黎明覺醒中的天氣預測主要是根據真實世界的氣象數據和模型進行預測的。以下是一般的天氣預測流程：
1. 數據收集：收集現實世界中的氣象數據，例如溫度、溼度、氣壓、風向和風速等。
2. 數據處理：將收集到的氣象數據進行處理和整理，清除異常數據，並進行合適的格式轉換。
3. 模型選擇：根據預測的需求，選擇適應的氣象預測模型。常見的模型包括統計模型、數值模型和機器學習模型等。
4. 模型訓練：使用歷史氣象數據和實際觀測數據來訓練模型。這些數據可以包括過去的氣象記錄和觀測站點提供的實時數據等。
5. 預測生成：通過使用已訓練好的模型，將當前和預測時間段內的氣象數據輸入到模型中，生成相應的天氣預測結果。
需要注意的是，天氣預測是一項複雜的任務，受到天氣系統的不確定性和複雜性的影響，預測結果可能不會完全準確。此外，天氣預測還可能受到地理位置、季節和其他因素的影響。

黎明覺醒天氣的預測是通過氣象學原理和技術手段來實現的。主要依據包括氣壓、溫度、溼度、風力等環境因素的觀測數據，並結合天氣模型和統計算法進行分析與預測。

目前，氣象預報部門利用衛星、雷達、氣象觀測站等設備不斷獲取實時數據，再通過計算機模擬和數據處理技術分析，可以較準確地預測黎明時刻的天氣情況。

預測結果會根據更新的數據不斷修正，以提供準確的天氣預報信息。