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天气预报为什么报不准 ?

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很多人会觉得,天气预报是一个可以预测未来的行业。但是,它却经常预报得不够准确。以及,人们使用不同的天气预报软件时,得到的天气信息也会不同。美国的气象界甚至有种说法,“在这个世界上只有上帝是完美的,因为上帝从来不做天气预报。”

窦志钢在中国气象局工作了16年,作为一位幕后的气象信息传媒人,他也一直在思考,为什么人们总会觉得天气预报不准?在他看来,主要有以下几个原因:

第一点,从气象学的学科角度看,观测气象不可能达到绝对的准确。气象学是一门很年轻的学科,建立在现代科学基础上的天气预报,只有100多年的历史。人类关于很多天气现象的原理和规律,还没有完全掌握。气象学家或科学家,观测气象的技术和经验也是一个积累过程。

从两个角度来看下这种局限性。

首先,人们观测气象的“眼睛”是有盲区的。目前观测气象的各种观测站和观测设备,比如气象站放出去的雷达、卫星等,就像组成了一张捕捉天气变化的大网。这张网的疏密程度不同,分布地区也不均匀。有时候,一些影响半径在几十公里的小尺度的天气变化,就像漏网之鱼,逃过了观测系统的眼睛。这会导致一些气象信息没有被预测到,天气信息的预报也就很难精准。不过有了气象卫星后,盲区少了很多,整体观测视野更开阔了,准确率也在提高。

其次,观测气象更避不开“蝴蝶效应”。蝴蝶效应指的是,巴西的一只蝴蝶扇动了翅膀,有可能导致美国得克萨斯州的一场风暴。窦志钢解释说,对天气预报行业来说,面临的挑战是,无数只蝴蝶会随时扇动翅膀的可能性。变幻莫测的天地自然间,哪怕一些突发的很微小的变化,都会影响到最终气象信息的计算结果,所以要得出准确的天气数据难度很大。

第二点,不同的气象数据来源,计算得出的天气信息,会出现差异。

窦志钢表示,就中国来看,目前天气信息数据的来源有几个渠道。

首先是官方渠道,也就是中国气象局提供的观测数据,这是主要的数据来源。

其次是交换数据。世界气象组织WMO有个协定,各个成员国之间要进行数据交换。比如中美之间,中国要给美国一些中国的数据,美国也会给中国一些美国的数据,彼此共享一部分天气信息。不过现在卫星技术很发达,不同国家之间也能监测到对方的数据。比如,美国能观测到中国的一些气象数据,这些数据一部分用来官方交换,一部分也会进行出售,卖给一些商业气象机构。

此外,还有社会观测数据。窦志钢提到,随着智能时代到来,AI和IOT技术的普及,有一样设备已经覆盖了城市的各个角落,就是摄像头。这些摄像头也是一种初级观测设备,虽然它记录的信息,都是非标准环境下的观测数据,但汇集到一起,也是对气象数据的一个很大的补充。

所以,当不同的气象服务机构,使用不同的数据来源和预报模型时,得到的天气信息的精准度也会有差异。

第三点,人们对天气信息的需求,发生了变化,这也影响了人们对天气预报准确度的感受。

以中国为例,在早期电视时代,人们获取天气信息,基本只靠每晚7点半的天气预报。它通常提供24和48小时天气信息,以城市为地域范围来预报。在互联网时代,人们对天气信息的需求更精细化。人们需要知道每小时、甚至每分钟,直径几公里范围内的天气会怎样;或几小时或几天后,百公里外的地方天气会怎样。需求的精细化,也提高了天气观测精准度和播报频率的标准。

窦志钢解释说,手机移动端天气预报产品的出现,并不会从根本上提高气象观测的准确率。但从传播手段上,可以随时更新天气数据。人们查询天气时,每次看到都是最新的天气信息,就会觉得天气预报“好像更准了”。

窦志钢表示,从统计情况来看,天气预报的准确率还是挺高的,0-6小时的短时预报,准确率会到90%。因为观测周期越短,天气信息相对就越准。

但人们会对不准的记忆很敏感。尤其是在电视时代,天气信息无法及时更新和传播,人们有时会产生“天气预报总是不准”的印象。比如,预报有雨,你带了伞,果然下雨了,你会觉得这很正常。你不需要记住这些服务准确的时刻。但偶尔没有预报有雨,你没带伞,天突然下雨了。你可能会有一种负面记忆,认为,“不带伞时天最容易下雨。”

窦志钢还提到,现在手机移动端的天气预报产品,基本都是概率预报,比如有70%的可能会下雨。这是更科学、客观的表达天气信息的方式。它从天气预报技术上,弥补了气象观测“很难准确”的天然局限性。至于看到70%会下雨,如何判断到底下还是不下?窦志钢认为,你只能容忍天气信息天然的不确定性:很可能下,也可能不下。或者,随时查看最新的天气信息。

《文章来源罗辑思维》

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