天气预报准确度
关于提高天气预报准确率的思考与建议
关于提高天气预报准确率的思考与建议近年来，随着气候变化的加剧，天气预报准确性成为人们日常生活中关注的重要问题。
一方面，准确的天气预报可以帮助人们合理安排行程和出行方式，避免不必要的麻烦和损失；准确预报的天气信息对农业、交通、航空等行业也有着重要的影响。
由于气象条件十分复杂，提高天气预报的准确率并不是一件简单的事情，需要从多个方面进行思考和改进。
要提高天气预报的准确率，需要提高气象观测的精度和时效性。
目前，气象部门通过气象站、卫星、无人机等手段进行观测和监测，收集各种气象数据。
由于气象条件的多变性，观测设备和方法的局限性，有时候会出现数据不准确、时效延迟的情况。
可以通过引入更先进的观测技术和设备，提高数据的准确度和时效性，比如利用高精度气象雷达、红外线探测技术等进行观测，以及加强与各种观测平台的信息共享和数据整合，确保数据的及时传输和使用。
要提高天气预报的准确率，需要改进预报模型和算法。
预报模型是天气预报的核心，决定了预报的精度和可靠性。
目前，常用的预报模型包括数值天气预报模型、统计预报模型和人工智能预报模型等。
可以通过改进和优化这些模型，加入更多的气象参数和影响因素，提高模型的拟合性和预测能力。
可以利用人工智能等先进技术进行天气预报，通过机器学习和数据挖掘等方法，分析气象数据的规律和趋势，提高预报的准确性和可靠性。
要提高天气预报的准确率，还需要加强气象预报人员的培训和专业知识的更新。
目前，气象预报人员是天气预报的重要力量，他们通过对各种气象数据的分析和判断，提供准确的天气预报信息。
需要加强对气象预报人员的培训，提高他们的专业素质和技能水平。
由于气象条件的不断变化和发展，气象预报人员需要与时俱进，不断学习新的气象知识和技术，以适应新的预报需求和挑战。
提高天气预报的准确率还需要广大群众的参与和支持。
天气预报是一个复杂的系统工程，需要各种数据和信息的共享和整合。
需要加强与社会各界的合作，建立起一个全面的气象信息网络。
“东边日出西边雨”背后的真相——天气预报为什么不能做到100％准确
“中盛睿达”杯气象科普作品选登天气预报如何制作天气预报简单来说就是搜集大量的气象数据，通过物理方程利用数学的方法去计算未来一段时间天气是怎样的一件事情。
从宏观上来说，天气预报的制作需要经过数据收集、天气图制作、天气图分析、数值天气预报等几个方面。
第一是收集各种气象数据。
目前在中国每个县都有一个国家气象站，这些站点的仪器有的能够提供降水量、气温、气压、温度等基础气象信息，有的能够提供天气现象、能见度、闪电定位等复杂天气信息，探空气球则可提供一直到平流层的温度、风、气压等变化信息，再加上气象卫星和天气雷达等采集到的数据，所有的这些数据通过网络传输到固定地方。
它们是天气预报制作的基本素材。
第二是制作天气图。
计算机按照有关规定把传输回来的气象观测记录填在一张图上，这种图就叫天气图，它可以反映出各地实时天气情况。
第三是分析天气图。
预报员运用所学的天气学原理、动力气象等理论知识加上自己在预报实践中总结出的经验，结合当地天气、气候特征以及地形等因素对天气形势进行简要分析，初步得出一个未来天气概况。
第四是用计算机进行数值天气预报。
把所有观测到的气象资料输入计算机系统，通过计算机中描写天气演变过程的动力学和热力学方程组，计算求解出未来的天气现象，这就是数值天气预报。
数值天气预报可以精确到定时、定点、定量，它已逐渐成为天气预报的主流。
看似简单，但是真正计算出一个天气预报的结果是非常难的。
每分钟采集到的气温、气压、温度等数据都是海量数据，此前处理这么多数据需要花很长时间，“大国重器”的出现将时间缩短到只要几秒。
