天气预报为什么总不准?
那为什么这预报有时候就跟没说一样呢？咱们得从头捋一捋。
1. 天气这东西，本身就是个“变脸王”
你想啊，天气不是一个人，也不是一个固定不变的东西。它是一大堆复杂因素相互作用的结果。就拿大气来说，里面有无数的水蒸气、尘埃、气体分子，它们都在不停地动着，互相推搡着。温度、气压、湿度、风力……这些东西一旦有了点变化，可能就会引发一连串的反应，最后呈现出来的就是我们看到的晴天、阴天、雨雪，甚至是雷暴。
这就好比你想在一池浑水里抓住一条正在游动的鱼，而且还要精确地说出它下一秒会游到哪里。大气系统就是那池浑水，而天气变化就是那条鱼的动向。它受到的影响太多了，你稍微忽略一个，结果可能就完全不一样。
2. 数据收集，就像在茫茫大海里捞针
想要准确预报，首先得有足够多、足够精确的观测数据。这些数据从哪儿来？
地面观测站： 这是最基础的，遍布全国各地，但总有一些地方观测站覆盖不到，尤其是荒无人烟的山区或者海洋上。
气球探空仪： 这些气球会带着仪器升到高空，收集各个高度上的气象信息。但它们也是有升空时间的，而且飘走的路径也无法完全预测。
卫星观测： 卫星能提供大范围的云图、温度、湿度等信息，这确实帮了大忙。但卫星的视角是固定的，也无法捕捉到所有细节，而且云层太厚的时候，它也只能看到最上面那层。
雷达观测： 雷达对降水很有用，能知道哪里在下雨，雨有多大。但它也有探测距离和穿透能力的限制。
飞机和船舶的观测： 这些移动的平台也能提供一些数据，但它们也不是全天候、全区域工作的。
你看，数据来源这么多，但总有“盲点”。就像你家门口有监控，但你家后面小巷子有没有人经过，你就看不到了。这些数据就像拼图碎片，你收集得越多，拼出来的画面就越清晰，但总会有碎片丢失或者模糊不清的地方，最终拼出的画面就可能与真实情况有出入。
3. 数值预报模式，电脑的“脑补”功夫
收集到数据之后，就需要用超级计算机来运行各种“数值预报模式”。这些模式就像是给大气建立了一个数字模型，把收集到的数据输入进去，然后根据物理定律计算出未来几天甚至几十天的大气状态。
但是，这些模型也不是万能的。
简化和假设： 为了让计算机能算得动，很多复杂的物理过程在模型里会被简化或者做一些假设。比如，对云的形成和降雨的微观过程，模型可能只能进行粗略的模拟。
初始条件敏感性： 大气系统对初始条件的“敏感性”非常高，这就像是“蝴蝶效应”。你最初输入的数据，哪怕只有一点点误差，随着时间推移，这种误差会被放大，导致后面的预报结果偏差越来越大。一个微小的温度或者风速的差异，可能就会影响到几天后是否会下雨。
计算能力限制： 即使是超级计算机，在处理如此庞大复杂的系统时，也需要牺牲一些精细度。分辨率越高（能模拟越小的区域和越短的时间间隔），计算量就呈指数级增长，这超出了现有计算能力的极限。
对局地性天气的模拟能力有限： 对于一些小范围的、突发性的天气现象，比如午后雷阵雨、局地性短时强降水，数值模式的模拟能力相对较弱。这些天气往往发生在很小的区域，持续时间也不长，模型可能来不及捕捉到关键信息，或者在模拟过程中就“过滤”掉了。
4. 预报员的“二次加工”
数值预报出来的是一堆数字和图表，预报员的工作就是解读这些信息，并结合自己的经验，最终发布给大家看的“天气预报”。
经验的重要性： 经验丰富的预报员会根据历史情况、对不同模式的理解以及对当地气候特征的熟悉程度，对数值预报结果进行修正。比如，他们知道某个地区在特定季节，数值模式经常会低估降水量，就会在发布时有所调整。
主观判断的介入： 预报员在解读数据时，也会有一定的主观判断。有时候，不同的预报模式会给出相互矛盾的结果，预报员需要权衡利弊，做出选择，这个选择本身就带有不确定性。
