更多的天气预报？
气象学家们其实早就知道如何提高预测的精度了，那就是把过去的数据都利用起来——当然还包括当下的数据和未来的数据。 比如同样是一个台风，在它刚刚形成的时候（可能只有几千米宽），气象学家就可以通过观测历史的数据里类似的台风在同样边界条件下的演变来推测它的未来。这个“类似”的定义可以通过计算它们之间的差异来得到。当然这个“类似”是在气象学家事先选定的范畴之内的，如果某个台风初始阶段的形状、温度等参数与一个已经形成的台风差别很大，那么这个风暴不可能被预测出来，甚至不存在。 随着这个台风不断运动和发展，它吸引来的积云会逐渐增多，云层会变得越来越厚。到了这一步，我们可以借助计算机图像识别算法对这个台风进行轮廓的提取和细化，进而将这时刻的台风形态与早期形态的差异用数字表达出来。这个过程相当于给这个台风添加了一些特征信息，而特征信息的量正好可以表达为数值形式。
有了这些数值，我们就可以把这些信息和当初建立的这个模型中使用的原始变量一起输入到优化程序中了。这样，我们就能更精确地估算出这个台风的未来位置和时间。 实际上，目前大多数气象预报系统都可以自动地对数据做这种预处理工作。