这个“大国重器”就是中国气象局2018年投入使用的新一代超级计算机“派-曙 “局部地区有暴雨”“午后局地有阵雨或雷阵雨”，这些话在天气预报中经常会被提及，有人就会问，局部、局地到底在哪里，为什么预报员不能准确地告知某时某地有暴雨，为什么天气预报不能做到100％准确。
让我们一起来了解一下。
文｜雷君慧“东边日出西边雨”背后的真相——天气预报为什么不能做到100％准确大气观测光”，其峰值运算速度达到每秒8 189.5万亿次，约为此前中国气象局使用的进口高性能计算机系统的8倍。
天气预报为何越来越准了
天气预报为何越来越准了随着科技的不断进步和气象科学的发展，天气预报也越来越准确。
人们在日常生活中越来越依赖天气预报，无论是出行、旅游、种植、生产等各方面都需要依托准确的天气预报。
那么，天气预报为何越来越准了呢？本文将探讨这一问题。
天气观测技术的进步是天气预报越来越准确的重要原因之一。
传统的气象观测手段主要依靠气象站的气压计、温度计、湿度计等仪器进行观测，而这些仪器只能提供一些离散点的数据，无法覆盖全球范围内的气象信息。
随着卫星遥感技术的发展，人们可以通过气象卫星实时获取全球各地的气象信息，大大提高了天气观测的精度和范围。
雷达技术的应用使得对大气中降水、云状况等情况有了更深入的了解，也为天气预报提供了更为精确的数据支持。
而地面气象观测站的自动化设备和新一代气象雷达的运用也进一步提高了气象信息的获取速度和准确度。
数值天气预报模式的不断完善也是天气预报越来越准确的原因之一。
数值天气预报是利用计算机对大气进行数学模拟，从而得到未来某一时刻大气的状态，进而预测未来天气。
随着计算机技术的发展，数值气象模型的计算能力和分辨率得到了不断提升，使得对大气运动、温度、湿度等参数的模拟更加真实准确。
气象学家不断优化改进数值模式的物理过程参数化方案，提高了模式的预报精度。
也结合卫星、雷达等观测资料对数值模式进行数据同化，使得数值天气预报模式的预报结果更加可靠准确。
人工智能技术的应用也为天气预报的准确度提供了新的思路。
人工智能技术可以对大量的气象观测数据、历史天气数据进行分析挖掘，从中找出规律并建立模型，辅助气象专家进行天气预报。
人工智能技术也可以不断学习调整模型，提高预报的准确度和及时性。
利用深度学习技术对卫星云图信息进行图像识别和分类，可以提供更为精细的云状况预报，从而提高天气预报的准确度。
大数据和云计算技术的广泛应用也为天气预报的进步提供了强大的支持。
大数据技术可以处理海量的气象观测数据和模式计算产生的数据，提供更加精细的气象信息。
天气预报等级表
天气预报等级表一、介绍天气预报等级表是一种用于给出天气情况的标准化指南，它通过将天气现象按照不同等级来分类和描述，帮助人们更好地理解和解读天气预报信息。
在不同地区、不同的气象机构中，可能会有不同的天气预报等级表，但它们都具有相似的目的，即为公众提供准确、清晰的天气信息。
二、天气预报等级表的作用天气预报等级表在日常生活中具有重要的作用。
它们可以帮助人们迅速了解当前和未来的天气情况，从而采取相应的措施，例如合理安排出行计划、选择适当的服装、居住环境和工作场所等。
1. 提供准确的天气信息天气预报等级表通常会根据天气现象的严重程度进行分类，例如晴天、阴天、雨天、雪天等。
同时，它们还会给出相应的等级，比如轻微、一般、严重等。
这样一来，公众可以通过天气预报等级表快速了解天气的特征、强度和严重程度，以便更好地做出决策。
2. 提供详细的天气描述天气预报等级表通常会提供详细的天气描述，包括天气现象、温度范围、风力、湿度等信息。
