1.天气预报为什么不准

未来一周天气?_未来一周天气准不准的原因

1、大气运动的复杂性，混沌运动，蝴蝶效应，某些运动甚至不可预测。由于大气运动的复杂性，目前最多预报十天左右，而且只是形势预报，不是具体天气现象。。 2、观测到的大气信息不全面。一些洋面上、高原、沙漠地区信息缺失，尽管气象卫星弥补了不少这方面的资料。 3、用于数值预报和数值模拟大气运动的计算机运算能力还是有限的，尽管最快的计算机先提供给气象业务 4、现有气象科学和技术发展水平有限。预报技术有限，还需不断发展。 5、主观因素：预报员预报水平有限。 参考： 你知道现在全世界大多数超级计算机都用来做什么吗？它们多数都用来做天气预报的计算工作，你从这可以想象天气预报有多复杂了！ 蝴蝶效应听说过吧？一只蝴蝶在某个时候是否扇她的翅膀，就可能对几千公里外的一场风暴是否发生造成影响，这说明影响天气的因素实在是太多啦，人们不可能把这所有因素全部探测到并加以计算，只能把一些影响最大的因素探测到并计算，这就已经需要用到大量超级计算机了。 一部分相对次要的影响因素被排除的计算之外，另外还有一些影响因素到底怎样影响天气，现在还没有完全研究清楚，所以我们计算天气的计算机就只能算一个大概，不能精确计算，因此天气预报不可能完全准确。

天气预报为什么不准

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。

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。