天气预报为何越来越不准_准确率最高的天气预报软件

1.为什么天气预报会不准?

2.天气预报不准是怎么回事

3.为什么天气预报不准？

不得不说，现在天气预报的作用对我们的生活提供了不少便利。对于个人，相信大家安排出行的时候肯定会或多或少的关注一下天气。但是有时候天气预报并不是很准，导致错过了外出的机会或者被困在户外引起麻烦，为什么手机上的天气预报不准呢？

预测都会有出入

其实不只是会有手机上的天气预报不准的情况的出现，其他媒介上的天气预报都是一样的，数据来源都是气象局。但是大家可能会更加迷信于电视，广播中的天气预报，因为看起来似乎更加权威，其实不然，使用相同的数据预报出来的自然是一样的。

天气预报只是一个对天气的预测，根据现在的天气状态，云层，风力，温度等等因素对接下来的时间的天气状态做出一个预判，更多的时候也是比较准的。但是我们自身不能左右天气的变化，可能预测之后天气出现了其他不在意料中的转变，『天有不测风云』并不是一句空话。所以天气预报只是一个大概率的预测，并不是一件板上钉钉的必然事件。

时间跨度越长越难预测

现在手机上的天气预报基本上都有时段天气预报，可以到精确到小时级别。一般来说，小时的天气都是比较准的，因为就在最近的时间里面，发生的不可预料的变化少，所以相对来说预报更准确。而一些三四天的，一周的，十五天的天气预报其实只是报了一个大概的天气走向，可能会下雨，但是下雨的天数并不准确，可能升温，但是上升到多少度也不能说定。时间越长，变动的可能性越大，所以，相对于中长期的预测，短时间的天气预报是更加准确的。

苹果和安卓的差别

不少细心的小伙伴已经发现，苹果的天气预报和安卓软件的天气预报都有差别，甚至 iOS 自带的天气预报和苹果装上的其他 App 的天气预报都不一样，为啥呢？其实是因为苹果自带的天气预报的数据并不是国内的气象局数据，而装上的其他国内软件则用了国内气象局数据导致，并不是胡乱来的，至于准确性，自然推荐采用本土数据的 App 了。

为什么天气预报会不准?

时间跨度越长天气预报越不准，为什么会这样？

混沌现象是天气系统中的普遍现象，它表现为确定性系统中的一种内在随机性，其外在表现与纯粹的随机运动很相似，即不可预测。混沌系统对很小的初值变动或扰动具有很强的敏感性，无论多小的扰动，长时间后都会使系统彻底偏离原来的演化方向。所以对长期天气过程是难以做出准确预报的。

混沌系统对很小的初值变动或扰动具有很强的敏感性，无论多小的扰动，长时间以后都会使系统彻底偏离原来的演化方向。气象台也制作中期和长期天气预报。对于公众而言，短期天气预报已够用了，但更主要的原因是中期和长期天气预报的准确率要比短期天气预报差很多。

国际上，10天以内的天气预报目前已具有一定程度的准确率，但两星期以上的预测，即长期天气预报，具有很大的不确定性。这是因为，混沌现象是天气系统中的普遍现象，它表现为确定性系统中的一种内在随机性。它的外在表现与纯粹的随机运动很相似，即不可预测。混沌系统对很小的初值变动或扰动具有很强的敏感性，无论多小的扰动，长时间以后都会使系统彻底偏离原来的演化方向。

天气系统所具有的这种特征最早是由美国麻省理工学院气象学教授洛伦兹发现的。洛伦兹一直用计算机模拟天气过程，以此来进行天气数值预报试验。1961年的一天，为了省事，他把原来小数点后保留了6位的初始数据，仅用了3位数据来代替进行计算。当他喝了杯咖啡回来看结果时大吃了一惊，刚开始的计算结果与前一次计算结果相差不大，但越往后计算结果相差越大，以至到后来已相差十万八千里。检查了计算中的每个细节后发现，初始数据上的微小差异在计算中会不断累积，并以极快的速度增长，最后造成巨大的差异。

1963年，洛伦兹把这一结论表述为蝴蝶效应，即“南美洲亚马孙热带雨林中的一只蝴蝶偶尔扇动几下翅膀，很可能两周后在美国得克萨斯州引起一场龙卷风。”由此可知，对长期天气过程是难以做出准确预报的。