这些信息有助于公众更加全面地了解天气状况，以便选择合适的行动和防护措施。
例如，如果天气预报等级表显示有强风和大雨，公众可以采取相应的措施，如避免在户外活动、加强建筑物的固定等。
3. 为灾害预防和救援提供参考天气预报等级表还可以为灾害预防和救援工作提供参考。
通过对天气现象的细致分类和描述，可以更好地评估和预测灾害的风险和影响范围。
同时，天气预报等级表还可以帮助相关部门和机构制定相应的灾害预防和救援计划，以减少灾害带来的损失和伤害。
三、常见的天气预报等级表分类在不同的气象机构和国家/地区中，可能会有不同的天气预报等级表分类。
下面是常见的一些分类：1. 风力等级分类风力等级分类是天气预报中常见的一种等级表，它通常根据风速的大小来划分。
常见的风力等级分类有0级到12级，其中0级表示无风，12级表示飓风。
风力等级表示与描述•0级：无风，风速小于1级。
•1级：软风，风速为1-5.4米/秒，树叶轻轻摆动。
随机森林模型在天气预报中的精准度提升
随机森林模型在天气预报中的精准度提升随着气候变化对日常生活的影响日益凸显，天气预报的准确性对人们日常生活、农业生产、能源管理等方面起着至关重要的作用。
然而，由于天气预报受到多种不确定因素的影响，如气象数据的不完整性、气象模式的复杂性等，使得提高天气预报的准确度成为一个具有挑战性的任务。
随机森林模型作为一种强大的预测模型，近年来在天气预报领域中受到了广泛的关注和应用。
随机森林模型是一种基于决策树的集成学习模型，通过构建多个决策树并利用投票机制来获得最终的预测结果。
它的独特之处在于它可以处理具备高度非线性关系、复杂交互作用等特征的数据，并且具有较强的泛化能力和鲁棒性。
这使得随机森林模型成为了一个非常适用于天气预报的工具。
首先，随机森林模型可以利用多样性的特征来提高天气预报的准确度。
在天气预测中，气象数据通常包括气温、湿度、风速、降雨量等多个维度的数据。
随机森林模型可以同时处理多维度的数据，并且根据数据的重要性来进行特征选择，提取出对天气预测影响最大的特征。
这样做的好处是可以充分利用多维度的信息，增加模型的预测能力。
其次，随机森林模型还可以处理非线性关系，提高天气预报的精准度。
天气预测中的气象数据往往存在复杂的非线性关系，传统的线性模型很难捕捉到这些关系。
随机森林模型通过构建多个决策树，每个决策树都能够处理特定的特征和关系，进而改进了线性模型的缺点。
这种非线性建模能力使随机森林模型在天气预报中能够更好地适应和预测复杂的气象数据。
此外，随机森林模型在处理缺失数据方面也具备一定的优势。
在实际应用中，天气预报的气象数据可能会因为观测站点的限制、传感器故障等原因导致数据的缺失。
传统的预测模型对于缺失数据往往会出现问题，而随机森林模型则可以利用其他特征的信息来填补缺失数据，并保持较高的预测准确度。
这种容错机制使得随机森林模型能够更好地应对复杂的气候数据情况。
此外，随机森林模型还具有较强的鲁棒性。
天气预报受到许多干扰因素的影响，例如异常天气事件、观测数据的噪声等。
气象学中的天气预报准确度评估与提升方法研究
气象学中的天气预报准确度评估与提升方法研究气象学中的天气预报准确度评估与提升方法一直是该领域研究的重点。
准确的天气预报对于人们的日常生活、农业生产以及社会经济发展有着至关重要的影响。
本文将探讨当前气象学中天气预报准确度的评估指标，以及提升准确度的方法。
一、天气预报准确度的评估指标在评估天气预报准确度时，通常采用的指标包括下列几种：1.准确度指数：准确度指数是衡量预报与观测之间差异的一种常用指标。
常见的准确度指数包括平均绝对误差、均方根误差、相关系数等。
