未来一周天气预报准不准的原因有哪些呢_一周后的天气预报准不准

1.为什么天气预报不准？

2.请问为什么天气预报不准

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？

天气预报不准的原因：人类对大气运动机理的认识还有限、气象观测网络还做不到“疏而不漏”、数值天气预报模型不能完全模拟大气演变。

1、人类对大气运动机理的认识还有限。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，尽管随着科学技术的发展，大气探测手段的不断完善，人类对大气运动客观规律的认识不断加深，但科学家们还不能真实地描述大气运动的细微结构。

2、气象观测网络还做不到“疏而不漏”。虽然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、风速观测结果是用2分钟观测的平均值，可能就会有一定误差。

3、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。

预报方法

1、经验外推法：又称趋势法，是根据天气图上各种天气系统过去的移动路径和强度变化趋势，推测它们未来的位置和强度。这种方法，在天气系统的移动和强度无突然变化或无天气系统的新生、消亡时，效果较好；而当其发生突然变化或有天气系统的新生、消亡时，预报往往不符合实际。

2、相似形势法：又称模式法，是从大量历史的天气图中，找出一些相似的天气形势，归纳成一定的模式。如当前的天气形势与某种模式的前期情况相似，则可参照该模式的后期演变情况进行预报。由于相似总是相对的，完全相同是不可能的，因此，用此法也往往出现误差。

3、统计资料法：又称相关法，是用历史资料，对历史上不同季节出现的各种天气系统的发生、发展和移动，进行统计，得出它们的平均移速，寻找预报指标（如气旋生成、台风转向的指标等），进行预报。对历史上未出现过的或移动很快及很慢的例子，则此法不能应用。

请问为什么天气预报不准

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。

天气预报不准的原因主要有以下几个方面：

1. 气象观测数据的不足或不准确：天气预报依赖于准确的气象观测数据，包括温度、湿度、风力、降水等。如果这些数据不足或者不准确，就会影响天气预报的准确性。

2. 模型算法的不足：天气预报通常使用气象数值模型来预测未来的天气情况。但是，这些模型的算法和参数设置可能会存在不足，导致预报不准确。

3. 大气环境的复杂性：大气环境非常复杂，包括大气层的物理、化学和动力学过程等。这些过程的细节非常复杂，很难完全理解和模拟，因此也会影响天气预报的准确性。

4. 天气本身的不可预测性：天气变化是一个复杂的系统，受到多种因素的影响，如气压、湿度、风力、气温等。即使使用最先进的气象科学技术，也难以完全准确地预测未来的天气变化。

5. 预报模型的不足：天气预报依赖于数学模型，而这些模型本身也有不足之处，如过于简化、参数设置不当等都可能导致天气预报的误差。

6. 人为因素干扰：有时候天气预报也可能受到人为因素的干扰，如大规模的工业活动、交通运输、城市化等可能会对气象环境造成一定的影响，进而对天气预报造成误差。

7. 难以预测极端天气：极端天气（如暴风雪、暴雨、台风等）往往对天气预报提出了更高的要求，因为它们的变化快、影响范围广、预测难度大，很容易导致预测不准确。

因此，尽管现代气象科技发展迅速，但天气预报仍然存在一定的不确定性。