为什么天气预报不准哪
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解决时间 2021-04-30 14:55
- 提问者网友：了了无期
- 2021-04-30 08:18
为什么天气预报不准哪，说下雨不下
最佳答案
- 五星知识达人网友：执傲
- 2021-04-30 08:32
说的是 局部地区有雨。你那里是局部地区么？
全部回答
- 1楼网友：夜风逐马
- 2021-04-30 14:02
天有不测风云那。
首先可能是气象卫星检测不太精确，还有就是各地具体的地理条件影响
- 2楼网友：过活
- 2021-04-30 12:35
天气变幻莫测
- 3楼网友：怀裏藏嬌
- 2021-04-30 11:35
天有不测风云
- 4楼网友：未来江山和你
- 2021-04-30 10:03
天气是说变就变的
- 5楼网友：轻雾山林
- 2021-04-30 09:29
天气预报是根据具体区域的气候背景、天气演变特点，通过多种基于天气学理论的预报方法以及相应的预报模型而制作出来的，天气预报的一个重要特点就是准确性问题。天气预报大略可分为超长期预报、长期预报、中期预报、短期预报、短时预报、超短时预报这几种，准确率变化大体上与预报时效的长短成反比，即时效越长准确率越低，但这一趋势变化不是绝对的。据了解，国内天气预报目前的总体水平略低于世界最先进水平。
以下单独说不准确的原因。气象预报作为一门预测学科，具有着所有与自然界打交道的学科（包括预测或非预测的，例如地震、天文、水文、生物、地质、物理等等）所共有的一个局限之处，就是存在不确定因素。这是因为大自然的各种变化是非线性的过程，也就是说，它在遵照某些特定的演变规律（规律也不是绝对稳定 的）发展的同时，也存在着无数的不确定因子，这些因子对有序演变的干扰作用有大有小、有先后、有随机性。以大气科学为例，和液体类似，大气同样是一种流体，也有着类似于液体的涡旋、波动、振荡、湍流等诸多现象的存在，打个比喻，大气中的各种天气现象就好比是一锅水中的漩涡、气泡，面对这样的‘一锅水’， 我们需要研究它‘沸腾’的过程，判断它‘沸腾’的时机，预测‘漩涡’、‘气泡’出现的区域、运动的特征，分析影响它维持或合并或破裂或消失的因素，以及它们的变化所带来的各种衍生效应.....这看似普通的变化实际蕴涵着非常复杂的物理过程和化学过程，这就是大气科学作为一门自然预测学科的难度所在。
但我们也不是束手无策。主要的解决方法以及各自的局限性分析如下：
一方面，这些自然学科的理论会通过建立各种复杂的数学方程（大多是非线性方程），对大自然的各方面的变化进行数学上的表述，这就是数值模型。数值模型建立的过程（建模）需要考虑到那些不确定因子，但会对它们进行取舍，忽略某些影响比较小的因子，使模型在准确与效率之间尽可能取得平衡，因为如果考虑所有的因 子，即使是目前世界上速度最快的巨型计算机也不可能胜任模型的计算任务（事实上，世界最快的计算机应用的一个领域就是气象）。天气预报同样应用到各种数值模型的产品（称为‘数值预报’），并会在今后的发展中不断加大数值预报结果在最终结论中的权重，但同时我们也看到，数值预报是永远不可能做到完全准确的，因为非线性过程发展到一定的程度会成为混沌，理论上来说是不可预报的。学过代数的朋友会了解‘无穷小’这个概念，某些曲线可以无穷接近坐标轴，但永远不会与坐标轴重合或相交，数值产品就好像这种曲线，随着理论的不断完善和改进，它可以无穷接近于‘准确’这个坐标轴，但永远不会与之重合或相交，它们之间存在无穷小的距离，也就是永远会有误差存在。这点我们毋庸讳言。
