1.天气预报为什么不准

2.为什么天气预报不准?

未来一周的天气温度_未来一周天气准不准的原因分析有哪些

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。

天气预报为什么不准

因为天气本身就不是人为可控的,天气的不确定性,气象站的密集程度,计算的复杂性都是天气预报不准确的原因。

古代人出门都有带伞的习惯,因为有些时候明明看起来天气还挺好的,走着走着就会来一场倾盆大雨,在那个年代请大夫还是挺奢侈的事情,所以能带伞就带伞,又不是特别麻烦的事情。在现代就比较方便了,只需要打开天气预报就可以知道未来几个小时的天气了。虽然天气预报都是通过科学的手段测量出来的,但也难免会有出现错误的时候。

一、天气的不确定性

俗话说,天下下雨,娘要嫁人,这两件事情谁也管不着,也没有权利管。天气状况本身就是很随性的东西,有的时候明明上一秒还艳阳高照,下一秒便乌云密布,大雨滂沱。有的时候明明大片的乌云已经准备就位,此时却来一阵大风把它吹走了,这场雨就下到了别的地方。即便是天气预报坐拥的系统再准确,也没有智能到可以随时勘测到突发状况的状态。

二、气象站的密集程度

为了防止建筑物的阻挡和有利于城市的整体规划,气象站一般都建设在城市边缘相对空旷的地带,这也就决定了它们的覆盖范围不可能密集到每一个地方,难免会有漏掉的,在检测到的数据方面也会略微有些偏差,影响到最后的结果。同时,检测仪器的先进性也会影响到数据的精确性,虽然人们一直都在改善这方面的科技,但是对于复杂的天气系统来说,还是有一些微不足道的。

三、计算的复杂性

监测到的数值反馈回来之后要按照一定的公式输入到计算系统之中,当采用不同的参数进行运算时,就会产生不同的天气结果,而这些误差都是被允许存在的,所以播报出来的天气预报会有一定的不准确性。

为什么天气预报不准?

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、风速观测结果是采用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。

其实,天气预报面对的,是一个充斥着“蝴蝶效应”的“混沌”天气系统。也就是说,在复杂的大气运动中,任何一点点微小的扰动,都可能引起翻天覆地的气象变化,而误差不可能完全避免,所以要对天气进行百分之百的精确预测,几乎是不可能的。

因此,天气预报所做出的各种预测,只能是一种“概率”。比如说,在某一种温度、气压、湿度的情况下,历史上有20%的时候下了雨,气象台就会认为降雨的概率是2%,下雨的可能性不大,再结合其他一些数据,在天气预报播出时,为了人们理解方便,可能就会说成是多云,但最终是否会下雨,只能看老天的心情了。

那么究竟有哪些因素会影响到天气预报的准确性呢,根据气象专家的总结,一般有以下四点:

首先,人类对大气运动机理的认识还有限。阴晴冷暖、雨雪风霜,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,科学家们还不能真实地描述大气运动的细微结构。

其次,气象观测网络还做不到“疏而不漏”。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、风速观测结果是采用2分钟观测的平均值,可能就会有一定误差。

第三,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。

第四,预报员之间的经验及水平会有差异。数值模式计算出来的预报结果,不能直接作为预报结论,预报员还要进行解释应用,根据当地情况进行订正。例如,北京北有燕山、西有太行山,天气预报必须考虑地形影响。预报员的个人经验也在复杂天气的预报和综合决策中起着重要作用。