为什么天气预报会报不准

略去所有的推导过程，直接写出方 程
更进一步的，任何一个物理量 都可以通过Taylor级数展开。
u 2 u (x) 2 3u (x) 3 u ( x x, t ) u ( x, t ) x 2 3 ... x 2! 3! x x
u 2 u (x) 2 3u (x) 3 u( x x, t ) u( x, t ) x 2 3 ... x x 2! x 3!
缺点：

我们对大气运动中的规律尚未全然知晓， 设计的任何方程只能是求得近似。初始的 观测数据除了不准确之外，还有不完整的 问题，例如青藏高原上的观测资料就很少。 如果把数值预报计算网络缩小一半，即对 更小尺度进行运算，计算量大体增加16倍， 但在运算中，一些类似于地形等的信息依 然难以充分表达，大气运动的物理过程细 节不能很好反映，必须依靠预报员再次订 正。
为什么天气预报会报不准
天气预报报不准的几个理由


1、预报员闹情绪？ 2、预报员水平不行？ 3、科学水平达不到？ 4、...
再或者

1、温度预报预报的为什么总是觉得不准？ 2、为什么天气预报上晴雨预报不准？ 3、有时预报天气多云、但是感觉是阴？
首先我们从司空见惯的云谈起


2、专业气象方面
例如在航空气象上，天气预报特别是精细 化的逐小时的气象要素预报方面需要达到 很高的精度。特别是遇到低空风切变、雷 暴，下击暴流会严重影响飞行安全
谢谢！
u u lim x x0 x
u u x x
1、用差分代替微分。 2、用离散形式的差分方程代替连续形式的微分方程
大家知道，从数学角度上看，我们无法得到 这些非线性微分方程的解析解，只能通过 对上面的方程进行离散化。离散化以后， 方程才能通过计算机得到数值解，分析每 个要素（温、压、湿、风、密度、涡度、 降水、垂直速度等）的数值解，做出一天 的天气预报（全球模式超级计算机需要计 算2个小时）。
按服务对象分类

1、公众气象方面： 24小时台风路径预报误差2012 年首次低于100公里（为94公里，略逊于美国，优 于日本）； 2012年24小时晴雨预报准确率86.5%， 连续五年高于85%；最高气温24小时预报准确率 74.1%，最低气温预报准确率80.1%，均为历史最好 水平。对于这些要素的预报，简而言之，八成还是 准确的。 但不同的要素和项目，预报能力存在非常大的差异。 例如：（1）明天会下雨吗？（定性）和（2）明天 会下暴雨吗？（定性+定量）这两个问题，预报准 确性差异巨大（暴雨预报准确率只有18点几。，美 国也就20%左右）。
3.统计学方法（概率预报方法）：
应用数理统计的理论和方法，通过分 析过去大量的历史气象资料，揭露天 气变化的客观因果关系，找出天气、 气候变化的统计规律，预报未来天气 变化形势的一种方法 缺点：无法预报小概率的天气事件
那我们现在可以回答刚开始的几个 问题了