另一方面，自然学科还会通过统计分析的手段来做预测（即‘统计预报’），通过统计某一现象在历史上特定的环境前提下出现的概率，来推测它在未来存在类似环境前提时出现的可能性。与数值模型更多的注重于原因的分析以及运用数学理论来表述所不同的是，统计预报更多的是关心各种影响因子与现象出现之间的相关性，通过概率统计的方法，找出相关性最大的某些因子作为预报着眼点，换句通俗的话说，它不太关心‘为什么’，而是试图找出谁‘最有用’。当然，既然是运用概率学的方法，它同样会有可信度问题，同样会有误差存在。这一问题在大气科学的统计预报中同样存在。
第三方面，是人的主观判断的运用，因为理论是死的，人是活的，很多时候，不完善的理论所产生的结论若与实际可能性相差太大，还需要人工进行订正，但这一途径依赖于工作者自身经验的积累，因此存在参差不齐的特点。
总的来说，今后天气预报发展的趋势是以客观预报为主（运用数值预报、统计预报等客观工具）、主观预报为辅（预报员个人经验和判断作为有力的补充）。但必须承认的是，天气预报作为自然预测学科的一种，永远是会有误差存在的。天气预报是没有‘绝对准确’的。
与此同时，我们不得不承认的一种尴尬是，出于思维的特点，人们总是会牢牢记住给他们造成不愉快经历的过程，而忽略带来愉悦或有所得的过程，这就是记忆的选择性。具体到天气预报，人们总是会非常清楚的记住它的失败个例，而忽略它的成功个例。当气象台预报有雨，大家带了雨具，最后下雨了的时候，当气象台在下雨的 时候预报次日艳阳高照，而第二天大家的确拥有了一个阳光明媚的天气的时候，请大家扪心自问，你们有没有在心里头说：‘气象台又报对了’。我想，很多人的回答都是否定的，大家都会把这当成理所当然的事情，是‘正常’的，然后很快就忘得一干二净。但是，当气象台预报没雨，最后大雨瓢泼，满大街都是落汤鸡的时候，绝对每个人都会在骂：‘气象台该全体下岗了’、‘气象台白领纳税人的钱了’，并且大家会把这个经历记忆很久，同时作为一个论据充实到对‘天气预报从来 都没准确过’这一观点的证明之中去，于是这一观点将会被无限的放大。可是大家想过没有，作为预测学科，准确是‘正常的’，失误又何尝不是‘正常的’？我们无意以此为自己开脱，但本着负责任的态度，我们在必须承认失误存在的同时，也有必要提醒大家客观地去下一个结论。
天气预报不是做出来就完事了，过后还要根据所出现的实况进行严格的预报准确率评分，评分规则详细而严格，有清晰的达标要求，分别对晴雨、暴雨（含24小时、48小 时）、低温、霜冻、热带气旋（含路径、登陆时间、登陆点）等方面进行评价，每个月、每年都有准确率统计结果上报国家气象局，各种天气现象的预报达标标准都是根据气象学发展水平的现状制定。
以下单独说不准确的原因。气象预报作为一门预测学科，具有着所有与自然界打交道的学科（包括预测或非预测的，例如地震、天文、水文、生物、地质、物理等等）所共有的一个局限之处，就是存在不确定因素。这是因为大自然的各种变化是非线性的过程，也就是说，它在遵照某些特定的演变规律（规律也不是绝对稳定 的）发展的同时，也存在着无数的不确定因子，这些因子对有序演变的干扰作用有大有小、有先后、有随机性。以大气科学为例，和液体类似，大气同样是一种流体，也有着类似于液体的涡旋、波动、振荡、湍流等诸多现象的存在，打个比喻，大气中的各种天气现象就好比是一锅水中的漩涡、气泡，面对这样的‘一锅水’， 我们需要研究它‘沸腾’的过程，判断它‘沸腾’的时机，预测‘漩涡’、‘气泡’出现的区域、运动的特征，分析影响它维持或合并或破裂或消失的因素，以及它们的变化所带来的各种衍生效应.....这看似普通的变化实际蕴涵着非常复杂的物理过程和化学过程，这就是大气科学作为一门自然预测学科的难度所在。
但我们也不是束手无策。主要的解决方法以及各自的局限性分析如下：