信息更新的延迟： 天气变化很快，而预报的发布是有固定时间的。有时候，数值预报模型在更新数据之前已经发生了新的变化，但预报员只能根据现有信息发布，自然就会出现偏差。
5. 天气预报的“时效性”和“精度”的权衡
天气预报，说到底是一个“概率游戏”。我们不能百分之百确定明天一定会下雨，只能说“有百分之七十的可能性会下雨”。
短期预报相对准确： 通常来说，未来24小时内的天气预报准确率是最高的。因为影响因素还没来得及发生太大的变化，数据和模型的误差还没被放大太多。
中长期预报难度大： 随着预报时效的延长，不确定性会急剧增加。一周之后的天气预报，更多的是一个趋势性的判断，而不是对具体细节的准确预测。
精细化预报的挑战： 想要做到“出门前看看手机，就知道具体哪个时间段会下雨”，这需要非常精细的观测和模拟能力。目前来说，要覆盖到所有地区、所有时间段都达到这种精度，还有很大的难度。
所以，当你看到天气预报说“明天多云转阴，有小雨”，但你出门却遇到了倾盆大雨，或者压根没下雨，别太责怪预报员。他们已经尽力在利用现有的技术和数据，在与一个极其复杂且难以捉摸的系统“博弈”了。每一次天气预报的发布，都是对未来一个可能性的预测，而不是一个绝对的承诺。
当然，随着科技的进步，观测设备的升级，数值预报模型的改进，以及人工智能的应用，天气预报的准确性确实在不断提高。但只要天气系统本身存在着固有的不确定性，它就永远无法做到百分之百的精准。我们能做的，就是了解其中的难处，并在一定程度上接受它带来的不确定性，同时也要感谢那些为我们传递天气信息的工作人员。
网友意见
因为天气预测真的是一件不容易的事啊。
从收集大量的天气数据，到计算这些数据变量对天气情况影响的结果，哪一件都不是简单的事情。中国气象局气象工程师卞赟在近期的海绵演讲上跟大家分享了天气预报的台前幕后。看完这些，真想对气象局说一声，对不起，抱怨了你们那么多年。
卞赟，中国气象局气象工程师，今日头条科学创作者，头条号名为“@天师卡赞”。
作为一名“追风者”，他将告诉我们“天气预报为什么不准”，备受诟病的气象监测原来难点重重……但是你可能不知道，中国气象卫星、雷达等监测能力已位居世界前列，气象防灾减灾救灾全球影响力正在显著提升。中国也成为发展中国家里唯一拥有“世界气象中心”称号的国家。
戳链接可查看卞赟演讲原视频：
以下是演讲文字稿：
非常荣幸，今天能够有机会与大家聊一聊气象学。
从屏幕上，大家已经看到了，我的头条号叫天师卡赞，但是刚才毕导介绍我是卞（biàn）赟（yūn），这是为什么呢？
快递员、外卖小哥……所有跟我接触的人看到我的名字以后，都念成右边这个样子。（笑声）特别是有一次，在我们世界气象日的活动中，所有的小朋友都这样念……后来我想了想，为了科学的传播，我做一点牺牲吧！（笑声）于是，我的名字就变成了卡赞。
我介绍一下我自己，我是卞赟，来自中国气象局，是一名气象工程师。我自己主要工作是气象编审。
什么是气象编审？大家先来看这样一条新闻。前不久北京经历冷空气的时候，光明网小编写的标题：“气温下降46度，局地下降68度”。
我想请问一下大家，你们有没有经历过这样的天气？
其实，他就是犯了一个很小的错误，我们本来写的是“气温下降4-6度，局地下降6-8度”，结果他把“-”去掉了。这就会造成一个很严重的恐慌。当时这条新闻的被转载率非常高。我就得去给他“洗锅”。
我们做气象编审的工作，被大家问得最多的一个问题，就是“天气预报为什么不准？”是不是说出了在座各位的心声？
那么今天我们就聊一聊为什么天气预报跟大家想象中有差距。