ห้องสมุดไป่ตู้




天气预报为什么有时不准？ 按照北京大学大气系张庆红教授的说法，不准确包括了原料、加工场、产品检测包装的三重 问题。 原料的问题在于，仪器的可观测误差、站点的可代表性误差、资料同化误差。 所有的观测数据，都只能是近似的。 例如观测误差，气压观测误差0.5百帕，风速观测误差3米/秒，相对湿度观测误差10%左右。 站点的可代表性误差，在辽阔的疆域内，只有几万个人工及自动观测站，例如北京南郊观 象台观测到降水，无法代表全北京辖区均出现降水，反之亦然。由于观测点的代表性问题， 有时会出现大家都懂的“被代表”问题。 加工场的问题在于，例如蒸发和凝结项，是发生在分子尺度上的，而我们对于精细物理过 程尚未清晰认识。另一方面，在求解方程组时用差分的方法，必然引起计算误差，即阶段误 差。所以这个加工厂不是一个能够再现大气真实运动的加工厂。 最后预报员参照这些不同的产品并结合经验，做出采信、判断和修正。 天气在线创始人、南京信息工程大学智协飞教授认为，初始场和模拟大气运动的物理方程 都只能近似值和近似解。让人感到沮丧和悲观的是，无法到达完美；但让人欣慰和乐观的是， 可以逐步逼近完美。 所谓初始场，就是大气要素的此时状态，她的一个看似微小的变化，就可能导致演变结果 （预报场）的迥然差异，这就是所谓的蝴蝶效应。提出蝴蝶效应的洛仑兹，当年就是在把初 始值由0.506127改为0.506之后，运算结果产生了令人瞠目结舌的颠覆性变化。 可见，现代气象科学的核心手段“数值预报”，即使网格再细密、要素再多元、层次再丰富， 都无法穷尽大千世界的无数细节，都无法精确再现大气运动的真实情境。
同样是冷锋锋面
第一型冷锋 第二型冷锋
锋后坏天气
锋前坏天气
结论：云其实就是一团飘在天上的水气，但是云因为 形状不同，高度不同预示在大气不同的流场特征。我 们在天气预报业务的工作中，也经常用云来反演流 场——云导风。特别是在一些海洋、沙漠等测站比较少 的地方来得到当地的气象资料，这也是目前研究的热 门之一。
那到底天气预报还有没有用
答案是：当然有用 天气预报按预报时间分类 1.短期天气预报（1—3d）:气象要素预报冬季准确率可以 达到80%以上，夏季也可以达到65%左右。（比丢色子 高多了）。 2.中期天气预报（3—7d）:天气形势预报以目前国际上准 确率及时效性较高的欧洲数值预报为例，1973年成立 之初，最多能够预测未来3天的天气情况。经过近40年 的发展，数值预报水平及时效稳定持续提高，约每10年 增加1天有效预报。“根据此发展过程推算，到2030年， 我国数值预报时效能够再提高两天，这意味着预报员可 以提前9天预报大范围的环流形势。 3、长期天气预报：对整个天气形势的展望，具有一定的 参考性。
什么情况下更容易不准？





换季的时候，影响系统的多重性和气象要素的大变率，容易使天气变化出乎预料之外。 夏季微小尺度天气系统盛行时，大网捞不到小鱼，尺度小、历时短，却往往强度大，这类“ 漏网之鱼”更容易让人产生天气预报不靠谱的感慨。“牛背雨”，一头牛的背上，都有晴雨的差 别；“雹打一条线”，线内线外，悲喜两重天。 某个天气系统边缘处，看似毫厘之间，天气却天壤之别。 美国对于龙卷风的预报，目前的预报能力是平均提前13分钟发出预警，如果能够提前20分 钟告知公众，在现阶段便是十分精彩的预报个例了。 所以，知晓更准确的天气信息，FORECASTING常常是不够的，如果可能，还需要了解 NOWCASTING（临近的预报或预警）。有些天气变化，尚无法提前几天提供预报，只能依靠 临近时的补充订正的滚动式发布。 地形复杂的地方，（海洋、高原）千里不同风，百里不同雷。一山有四季，十里不同天。 一座山，迎风坡抬升凝结，背风坡下沉增温，恍如千里之异。 气候变率较大的地方、天气节奏较快的地方，都可能加大预报的“本底”难度。 另外，气候变化、下垫面（地表生态）的改变以及人类排放水平的提升，都可能提高预报 的难度，例如近年来盛行的雾霾天气。由于全球气候变化，加强了大气水循环和能量循环， 导致极端天气气候事件更频繁地发生，本来长久沉寂的气象纪录常常轻而易举地打破，N年 不遇的事情，我们经常不期而遇。原本的小概率事件却变得此起彼伏。由于小概率事件的历 史样本较少，预报经验累积相对较少，这无疑成为预报难度新的增长点。

气象术语中规定： 多云：天空中有4-7成的中、低云或6-10成 的高云时的天空状况。 阴：天空阴暗，密布云层，或天空虽有云 隙而仍感到阴暗(总云量8成以上)，偶尔从 云缝中可见到微弱阳光的天空状况。 很显然，气象上规定的云和我们公众理解 的是不一样的。
云的分类
下面看看云分类的不同，在预报天气方面有 哪些影响，举个例子
FY-2E气象卫星云导风和水汽图像叠加 2015年5月29日07:30（北京时）


除了云导风，天气预报也有很多方法： 1、天气学方法（天气图方法）：分析每天 测站、高空探空气球、船舶、飞机、气象 卫星等测量到地面、高空的气象资料，分 析天气系统的演变，天气系统增强；减弱， 移动速度，线性外推来分析天气系统影响 本地的时间等，来预报天气。 缺点：主观性大，定性分析针对在系统没 有巨大演变的情况下能有很好的效果。
2017年6月9日08时700百帕天气形势图

2、数值预报方法（动力学方法）：数值天 气预报以气象观测资料为初值条件，经过 初始化（滤出高频震荡波），通过对大气 运动方程进行离散化，并使用巨型计算机 进行数值计算求解，进而预测未来一定时 段的大气运动状态。
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