天文台上週預測本週多雲、有雨及雷暴，結果本週大部分時間有陽光。天氣預報為何不準確？
天氣預報可按照預報時間長短分為幾個類別：
– 臨近預報（nowcasting）：預報未來短時間（例如三至六小時）內的天氣
– 短期預報（short-range forecast）：預報未來一兩日的天氣
– 中期預報（medium-range forecast）：預報未來三至七日的天氣
– 長期預報（long-range forecast）：預報未來一至兩星期的天氣
– 季度預報（seasonal forecast）：預報未來一至三個月的天氣
天氣預報一般會使用電腦模擬，只要輸入現時數據，再利用方程式模擬大氣變化，便能計算出某個時間後的天氣，這個方法稱為數值天氣預報（numerical weather prediction）。但大氣是一個混沌（chaos）系統，只要輸入的數據出現少許差異（例如量度儀器出現誤差），得出的結果完全不同。這現象稱為蝴蝶效應（butterfly effect），比喻在某地拍翼的蝴蝶，可能引致數千公里外出現龍捲風。
天氣預報的時間越長，準確度越低。但隨著科技進步，這情況已慢慢得到改善。現時預報五日後天氣的準確度相當於二十年前預報兩日後天氣的準確度，但更長時間的預報則只能用作參考。此外，天氣預報的準確度亦取決定季節及地理位置。一般冬天的預報比夏天準確，熱帶地區的預報比溫帶地區準確。
由於各國採用的模擬方法不同，得出的預報不一樣，如何取捨要靠預報員經驗分析。即使各個模式預報的結果相當接近，仍然有機會全部出錯。相反有時「力排眾議」的預報，反而是最準確的預報。
數值天氣預報逐漸於網上普及，一般人士可免費觀看圖表。其中參考價值較大的有歐洲中期預報中心（ECMWF）、全球預測系統（GFS）及日本氣象廳（JMA）。隨著電腦運算能力提高，預報員嘗試以不同數值輸入模式進行運算，得出結果再進行平均，稱為集合預報（ensemble forecast）。另一種方法是利用不同模式的結果進行平均，稱為窮人的集合預報（poor man’s ensemble forecast）。研究顯示兩者的平均準確度都較單一模式為高。