数値予報を行うためには、すべての格子点で、初期時刻の気温、気圧、風速、湿度などの初期値を与える必要がある。現実的な制約から、初期値は格子点での値ではなく、アメダスや気象台などの空間的にランダムに分布した観測点で得られる。陸上の地表付近では情報は密であるが、海上や大気上層の観測データはかなり疎なものとなる。世界気象機関の取り決めにより、規則的な観測時刻で得られる観測値もあるが、初期時刻からずれた時刻の観測値しか得られないことがある。これらのランダム分布のデータから、一様な格子点値を得るための作業を客観解析という。
この初期値の誤差を評価するために、誤差の範囲でいくつかの初期モデルを作成し、それぞれについて数値予報を行い、誤差の影響を評価しながら天気を予測する手法が後述のアンサンブル予報である。
気象庁における数値予報.
アンサンブル予報.
数値予報では、初期値のわずかな誤差が時間とともに増幅するため、意図的な誤差をもつ何種類かの異なる初期値から計算を始めた予測結果を求め、その何種類かの結果の平均値を予想気圧配置として利用したり、計算結果の広がり（スプレッド）により予報の確からしさを求めるなどの方法で予報に活用している。
天気予報ガイダンス.
数値予報の結果をもとにした基本資料を天気予報ガイダンスという。このガイダンスにより、対象とする場所の天気を求める作業（天気翻訳）を行う。
統計的関係式としては、線形の対応関係としてカルマンフィルター方式を用い、非線形の対応関係としてニューラルネットワーク方式を用いる手法が主流。
これらの方式は、数値予報結果が出力されるごとにガイダンス値と観測値を対比して自動的に統計的関係式を修正する逐次学習機能を備えた方式となっており、数値予報モデルの変更に柔軟に対応可能。
しかし、統計的な関係を用いるので、予報結果は平滑化されたものになりやすい。また、梅雨から夏への変化の際など、急激に大気の場が変化した際には、新しい状況を学習しないと一時的に精度が落ちるので、ガイダンスの利用にあたっては注意が必要。
統計的関係式を求める際に観測値を用い、得られた関係式に数値予報の予報値を用いる方式。
一般には、MOS方式よりPPM方式のほうが精度が悪いとされている。
認知心理学
研究対象.