天气预报：用数学的方法来算天
首先来说一说天气预报是什么。
我读大学的时候，在学校门口理发，理发小哥跟我说：“我觉得学气象学的人一定长得帅，口才好，特别能背书。” 我问为什么，他说因为觉得气象学是一门文科。很不幸，气象学是一门理科。我跟毕导都属于理工男。
（上图）右边这两张图是我们日常工作中经常遇到的产品图。什么是气象学，其实本质上来说，气象学就是搜集大量的气象数据，比如说气温、气压、空气湿度、风速、风向等等这些数据，搜集回来以后，利用数学的方法去解一个方程，来求解未来天气到底是怎样的一件事情。
那么问题来了，如何收集大量天气数据？
这件事情听起来好像是两句话就可以解释清楚的，但实际上做起来却是非常复杂的一件事情。它应该分为三个方面，第一块，如何搜集这些数据，我们先看一个短片吧。
好，刚才我们看了一个短片，其实就是介绍一下气象卫星。
气象卫星就像我们在太空安插着观察地球大气变化的一双眼睛，一共八颗卫星，主要分为两类，一种是极轨卫星，一种是静止卫星。
极轨卫星离地球更近，它看得更清楚，但是对于某一个地方，一天只能观察两次。静止卫星，静止在地球上方的某一个位置，可以全天候24小时不间断观测，但是离地球比较远一些。
这些年我们在气象卫星上下了很多力气，拍摄能力提高得非常快。
这两张图是极轨卫星拍摄的。左边就是刚才提到的比较老的“风云一号A星”拍摄的图片，像是大家玩过的红白游戏机，超级马里奥里面的画质，颗粒感非常强烈，并不是很清楚。到现在，最新一颗风云三号D星拍摄雷州半岛的时候，它的海岸线、植被的情况，以及海水的样态就非常清晰了。
那么对于静止卫星，大家就更熟悉了。
像风云二号早期基本上只能看到中国大陆白茫茫的一片，因为它只能扫描一个平面；到风云四号静止卫星的时候，不仅是平面上覆盖区域广、拍摄非常清晰，还可以同时对大气的垂直方向做一个CT，也就是对于不同层级进行扫描，我们都可以了解得非常清楚。在一个固定体系当中，通过的水汽通量能判断清楚的话，我们就能更清楚地了解天气的变化。
右边这张图，大家有没有觉得非常熟悉？这就是微信的开机画面。
在风云四号发射成功之前，我们一直用的美国卫星拍摄的图。到后来就替换了这张图，也是证明了我国气象卫星的实力在不断提升。
除了太空中有无数的眼在观察我们地球大气的变化，在地面上，我们也做了很多工作。
这三张图大家知道分别是什么吗？第一张图是百叶箱，中间像九寸钉耙一样的是低温器，测地表的温度和湿度，这是我们过去常说的人工观测。
我们国家解放初期，全国所有的气象站不足百个，而且只是在中大型的城市，像北京、上海、南京等等大城市才有这样好的气象站。但是到现在，也就是2018年底，我们国家已经拥有了6万多个自动气象站，覆盖95.6%的乡镇，数量、密度达到世界第一的位置。
什么是自动站？就是右边这张图，这个站架在那里，就可以自动观测、监测与数据的传输，不需要人操作。这有什么好处呢？有一次，我去青海，在可可西里无人区，我们安装自动站经历了几天的时间，非常辛苦，因为要自备干粮、水分。很难想像，我们再安排气象人员在那样艰苦的环境中去观测。
正是有了这种自动站的技术，我们现在已在全国广泛运用，可以获得更多、更详尽的气象数据。
如果手算，至少需要100个人算半个月，才能知道明天的天气是怎样的
刚才我聊的是如何搜集这些数据，那么数据搜集来了以后，我们该怎么办呢？
这就进入到关键问题——计算结果，也就是我刚才说的解方程的过程。不知道在座的各位，在学生时期是怎样理解方程的。大家可以看下屏幕上的气象方程式。屏幕的左边是我简单列举的动力方程，右边是我当年记下的笔记。（见下图）我们地面有这么多观测站，它的隔点越密，获取数据就越详细，对计算的要求更高，需要参与的参量和变量更多，其实就是个方程套方程的过程。