通过计算实际观测值与预报结果之间的差异，来评估预报的准确度。
2.空间分辨率：空间分辨率是指预报结果在空间上展示的精细程度。
高空间分辨率的预报结果能够更好地反映真实天气的细节，提供更准确的预报信息。
3.时间分辨率：时间分辨率是指预报结果在时间上展示的精细程度。
高时间分辨率的预报能够更准确地反映天气的发展趋势，提供更及时的预报信息。
4.预报范围：预报范围指的是预报结果能够覆盖的地理范围。
较广的预报范围能够提供更全面的天气信息，满足不同地区的需求。
二、提升天气预报准确度的方法为了提升天气预报的准确度，气象学界不断探索和研究各种方法。
以下是一些常见的提升准确度的方法：1.使用先进的预报模型：预报模型是天气预报的基础。
通过不断改进和更新预报模型，可以提高预报的准确度。
目前，气象学界广泛应用的预报模型包括数值天气预报模型、统计预报模型、人工神经网络预报模型等。
2.提高数据观测和收集能力：准确的预报需要大量准确的观测数据作为输入。
因此，加强气象观测设备的建设和运维，提高数据的时空分辨率和质量，对于提升预报准确度非常重要。
3.引入机器学习和人工智能技术：随着人工智能技术的发展，将其应用于天气预报中已经成为研究热点。
机器学习和人工智能技术可以通过大数据分析和模式识别，提高预报的准确度和精细度。
4.加强国际间的合作与交流：天气系统是一个复杂的大气现象，其变化受到地球环流和大尺度气候系统的综合影响。
天气预报为何越来越准了
天气预报为何越来越准了天气预报一直以来都是人们关注的焦点之一。
从古代的神话传说到现代科学技术的发展，人们对于天气的预测一直都是一项重要的工作。
随着科技的不断进步，现代天气预报的准确度也逐渐提高，越来越多的人开始依赖天气预报来规划自己的生活。
天气预报越来越准确的原因之一是科技的进步。
随着卫星技术、雷达技术和计算机技术的发展，天气预报的数据采集和分析能力得到了大幅提升。
通过卫星图像，气象台能够实时监测大气环流、云层运动以及气压变化，从而更准确地预测未来的天气情况。
而雷达技术则能够精确地探测降水系统，为暴雨、雷暴等恶劣天气的提前预警提供了可靠的依据。
计算机技术的应用使得气象预报模式更加精细化和多样化，能够更准确地模拟和预测各种天气情况，进一步提高了天气预报的准确度。
气象观测网络的健全也是天气预报越来越准确的重要原因。
各国建立的气象观测站点网络和气象卫星监测网络不断扩大和完善，使得气象数据的采集范围和密度越来越大。
这为气象台提供了更加丰富和全面的数据资源，使得气象预报能够更好地反映大气环流的变化和规律，从而提高了预报的准确度。
特别是近年来人工智能技术的应用，也进一步加强了气象预报的精度和准确度，通过大数据分析和模型训练，人工智能技术能够更好地挖掘气象数据的潜在规律，并做出更准确的预测。
对气象现象认识的不断深入也是提高天气预报准确度的关键。
随着对大气科学的研究不断深入，人们对于气象现象和天气系统的认识也不断加深。
对于气候变化的研究使得人们对于未来气象的预测变得更加可靠，对于极端天气事件的研究也为恶劣天气的预测提供了更多的科学依据。
对于各种气象现象的模拟和预测能力也在不断提高，使得天气预报更加有科学依据和可信度。
国际气象合作的推进也对天气预报的提高起到了重要作用。
跨国界的气象数据共享、气象技术合作和研究合作，使得各国在气象预报方面能够互相借鉴和学习，共同提高了整个世界的天气预报水平。
尤其是在全球气候变化面临共同挑战的情况下，国际气象合作必将成为未来气象预报不断提高的动力之一。
未来一星期天气预报准确吗
常指1个月到1年的预报。
