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1.气象是如何预报的？

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气象是如何预报的？

会有不准的时候，但是大部分都是准的，不准的原因主要因为地面变量，比如天气会受地表山川、河流以及人类每天排放的各种气体或是污染的影响。而另一个就是时间变量，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，准确率衰减就会非常厉害。

天气预报是个复杂的系统，失之毫厘，谬之千里。计算方案里面有很多数据是变化和不够精确的，北京大学物理学院大气科学系教授张庆红解释说，负责初始数据的观测站未能达到理想所需，这给天气预报的准确性打了折扣。

理想情况下，全球不同地理位置、不同高度层面需要数量级达到106至107的观测站。而现实中，这个数值仅为103至105。而且，观测站分布极不均匀，如我国的青藏高原气象观测站就很少。同时，这并不是一个国家的事情，因为大气是流动的，即使国内的观测点很密，周边国家达不到要求，也会影响初始数据。

扩展资料

除了观测站点的数据局限性，仪器观测误差与计算误差也十分可观。从加工程序来讲，由于数值预报模型建立在流体力学方程组的求解之上，在求解方程组时用差分的计算方法，必然引起计算误差。

“我们只能努力通过对物理过程的精确认识让模式更接近真实大气，但它不是真实大气环境的还原，所以基于这个模式所计算出的大气未来走势也有一定的不确定性。”张庆红说。

不同地理环境也对预报准确度影响深刻。平均水平相同的情况下，山区、湖泊、农田、城市等的天气状况都会不同。如果把数值预报计算网络缩小一半，即对更小尺度进行运算，计算量大体会增加16倍。

但在运算中，一些类似于地形等的信息依然难以充分表达，大气运动的物理过程细节不能很好反映，必须依靠预报员通过他们的分析、验证与经验再次订正。“这个时候，气象预报员不像‘科学家’反而更像个‘艺术家’。”张庆红说。

人民网-天气预报到底准不准

现代天气预报有五个组成部分：

收集数据

最传统的数据是在地面或海面上通过专业人员、爱好者、自动气象站或者浮标收集的气压、气温、风速、风向、湿度等数据。世界气象组织协调这些数据集的时间，并制定标准。这些测量分每小时一次（METAR）或者每六小时一次（SYNOP）。

使用气象气球气象学家还可以收集上空的气温、湿度、风值。气象气球可以一直上升到对流层顶。

气象卫星的数据越来越重要。气象卫星可以集全世界的数据。它们的可见光照片可以帮助气象学家来检视云的发展。它们的红外线数据可以用来收集地面和的温度。通过监视云的发展可以收集云的边缘的风速和风向。不过由于气象卫星的精确度和分辨率还不够好，因此地面数据依然非常重要。

气象雷达可以提供降水地区和强度的信息。多普勒雷达还可以确定风速和风向。

数据同化

在数据同化的过程中被集的数据与用来做预报的数字模型结合在一起来产生气象分析。其结果是目前大气状态的最好估计，它是一个三维的温度、湿度、气压和风速、风向的表示。

数据天气预报

数字天气预报是使用电脑来模拟大气。它使用数据同化的结果作为其出发点，按照今天物理学和流体力学的结果来计算大气随时间的变化。由于流体力学的方程组非常复杂，因此只有使用超级计算机才能够进行数字天气预报。这个模型计算的输出是天气预报的基础。

输出处理

模型计算的原始输出一般要经过加工处理后才能成为天气预报。这些处理包括使用统计学的原理来消除已知的模型中的偏差，或者参考其它模型计算结果进行调整。

过去气象学家必须自己做处理工作，今天24小时以上的天气预报主要是使用多种不同模型后对其结果进行综合。气象学家还必须分析预报出来的模型数据来使最终用户能够理解它。此外天气预报的模型一般分辨率不是特别高。当地的气象学家还必须通过当地的经验在涉及地区性的影响，使得当地的天气预报更加精确。不过随着天气预报模型的不断精密化这个工作量越来越小了。

展示

对于最终用户来说天气预报的展示是整个过程中最重要的。只有知道最终用户需要什么信息、如何才能将这些信息易懂地传达给最终用户才能完成这个任务。