気候データとして、おそらくいちばんよく使われる2つの変数は、 地上気温と降水量である。 よく選択される理由は、 多くの地点で観測されており、また観測されてきた歴史が長いので、 空間的分布や経年変化を論じることができるだけの データの蓄積があることだろう。 この2つの変数が気候を考えるうえでいつも最適とは必ずしも言えない。 たとえば地表面のエネルギー収支 を考えるうえでは、エネルギー収支の式 [気候システム論:地表面のエネルギー収支] に直接出てくる変数を扱ったほうがよい場合もある。 しかし、たとえば気候と植生の関係を考えるとき、気候要因としては 第一に温度または利用可能なエネルギーの量に関するもの、 第二に利用可能な水の量に関するものをあげるのが適当と思われ [地理情報学の教材の中の「植生を制約する気候要因の探索」のページ参照]、 その代表として、それぞれ気温と降水量をあげるのはわりあい適切と思われる。
地上気温([near-]surface air temperature)は、原則として地上2メートルの高さではかった、空気の温度である。 温度計に直射日光があたらず、風がよく通る条件ではかる。 単位はふつうセルシウス(摂氏)度(℃)を使う。 物理量としての温度のSI(国際)単位はケルビン(K)だが、 ケルビンとセルシウス度とは温度間隔の値としては同じで、 原点だけが違う(0 K = -273.15℃)。 なお、他の温度目盛りとしてファーレンハイト(華氏)度(oF)があり、 アメリカ合衆国では日常に使われている。
降水量([amount of] precipitation)は、地表面に達した雨や雪(露や霜も含める)が、仮に蒸発したり浸透したりしないで液体の形で地面にたまったときの高さにあたる量である。 単位はミリメートル(mm)がよく使われる(アメリカ合衆国ではインチも使われる)。 ただし、降水量の数値はどれだけの時間の間のものかも指定しないとほとんど意味がない。 個別の現象を説明する際には「何日何時から何日何時までの降水量が何mmである」という形の表現がよく使われる。 気候については、文章では「年降水量(あるいは月降水量、日降水量、時間降水量)が何mmである」という表現をすることが多いが、 図表の説明では「降水量が何mm/年(あるいはmm/月、mm/日、mm/時)である」という表現もよく使われる。 単位時間あたり降水量は降水強度(precipitation intensity)ともいう(この表現はふつう1時間以下程度の短い時間に注目した場合に使う)。 物理量としては、 降水量を、単位面積・単位時間あたりに地表に達する液体または固体の水の質量 (「質量フラックス密度」という表現もできる)と考えるのがよいと思う。 この意味でのSI単位は、kg m-2 s-1となる。 液体の水の標準の密度 1 g / cm3 [SI単位とは桁が違うことに注意]を仮定すると、 1 kg / m2は液体の層の厚さ1 mmに相当する。
気候データとしては、 時間軸上で月ごとに集計した、 月平均気温と月降水量をとりあげることが多い。 これは主として、データの存在 (観測データを月ごとにまとめる習慣が普及していること)によるが、 なるべくデータ量を少なく保ちながら、 季節変化の概略をつかめる程度に細かい時間分解能をとったと考えることもできる。 季節変化には、日本の例で言えば「つゆ入り」「つゆ明け」など、急激なものもあり、 それは月ごとのデータではじゅうぶんとらえられない。 月と日の中間の時間分解能(たとえば10日、5日など)で見たいこともあるが、 そのような時間分解能の集計方法は機関間で標準化されていないので、 日降水量データを集めて自分で集計する必要のあることが多い。
なお、1か月の日数が一定しないことに注意する必要があることもある。 とくに降水量について、「月あたり」では「一定の単位時間あたり」にならないので、 月降水量でもあえて「mm/日」で表現したり、 あるいは一定の日数(30日、あるいは30.5日)に換算した値を示すこともある。
年々変動も気候の重要な特徴ではある。 しかし、熱帯のうちでも限られた地域を別にすると、 多くの気候変数の変化は基本的には年周期変化であって、 年々変動は年周期変化に比べれば副次的と考えられることが多い。 (1日以下の時間スケールを含めれば日周期変化も重要であるが。) ここで「年周期変化」には、三角関数(サイン、コサイン)に分解した場合 ([「気候・水文の定量的扱いの入門教材」の「時系列の周期性に注目すること」参照])の 1年周期成分のほかに、半年周期など1年の整数分の1の周期の成分も含めている。 年周期変化をシグナル、年々変動をノイズとみなすと、 ノイズを減らすには、多くの年のデータを、 たとえば月ごとのデータの場合、すべての年の1月を平均して1月の代表値をつくる、 というような平均操作をすればよい。 このようにして得られたものを「累年平均値」ということがある。 また、累年平均値がその地点の気候を(年周期変化を含めて)代表すると 考えられるとき(少なくともそう期待されるとき)、「気候値」 (climatological value(s))ということがある。 英語ではclimatologyも気候「学」ではなくこの意味に使うことがある。 (ここに表現されるもの以外は気候でないという意味は含まない。) また、「平年値」 (climatological normal(s))ということもある。 この「平年」はうるう年に対する平年ではなく、 累年平均値からなる仮想的な年周期変化をさしている。
気候値あるいは平年値を得るのには、 もしデータの質が変わらないならば、なるべく多くの年を使えばよいのだが、 実際には、観測方法の変化や、気候自体の長期的変化もあるので、 ふつう30年間の平均がよいとされる。 WMOでは、西暦の30の倍数となる年で終わる30年間を採用している (最新は1961--1990年)。 日本の気象庁では、西暦の10の倍数となる年で終わる30年間を採用し、 10年ごとに更新している(最新は1971-2000年)。