天气预报最准到几天？
这个跟天气系统有关，跟所在地区有关，跟预报方法有关，跟数据资料更新频率有关……因此没有统一标准说能准确预测几天的天气。 这里谈一下如何挖掘天气预报的潜力，将能预测的天气现象延长。
1.挖掘已有历史资料 对于某一地区而言，一般有50年以上的气象观测记录（个别地方可达百年以上），这些历史记录中包含着当时所有的天气现象。如果对这些数据进行充分挖掘，就有希望找到当时未察觉的某种天气规律。以24小时为一周期来回顾过去50年的每一天天气状况，有50×365=18250个时间点可供分析。
例如，如果只统计有记录的极端温度（大于或小于某数值的温度记作“+”号；反之，则记作“-”号），并求出其出现的个数及其出现的位置（日期），就可以得到一条随时间变化的曲线。通过观察这条曲线的形状，有可能发现曾经出现过却未能被正确解释的极端天气情况——这就有可能使预测的时效增加。如能结合当地的地形特征进行考虑，效果会更好。
2.利用现有的预测工具 各种数值模式都是基于已知的理论建立起来的，它们都可以用来预测未来一段时间内的天气变化情况。现在数值模式可以提供的地方气象站级别数据是每日4次，即早、夜、午、末4次。若做3天以上的连续预测，需要把各个时间间隔的数据加一起。这种逐日加载的方式会使得最后的结果产生偏差：前几天的加载正确，会使后面的加载错误而有所偏倚；反之，先前的错误加载也会使后面的加载受到影响。所以不是最佳的方案。 如果用1周或者更长的时间来预测，则需要引入新的方法。因为单靠数值模式，其提供的站点级别数据是不能满足要求了。
这时可以考虑对不同区域做不同的预测，即根据地理分区的特点引入不同参数，使得各分区能够单独建模，然后联合起来完成整个区域的预测。这种方法在地理信息系统上比较容易实现。 用几何的方法来延伸目前的预测能力是比较可行的。