是特殊情况，真解是已知的）毫无相似之处。
初值形成问题 它包括初值处理、卫星资料的应用和四维同化（见数值天气预报资料的处理和分析）等问题，这些问题至今尚未很好解决。
上述问题，都是设计模式时会直接碰到的。但是最根本的还是人们对天气演变规律的认识，特别是对中期和长期天气过程和强风暴发生和发展的认识，还很不够。此外，虽然用卫星和遥感技术等手段探测大气，对提供记录稀少地区的资料有一定贡献，但气象探测的精度和预报的准确率，仍有待进一步提高。