Numerički modeli
Numerički modeli za prognozu vremena zasnovani su na osnovnim matematičkim jednačinama koje opisuju fiziku i dinamiku kretanja i procese koji se odvijaju u atmosferi, okeanu, ledu i kopnu. Računanje prognoze vremena mora početi sa "poznatim stanjem" atmosfere, koje se naziva početnim uslovom. Informacije za početne uslove dolaze od satelita, radara, meteoroloških balona, stanica, izveštaja koje dostavljaju komercijalni brodovi i avioni. Postoje globalni i regionalni modeli za prognozu vremena. Globalni pokrivaju čitavu Zemlju, dok regionalni prestavljaju modele za ograničenu oblast. Za razliku od globalnih, regionalini modeli zahtevaju i bočne granične uslove, koje dobijaju iz globalnog modela. Regionalni modeli obično imaju finije razlaganje(veću rezoluciju) od globalnih modela. Globalni modeli obrađuju ogromnu količinu podataka i zahtevaju veliki broj proračuna. Zbog toga su ovim modelima potrebni brzi računari sa velikim memorijskim prostorom, tzv superračunari. Zbog složenosti i haotičnosti(male greške u početnim uslovima vremenom rastu) atmosfere, numeričke prognoze nisu uvek dovoljno tačne. Izvori grešaka su razni. Mnogi procesi nisu u potpunosti shvaćeni ili su previše složeni za modeliranje sa trenutnom računarskom snagom. Pored toga, merenja je nedovoljno i postoje greške u merenjima(instrumenti nisu savršeni). Zbog toga su razvijeni ansambl sistemi za numeričku prognozu vremena. Umesto da se model startuje jednom, pokreće se više puta iz početnih uslova koji se malo razlikuju. Pojedinačna rešenja su članovi ansambla. Raspon između izračunatih prognoza daje informacije o raspodeli verovatnoće prognostičkih promenljivih.
ML/AI modeli
Sa razvojem veštačke inteligencije (AI), pojavile su se nove mogućnosti u oblasti prognoziranja vremena. Algoritmi mašinskog i dubokog učenja omogućavaju prepoznavanje složenih obrazaca u velikim vremensko-prostornim skupovima podataka, čime se poboljšava tačnost prognoza i skraćuje vreme reakcije. Posebno obećavajući pristupi uključuju integraciju tradicionalnih numeričkih modela i AI metoda u hibridne sisteme, koji kombinuju fizičko razumevanje procesa i snagu prediktivne analize podataka.
Detaljniji opis matematičke osnove numeričkih modela i računarskih tehnika dostupan je u pratećem PDF dokumentu..