计算出一个天气预报的结果是非常难的。难到什么程度？如果以现在我们得到天气预报的标准来看的话，如果想计算，至少需要有一百个人算半个月才能得到明天的天气是什么样子。半个月之后的话，那只能是废纸摘要，没有太多的意义。
但是现在计算机很牛，算这个东西大概只要几秒钟的时间。在屏幕上我列举了一下我们高性能计算机发展的一个历史。到现在，我们使用新一代计算系统“派-曙光”，计算能够达到八千多万亿次浮点的运算，能力是非常强大，在过去是很难想像的。
我们非常荣幸，气象系统一直使用着我们国家最先进的一批高性能计算机。目前我们中国气象局高性能计算机系统总体规模已经达到世界第三，仅次于英国和日本。但是我们其实已经非常了不起了，因为英国和日本国土面积比较小，计算体量比较小，而我们有960万平方公里，达到这个成绩非常不容易。
我国现在晴雨预报准确率达87%以上
大家平时通过手机、互联网等各种方式捕捉到的天气预报，在72小时也就是三天之内的预报准确率，是非常高的。
当然了，87%之后，还有13%的不准。这13%的不准从哪里来的？
其实有两方面，一个是地面的变量，就是下垫面的影响。如果是广袤的平原，没有动物、人和其他任何东西，我们去计算天气情况的时候，是相对比较简单的。但是地表是复杂的，有山川、河流，对大气环流都有影响。我们要模拟地表面建模，本身就是很困难的事。
更可怕的是，还有一个可怕的物种，就是人类。我们自己每天就在大量排放各种各样的气体、污染物到空气中，造成了多少能量、污染物的排放，是很难去把控的。这无形中，给天气预测增加了很多变量，加大了准确预测的难度。我们又需要列出很多方程填补进去，这个难度很大。
另外就是时间变量。当这些不确定性因素不断叠加，短期内无限接近正确值，时间长了以后，衰减会非常厉害。
所以，我们平时看天气预报，三天之内很准，一周我们就大概看看趋势。
公众对气象的科学认知还远不及世界发达国家水平
其实还有一方面，就是需要引导公众对于气象这一门自然科学的认知，我们国家和发达国家还是有差距的。
举个例子，比如像美国，是龙卷风之乡。大家都知道，美国龙卷风非常多，美国对于龙卷风的预报能力很有限，准确率也就10%-20%的水平。但是公众收到龙卷风预报预警的时候，他们会第一时间躲入地窖去躲避，预警解除以后就出来了。至于这个龙卷风是不是真的出现，他们并不是特别在乎，因为在地窖里面可以好吃好喝。
在中国是什么情况呢？我们说明天要暴雨，停课，大家都回去休息了，结果第二天可能降雨没有那么强，第三天这个市长可能就要来找气象局问责了，整个舆论就开始铺天盖地地说气象局撒谎。
所以说，我们公众对灾害的认知并不强。
比如前一段时间我们经历过的台风山竹，大家对台风山竹认识不够强，各种耍酷、搞笑言论也都有，实际上山竹威力非常强。有一个名词大家可能都听过，叫“侏罗纪深圳”，就是整个深圳市的树都被刮倒了，上班的路根本走不了，但是大家之前并不在意这件事情，这就是认知的差异。
于是我觉得自己有责任去干一件事情，就是成为一名追风者，用我的肉体去帮大家体验风雨。我人生中经历过最强的台风，是菲特，它当时登陆福建最北端。这是当时我在风雨中拍的一张照片，比较惨。
当然我们追风肯定要专业一些，带一些装备。
我今天也带了一个装备。就是我手中的测风仪，能在风经过以后录得风速，也能捕获其他气象要素，比如温度、湿度。
我当时就是拿着这个仪器，录的风力是39秒米。不知道大家有没有这个概念，很多朋友见过风力等级表，最大是12级，陆地上很少见。39秒米比这还要大，达到13级。我当时是怎么录的呢？背后是墙，这只手伸到外面录的。因为我人已经被风吹得，顶在墙上动不了，我没有被吹走已经算是幸运的。