一方面，这些自然学科的理论会通过建立各种复杂的数学方程（大多是非线性方程），对大自然的各方面的变化进行数学上的表述，这就是数值模型。数值模型建立的过程（建模）需要考虑到那些不确定因子，但会对它们进行取舍，忽略某些影响比较小的因子，使模型在准确与效率之间尽可能取得平衡，因为如果考虑所有的因 子，即使是目前世界上速度最快的巨型计算机也不可能胜任模型的计算任务（事实上，世界最快的计算机应用的一个领域就是气象）。天气预报同样应用到各种数值模型的产品（称为‘数值预报’），并会在今后的发展中不断加大数值预报结果在最终结论中的权重，但同时我们也看到，数值预报是永远不可能做到完全准确的，因为非线性过程发展到一定的程度会成为混沌，理论上来说是不可预报的。学过代数的朋友会了解‘无穷小’这个概念，某些曲线可以无穷接近坐标轴，但永远不会与坐标轴重合或相交，数值产品就好像这种曲线，随着理论的不断完善和改进，它可以无穷接近于‘准确’这个坐标轴，但永远不会与之重合或相交，它们之间存在无穷小的距离，也就是永远会有误差存在。这点我们毋庸讳言。
另一方面，自然学科还会通过统计分析的手段来做预测（即‘统计预报’），通过统计某一现象在历史上特定的环境前提下出现的概率，来推测它在未来存在类似环境前提时出现的可能性。与数值模型更多的注重于原因的分析以及运用数学理论来表述所不同的是，统计预报更多的是关心各种影响因子与现象出现之间的相关性，通过概率统计的方法，找出相关性最大的某些因子作为预报着眼点，换句通俗的话说，它不太关心‘为什么’，而是试图找出谁‘最有用’。当然，既然是运用概率学的方法，它同样会有可信度问题，同样会有误差存在。这一问题在大气科学的统计预报中同样存在。
第三方面，是人的主观判断的运用，因为理论是死的，人是活的，很多时候，不完善的理论所产生的结论若与实际可能性相差太大，还需要人工进行订正，但这一途径依赖于工作者自身经验的积累，因此存在参差不齐的特点。
总的来说，今后天气预报发展的趋势是以客观预报为主（运用数值预报、统计预报等客观工具）、主观预报为辅（预报员个人经验和判断作为有力的补充）。但必须承认的是，天气预报作为自然预测学科的一种，永远是会有误差存在的。天气预报是没有‘绝对准确’的。
与此同时，我们不得不承认的一种尴尬是，出于思维的特点，人们总是会牢牢记住给他们造成不愉快经历的过程，而忽略带来愉悦或有所得的过程，这就是记忆的选择性。具体到天气预报，人们总是会非常清楚的记住它的失败个例，而忽略它的成功个例。当气象台预报有雨，大家带了雨具，最后下雨了的时候，当气象台在下雨的 时候预报次日艳阳高照，而第二天大家的确拥有了一个阳光明媚的天气的时候，请大家扪心自问，你们有没有在心里头说：‘气象台又报对了’。我想，很多人的回答都是否定的，大家都会把这当成理所当然的事情，是‘正常’的，然后很快就忘得一干二净。但是，当气象台预报没雨，最后大雨瓢泼，满大街都是落汤鸡的时候，绝对每个人都会在骂：‘气象台该全体下岗了’、‘气象台白领纳税人的钱了’，并且大家会把这个经历记忆很久，同时作为一个论据充实到对‘天气预报从来 都没准确过’这一观点的证明之中去，于是这一观点将会被无限的放大。可是大家想过没有，作为预测学科，准确是‘正常的’，失误又何尝不是‘正常的’？我们无意以此为自己开脱，但本着负责任的态度，我们在必须承认失误存在的同时，也有必要提醒大家客观地去下一个结论。
天气预报不是做出来就完事了，过后还要根据所出现的实况进行严格的预报准确率评分，评分规则详细而严格，有清晰的达标要求，分别对晴雨、暴雨（含24小时、48小 时）、低温、霜冻、热带气旋（含路径、登陆时间、登陆点）等方面进行评价，每个月、每年都有准确率统计结果上报国家气象局，各种天气现象的预报达标标准都是根据气象学发展水平的现状制定。
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