为什么天气预报越来越不准了_为什么天气预报一直不准

1.天气预报实在太不准了，谁能说说为什么？

2.时间跨度越长天气预报越不准，为什么会这样？

3.昆明市天气预报为什么一点不准?还不如我看天说得准?

4.为什么现在手机上的很多天气预报都不准？

5.为什么近几年天气预报越来越不准了?

6.深圳的天气预报为什么不准

7.为什么天气预报会不准?

天气预报实在太不准了，谁能说说为什么？

原因有：

1、著名的历史发展蝴蝶效应，蝴蝶效应这个词就是从天气预报里衍生出来的。意思是蝴蝶扇动翅膀造成的一点点扰动气流，都能影响天气，渐渐的改变的就越来越大，最后完全颠覆原来的发展轨迹。同理，天气预报和预测明天的历史一样困难。任何意外、新产生的气流以及今天暴晒蒸发的水蒸气、意外气流改变云的走向等等，都会使天气预报失准。

2、心理作用之说。有人常说天气预报不如老人预报得准或者自己看云准。那好吧，老人能每天晚上告诉你明天天气和温度？老人只不过每个星期说一说，或者在天气剧变前说说而已，有把握时才会说，自然命中率要高。而天气预报是每天都要进行的，通常不准也就一个月一两次把？已经很高了。

3、功能理解有异。预报只是一种参考。而不是预言。天气预报的初衷就是为军事服务的，预报出台风要经过的轨迹、暴雨灾害前可以提前准备，明天方不方便晒谷子。

4、气象学标准不同。你心里怎么理解“大雨”这个词？哗啦啦啦要挡伞，好大啊，这就叫大雨是吧？而气象学中，24小时降水量为25-49.9毫米的降雨或者1小时降水量为8.1~16.0毫米。也就是说如我倾盆大雨半分钟，也许也只能算“小雨”

时间跨度越长天气预报越不准，为什么会这样？

时间跨度越长天气预报越不准，为什么会这样？

混沌现象是天气系统中的普遍现象，它表现为确定性系统中的一种内在随机性，其外在表现与纯粹的随机运动很相似，即不可预测。混沌系统对很小的初值变动或扰动具有很强的敏感性，无论多小的扰动，长时间后都会使系统彻底偏离原来的演化方向。所以对长期天气过程是难以做出准确预报的。

它的外在表现与纯粹的随机运动很相似，即不可预测

混沌系统对很小的初值变动或扰动具有很强的敏感性，无论多小的扰动，长时间以后都会使系统彻底偏离原来的演化方向。气象台也制作中期和长期天气预报。对于公众而言，短期天气预报已够用了，但更主要的原因是中期和长期天气预报的准确率要比短期天气预报差很多。

长期天气预报，具有很大的不确定性

国际上，10天以内的天气预报目前已具有一定程度的准确率，但两星期以上的预测，即长期天气预报，具有很大的不确定性。这是因为，混沌现象是天气系统中的普遍现象，它表现为确定性系统中的一种内在随机性。它的外在表现与纯粹的随机运动很相似，即不可预测。混沌系统对很小的初值变动或扰动具有很强的敏感性，无论多小的扰动，长时间以后都会使系统彻底偏离原来的演化方向。

蝴蝶效应

天气系统所具有的这种特征最早是由美国麻省理工学院气象学教授洛伦兹发现的。洛伦兹一直用计算机模拟天气过程，以此来进行天气数值预报试验。1961年的一天，为了省事，他把原来小数点后保留了6位的初始数据，仅用了3位数据来代替进行计算。当他喝了杯咖啡回来看结果时大吃了一惊，刚开始的计算结果与前一次计算结果相差不大，但越往后计算结果相差越大，以至到后来已相差十万八千里。检查了计算中的每个细节后发现，初始数据上的微小差异在计算中会不断累积，并以极快的速度增长，最后造成巨大的差异。

1963年，洛伦兹把这一结论表述为蝴蝶效应，即“南美洲亚马孙热带雨林中的一只蝴蝶偶尔扇动几下翅膀，很可能两周后在美国得克萨斯州引起一场龙卷风。”由此可知，对长期天气过程是难以做出准确预报的。

昆明市天气预报为什么一点不准?还不如我看天说得准?

天气预报的准确性受到多种因素的影响，包括预报模型的的不确定性、气象现象的复杂性和多变性等等。因此，天气预报只能提供一种大致的预测，而不是100%准确的的结果。

此外，个人的感知和观察也可能与天气预报不同，因为个人的观察受到许多因素的影响，例如观察位置、天气条件和个人的感觉等等。因此，如果个人的观察与天气预报不一致，这并不一定意味着天气预报不准确。

总之，天气预报的准确性是一个复杂的问题，受到多种因素的影响。尽管天气预报可能存在一些误差，但它们仍然是我们了解天气的主要工具之一。

为什么现在手机上的很多天气预报都不准？

不得不说，现在天气预报的作用对我们的生活提供了不少便利。对于个人，相信大家安排出行的时候肯定会或多或少的关注一下天气。但是有时候天气预报并不是很准，导致错过了外出的机会或者被困在户外引起麻烦，为什么手机上的天气预报不准呢？

