天氣預報為什麼有時候不準？

很多人會覺得，天氣預報是一個可以預測未來的行業。但是，它卻經常預報得不夠準確。以及，人們使用不同的天氣預報軟件時，得到的天氣信息也會不同。美國的氣象界甚至有種說法，「在這個世界上只有上帝是完美的，因為上帝從來不做天氣預報。」

竇志鋼在中國氣象局工作了16年，作為一位幕後的氣象信息傳媒人，他也一直在思考，為什麼人們總會覺得天氣預報不準？在他看來，主要有以下幾個原因：

第一點，從氣象學的學科角度看，觀測氣象不可能達到絕對的準確。氣象學是一門很年輕的學科，建立在現代科學基礎上的天氣預報，只有100多年的歷史。人類關於很多天氣現象的原理和規律，還沒有完全掌握。氣象學家或科學家，觀測氣象的技術和經驗也是一個積累過程。

從兩個角度來看下這種局限性。

首先，人們觀測氣象的「眼睛」是有盲區的。目前觀測氣象的各種觀測站和觀測設備，比如氣象站放出去的雷達、衛星等，就像組成了一張捕捉天氣變化的大網。這張網的疏密程度不同，分布地區也不均勻。有時候，一些影響半徑在幾十公里的小尺度的天氣變化，就像漏網之魚，逃過了觀測系統的眼睛。這會導致一些氣象信息沒有被預測到，天氣信息的預報也就很難精準。不過有了氣象衛星後，盲區少了很多，整體觀測視野更開闊了，準確率也在提高。

其次，觀測氣象更避不開「蝴蝶效應」。蝴蝶效應指的是，巴西的一只蝴扇動了翅膀，有可能導致美國得克薩斯州的一場風暴。竇志鋼解釋說，對天氣預報行業來說，面臨的挑戰是，無數只蝴蝶會隨時扇動翅膀的可能性。變幻莫測的天地自然間，哪怕一些突發的很微小的變化，都會影響到最終氣象信息的計算結果，所以要得出準確的天氣數據難度很大。

第二點，不同的氣象數據來源，計算得出的天氣信息，會出現差異。

竇志鋼表示，就中國來看，目前天氣信息數據的來源有幾個管道。

首先是官方管道，也就是中國氣象局提供的觀測數據，這是主要的數據來源。

其次是交換數據。世界氣象組織WMO有個協定，各個成員國之間要進行數據交換。比如中美之間，中國要給美國一些中國的數據，美國也會給中國一些美國的數據，彼此共享一部分天氣信息。不過現在衛星技術很發達，不同國家之間也能監測到對方的數據。比如，美國能觀測到中國的一些氣象數據，這些數據一部分用來官方交換，一部分也會進行出售，賣給一些商業氣象機構。

此外，還有社會觀測數據。竇志鋼提到，隨著智能時代到來，AI和IOT技術的普及，有一樣設備已經覆蓋了城市的各個角落，就是錄影頭。這些錄影頭也是一種初級觀測設備，雖然它記錄的信息，都是非標準環境下的觀測數據，但匯集到一起，也是對氣象數據的一個很大的補充。

所以，當不同的氣象服務機構，使用不同的數據來源和預報模型時，得到的天氣信息的精準度也會有差異。

第三點，人們對天氣信息的需求，發生了變化，這也影響了人們對天氣預報準確度的感受。

以中國為例，在早期電視時代，人們獲取天氣信息，基本只靠每晚7點半的天氣預報。它通常提供24和48小時天氣信息，以城市為地域範圍來預報。在互聯網時代，人們對天氣信息的需求更精細化。人們需要知道每小時、甚至每分鐘，直徑幾公里範圍內的天氣會怎樣；或幾小時或幾天後，百公里外的地方天氣會怎樣。需求的精細化，也提高了天氣觀測精準度和播報頻率的標準。

竇志鋼解釋說，手機移動端天氣預報產品的出現，並不會從根本上提高氣象觀測的準確率。但從傳播手段上，可以隨時更新天氣數據。人們查詢天氣時，每次看到都是最新的天氣信息，就會覺得天氣預報「好像更準了」。

竇志鋼表示，從統計情況來看，天氣預報的準確率還是挺高的，0-6小時的短時預報，準確率會到90%。因為觀測周期越短，天氣信息相對就越準。

但人們會對不準的記憶很敏感。尤其是在電視時代，天氣信息無法及時更新和傳播，人們有時會產生「天氣預報總是不準」的印象。比如，預報有雨，你帶了傘，果然下雨了，你會覺得這很正常。你不需要記住這些服務準確的時刻。但偶爾沒有預報有雨，你沒帶傘，天突然下雨了。你可能會有一種負面記憶，認為，「不帶傘時天最容易下雨。」

竇志鋼還提到，現在手機移動端的天氣預報產品，基本都是概率預報，比如有70%的可能會下雨。這是更科學、客觀的表達天氣信息的方式。它從天氣預報技術上，彌補了氣象觀測「很難準確」的天然局限性。至於看到70%會下雨，如何判斷到底下還是不下？竇志鋼認為，你只能容忍天氣信息天然的不確定性：很可能下，也可能不下。或者，隨時查看最新的天氣信息。