天气预报预测通常采用基于物理模型和统计模型的混合模型。

1. 物理模型基于大气物理学原理，通过数值模拟来预测气象要素的变化。它考虑大气中的物理力学、热力学、辐射传输等因素，利用数值模拟方法求解相应的方程组，得出天气预报结果。这些模型需要大量的计算资源和较长的运行时间，但能够提供较高的精度和长期的预测。

2. 统计模型则基于历史观测数据和经验规律，通过统计分析和机器学习方法来预测未来的天气情况。它利用历史数据中的模式和关联性，进行参数拟合和模型训练，从而得出天气预报结果。这些模型通常运行速度较快，适用于短期和即时预测。综合运用物理模型和统计模型可以充分利用它们的优势，提高天气预报的准确性和可靠性。因此，天气预报预测常常采用基于物理模型和统计模型的混合模型。