随着我国气象信息化的程度不断提高，气象工作部门积累了越来越多的气象数据。能够管理并且有效地使用这些海量的数据是气象台提高预报准确率及灾害天气的预警能力的关键所在。对气候的预测是数据挖掘领域中的一个重点应用领域。数据挖掘技术可以对气象台发布的气温、降雨量、潜在蒸散量、太阳辐射强度等大量气象指标进行预测。在现有气象数据研究中，大部分研究是针对天气的舒适程度，天气的类型分类等。　　本文重点分析与研究数据挖掘领域中的决策树算法在气象数据中的应用。采用决策树方法中的CART算法对宁夏回族自治区固原市半干旱区叠叠沟气象台发布的2013年1月1日到2013年4月30日的120天数据的日均太阳辐射强度进行预测与评估，主要考虑日均潜在蒸散、日累计降水量、日平均温度、日平均风速等气象指标对日均太阳辐射强度的影响。根据2013年搜集的1月份到4月份的气象指标数据，建立了按天数划分生成的日均太阳辐射强度决策树模型，同时还建立了按月份划分生成的日均太阳辐射强度决策树模型，然后采用这两个模型对日均太阳辐射强度进行预测，进而根据2011年搜集的气象指标数据，对预测结果的准确率进行验证。通过验证我们发现所建立的决策树模型在日均太阳辐射强度预测上的正确率较高。并且按月份划分生成的日均太阳辐射强度的预测模型总体来说比按天数划分生成的日均太阳辐射强度的预测树模型的预测准确率更高。　　最后得到一些可以供气象部门利用的数据分析资料，同时这些数据分析资料对植被研究、农作物种植分析等也有一定的指导作用。