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。
温馨提示：答案为网友推荐，仅供参考