天气预报不准是怎么回事

1.蝴蝶效应 1960年，美国麻省理工学院教授洛伦兹研究“长期天气预报”问题时，在计算机上用一组简化模型模拟天气的演变。他原本的意图是利用计算机的高速运算来提高天气预报的准确性。但是，事与愿违，多次计算表明，初始条件的极微小差异，均会导致计算结果的很大不同。洛伦兹用一种形象的比喻来表达他的这个发现：一只小小的蝴蝶在巴西上空煽动翅膀，可能在一个月后的美国得克萨斯州会引起一场风暴——这就是混沌学中著名的“蝴蝶效应”，小朋友们大概都听说过吧，而根据这一理论，天气预报是不可能做到100%准确的。 2.数值天气预报 现在的大多数天气预报，可不再是“看云识天气”，而是有强大的计算机和很复杂的数学模型做后盾的。数值天气预报把大气的演变规律近似表示为一组数学方程式，根据从有限观测中得到的当前大气的初始状态，通过求解这一组方程式的解，得到对未来的天气或气候状况的预报。这可不是我们在数学课上学的方程哟，这方程的复杂程度，要用每秒运行数千亿次的超级计算机一刻不停地进行运算，才能求出近似解——你注意到了吗，“近似”这个词出现了两次，也就是说，无论是方程式，还是最终的解，都并不完美，所以有时在最终结果上有一些误差，也是难免的啦！ 3.小范围突发极端天气 小朋友们有没有发现，我们现在的天气预报，对于像台风来袭、冷空气南下这样大范围天气影响的预报还是很准的，这可都是天上的气象卫星的功劳，气象卫星每天发回的卫星云图，帮助我们预测大范围天气的走势，但是气象卫星的观察范围至少也有一个省那么大，并且担负着观测全国天气的任务，不可能一直盯着一个城市看，于是那些在小范围内发生的突发极端天气，比如雷阵雨、雷暴、冰雹、龙卷风，卫星可就无能为力啦——这也是这些小范围突发极端天气难以预报的重要原因。

为什么天气预报不准？

有时天气预报不准确的三个原因:1.天气预报需要大量的气象观测数据来支撑。但有些地区受地形限制，观测点少，比如海洋和青藏高原。2.观测数据的先天不足会影响天气预报的准确性。3.不准确的仪器和需要修正的仪器也会影响预报的准确性。天气预报的“准”，在群众的理解上，和气象业务的标准是不一样的。比如一个地区在下雨，但是马路对面没有下雨。没有下雨的地区的人们可能会认为“下雨”的预报不准确。但在气象业务中，需要判断预报是否允许有相应的台站比例要求。“在一个大区域内的多个观测点，如果降雨站点数量达到一定比例，就是气象业务中的准确预报。

其实，天气预报面对的，是一个充斥着“蝴蝶效应”的“混沌”天气系统。也就是说，在复杂的大气运动中，任何一点点微小的扰动，都可能引起翻天覆地的气象变化，而误差不可能完全避免，所以要对天气进行百分之百的精确预测，几乎是不可能的。

因此，天气预报所做出的各种预测，只能是一种“概率”。比如说，在某一种温度、气压、湿度的情况下，历史上有20％的时候下了雨，气象台就会认为降雨的概率是2％，下雨的可能性不大，再结合其他一些数据，在天气预报播出时，为了人们理解方便，可能就会说成是多云，但最终是否会下雨，只能看老天的心情了。

那么究竟有哪些因素会影响到天气预报的准确性呢，根据气象专家的总结，一般有以下四点：

首先，人类对大气运动机理的认识还有限。阴晴冷暖、雨雪风霜，各种天气产生和变化，都是由大气不断运动造成的。由于大气运动的复杂性，科学家们还不能真实地描述大气运动的细微结构。

其次，气象观测网络还做不到“疏而不漏”。气象探测已发展成为覆盖地基、空基、天基的立体观测系统，地面观测站、高空观测站、自动气象站、雷达观测站、气象星组成了时刻监视大气运动和变化的观测网。

但这个网络对中小尺度的天气系统会有疏漏，就像大网捞小鱼，容易漏掉。而且观测资料可能会有误差，例如，风向、风速观测结果是采用2分钟观测的平均值，可能就会有一定误差。

第三，数值天气预报模型不能完全模拟大气演变。天气的变化，是地球周围大气运动变化的结果，而大气运动变化，物理上要符合流体力学和热力学一些定律，这些定律可以用数学的语言，写成数学方程。

人们利用高性能计算机，把天气预报问题变成数学方程求解的问题。这样的方法叫数值天气预报，这是现代天气预报的核心。然而，目前任何一套模型都不能真实地模拟大气演变，只是近似，必然存在误差。

第四，预报员之间的经验及水平会有差异。数值模式计算出来的预报结果，不能直接作为预报结论，预报员还要进行解释应用，根据当地情况进行订正。例如，北京北有燕山、西有太行山，天气预报必须考虑地形影响。预报员的个人经验也在复杂天气的预报和综合决策中起着重要作用。