追风的经历让我深深明白了灾害的影响，通过电视屏幕也让更多人了解到这种灾害的危险性。
这里我展示了一些我的装备，上面是冲锋衣，下面是短裤，那个是凉鞋，在那个风雨中我的内裤湿透了只需要一分钟。
另外，再跟大家分享一个跟死神擦肩而过的故事，还是那个台风“菲特”。当时我在做电视直播，我是迎风面，摄像师是背风。一块很大的铁皮物从远处飞过来，我下意识把摄像师掰开，这个东西劈到旁边的树，直接把树劈断了。这个东西要是劈到我俩身上，我俩估计完蛋了！
但是我当时并不以为然，第二天台风消退了以后，我们出门才发现，整个苍南县都全被淹了，大部分树都折断了。要是在风雨当中多待一段时间，一块铁皮不行，来十块，来一百块，我估计我也完蛋了。
刚才提到的台风“菲特”，最后被除名了。很多朋友会说，这台风影响这么强，为什么会被除名呢？其实，除名这个概念是指这个台风影响非常大，受灾非常严重，我们就把它除名，用来特指那一年的台风，引起公众们的重视，以及对台风防灾减灾的注意力。
除名这个概念怎么来的呢？因为有14个国家和地区是台风委员会的成员，每个地方提供10个名字，列出来140个台风名字的表，轮流往下走，所以有的台风名字过了五六年又出现了，是这个名字在循环用。
在气象领域，中国是“发达国家”
当然很遗憾，什么时候给台风命名，什么时候编号，这个权利掌握在日本人手中，因为我们当时科技水平不如人家。当然这些年，我们台风预报水平不断提升，误差率已经低于70公里，达到世界先进水平，同时提前三天预警。过去在六七十年代，一个台风过来，在我国东南沿海会死几千人，现在很多台风来了基本上是零死亡率，所有的船只和人员都会得到安置。
包括前面提到的气象卫星，像台风的监测、我们自身预报的水平都在提升。现在，我们已经开始引领世界上其他的国家。有93个国家和地区，100多个行业，2000多家组织或机构都在使用我们的数据和服务。
在2017年5月份，我们中国气象局，被认定为世界气象中心，这是非常了不起的成就。因为在发展中国家里面，我们是唯一一个拥有这个称号的。也许在别的领域里，我们和发达国家有很大的差距，但至少在气象领域里，我们已经和发达国家在一个行列当中。
回顾一下我刚才说的内容，就是三个方面，收集数据、计算数据，以及公众的科学认知。
是不是做完这三个方面就已经OK了？其实远远没有，新的挑战还有很多，特别像现在气候变化的影响，对于我们社会公众来说非常大。比如说全球在变暖，冰川在消融，海平面在上升，另外极端天气气候事件越来越多，比如暴雨、台风频发，受灾的强度越来越大，或是异常天气，比如像很多人吐槽为什么北京不下雪。
所以，这些东西对于我们来说都是挑战，我们自身要不断修炼内功，不断努力提高自身的预报技术，目的还是为了更好地保护大家的生活。
回到刚才主持人介绍的那句话，纵然天有不测风云，我们也希望通过更准确的预报，让大家不会因为天气影响生活和出行计划。谢谢大家。
欢迎关注“@天师卡赞”，提前知晓更多气象讯息。
海绵演讲是由今日头条主办的，主要面向当代青年人的系列演讲活动。
每场活动，我们都会邀请 8 位今日头条创作者来演讲，他们将在现场分享各自的故事与经历，和对自己所处领域独到的智识与见解。迄今为止，我们已经举办了五场活动。@邓亚萍、@姜振宇、@火星叔叔郑永春、@范志红注册营养师、@李永乐老师、@七舅脑爷、@毕导、@松鼠会Sheldon
等38位讲者登上了海绵演讲的舞台。
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