预测都会有出入

其实不只是会有手机上的天气预报不准的情况的出现，其他媒介上的天气预报都是一样的，数据来源都是气象局。但是大家可能会更加迷信于电视，广播中的天气预报，因为看起来似乎更加权威，其实不然，使用相同的数据预报出来的自然是一样的。

天气预报只是一个对天气的预测，根据现在的天气状态，云层，风力，温度等等因素对接下来的时间的天气状态做出一个预判，更多的时候也是比较准的。但是我们自身不能左右天气的变化，可能预测之后天气出现了其他不在意料中的转变，『天有不测风云』并不是一句空话。所以天气预报只是一个大概率的预测，并不是一件板上钉钉的必然。

时间跨度越长越难预测

现在手机上的天气预报基本上都有时段天气预报，可以到精确到小时级别。一般来说，小时的天气都是比较准的，因为就在最近的时间里面，发生的不可预料的变化少，所以相对来说预报更准确。而一些三四天的，一周的，十五天的天气预报其实只是报了一个大概的天气走向，可能会下雨，但是下雨的天数并不准确，可能升温，但是上升到多少度也不能说定。时间越长，变动的可能性越大，所以，相对于中长期的预测，短时间的天气预报是更加准确的。

苹果和安卓的差别

不少细心的小伙伴已经发现，苹果的天气预报和安卓软件的天气预报都有差别，甚至 iOS 自带的天气预报和苹果装上的其他 App 的天气预报都不一样，为啥呢？其实是因为苹果自带的天气预报的数据并不是国内的气象局数据，而装上的其他国内软件则用了国内气象局数据导致，并不是胡乱来的，至于准确性，自然推荐用本土数据的 App 了。

为什么近几年天气预报越来越不准了?

近几年天气预报越来越不准原因：

1、在全球气候变暖背景下，极端天气气候呈现增多、增强、时空分布更加复杂多变的趋势，大气运动变化和影响规律越来越难以把握，预报起来越来越困难了。客观地讲，目前天气预报准确度已有了很大提高，但由于设备、技术、手段等的限制，有时候仍会存在报不准，甚至误报、错报等情况。

2、随着我们经济文化水平的增长，人们对预报的要求越来越高了。以前可能我们只是听一下深圳有没有雨，现在希望知道自己所在的地方会不会下雨，几点下雨，几点停。

天气预报的制作过程:

天气预报的制作过程类似于做菜。首先，需要原材料。原材料主要包括两种，一种是实际监测资料，另外一种是数值预报产品。实际监测资料来源于全国甚至于全球的高空、地面观测、卫星云图、天气雷达回波、闪电定位等各种监测设备和手段。这些监测资料，有的需要通过计算机软件进行处理，转换为天气图或预报员能够看懂的其他形式。

通过各种监测资料了解当前大气的实际状况是制作天气预报的前提，预报员因此可以知道冷暖空气的位置、强度、产生的天气，如是否有降水、温度、风向风速如何等等，有经验的预报员可以通过实况外推未来的天气。

深圳的天气预报为什么不准

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。

为什么天气预报会不准?

1.蝴蝶效应 1960年，美国麻省理工学院教授洛伦兹研究“长期天气预报”问题时，在计算机上用一组简化模型模拟天气的演变。他原本的意图是利用计算机的高速运算来提高天气预报的准确性。但是，事与愿违，多次计算表明，初始条件的极微小差异，均会导致计算结果的很大不同。洛伦兹用一种形象的比喻来表达他的这个发现：一只小小的蝴蝶在巴西上空煽动翅膀，可能在一个月后的美国得克萨斯州会引起一场风暴——这就是混沌学中著名的“蝴蝶效应”，小朋友们大概都听说过吧，而根据这一理论，天气预报是不可能做到100%准确的。 2.数值天气预报 现在的大多数天气预报，可不再是“看云识天气”，而是有强大的计算机和很复杂的数学模型做后盾的。数值天气预报把大气的演变规律近似表示为一组数学方程式，根据从有限观测中得到的当前大气的初始状态，通过求解这一组方程式的解，得到对未来的天气或气候状况的预报。这可不是我们在数学课上学的方程哟，这方程的复杂程度，要用每秒运行数千亿次的超级计算机一刻不停地进行运算，才能求出近似解——你注意到了吗，“近似”这个词出现了两次，也就是说，无论是方程式，还是最终的解，都并不完美，所以有时在最终结果上有一些误差，也是难免的啦！ 3.小范围突发极端天气 小朋友们有没有发现，我们现在的天气预报，对于像台风来袭、冷空气南下这样大范围天气影响的预报还是很准的，这可都是天上的气象卫星的功劳，气象卫星每天发回的卫星云图，帮助我们预测大范围天气的走势，但是气象卫星的观察范围至少也有一个省那么大，并且担负着观测全国天气的任务，不可能一直盯着一个城市看，于是那些在小范围内发生的突发极端天气，比如雷阵雨、雷暴、冰雹、龙卷风，卫星可就无能为力啦——这也是这些小范围突发极端天气难以预报的重要原因。