主要应用统计方法，根据各月气象要素平均值与多年平均值的偏差进行预报。用数值预报方法制作长期预报的方法正在试验之中，已有了一定的进展。预报时效1－5年的称为超长期预报，5年、10年以上的则称为气候展望。
按预报范围的大小，可将天气预报分为：
1．大范围预报。一般指全球预报、半球预报、大洲或国家范围的预报。主要由世界气象中心、区域气象中心及国家气象中心制作。
之所以叫做预报而不是预测，就是准确的。但是不是我们平时在电视上看的天气预报，因为那个太过简单，很多信息都不包括，只是简单的介绍天气情况，有时候会有误导作用，所以我们觉得天气预报总不准。
天气预报的准确率在提高是事实，但事实同样证明，也有些特大雨雪没有报出来。民用的准确率实在不敢恭维 ，保守估计正确率在60-70%左右 但是军 用的还可以 稍微高些，也不敢保证100%正确 。 除了军用民用的差别,大城市和小城镇的差别、城区和郊区的差别也很明显天气预报的精度是这样表述的：24小时内误差不超过100千米,72小时内误差约为250千米(这些数据并不准确)
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。
物理分析法
首先分析天气系统的生消、移动和强度变化的物理因素，在此基础上制作天气预报，此法通常效果比较好。但当对反映这些物理因素的运动方程所进行的简化和假定不大符合实际时，就常常造成预报误差，甚至远远偏离实际情况。
统计预报方法
分析天气的历史资料，寻求大气状态的变化同前期气象因子的相关性，用回归方程和概率原理，筛选预报因子，建立预报方程。即得所需的预报值。这种方法的效果主要取决于因子的正确选择。
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外国虽有多卫星、好雷达、“好模式”（？），但都有
缺失，监管地广人稀，外国人民同样批评为报不准。 8
三、数值天气预报的不确定度 和不断（逐步）提高其准确度问题
数值天气预报误差之来源 • 初始场误差（由观测网站密度、观测精度、 能观测的气象要素…决定）
广东提前4天预报出“威马逊”形成， 提前3天预报出登陆地点和时间，登陆 时间仅差半小时，提前1-2天预报路径 为各家中最好。
在预报服务中发挥了重大决策参考作用
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实事求是
踏实钻研 通力合作
稳步向前
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微观世界——量子力学
粒子运动具有测不准原理。
大量粒子的宏观统计特性可算准，如光谱。
4
自然界的一切，都具有其自身 的不确定度；具有可预测的一面 （部分），也具有不可预测的一面 （部分），气象（天气和气候）更 是如此。 且认知和预测精度也受认知的 科技水平的时代限制，一定要实事 求是，区别看待。
5
一、天气演变的自然不确定度 和人们认知的时代局限性
“天气预报不准”，真相如何？
日月蚀报得很准（确定性问题）
太阳风和磁暴报得怎样？（带有偶然 性和时限） 小行星轨道的计算（受观测误差限制， 具有时限性）
3
锅炉中的流体运动，湍流的湍涡元无人计算， 湍流元（单体）具偶然性，不可预测。 某些统计特性（如平均温度，平均流量等量 的宏观具确定性）可以计量，但精度受测量 技术和对统计规律认识的限制。
7
天气现象（或气候要素，meteorological elements，即
描述天气现象的那些要素；如风、云、雨、晴、阴等） 预报员的经验对其预报是很重要的。
有许多往往具有局地性和偶然性，变化多端，不易捕捉，
外国的天气预报是否比中国的准？不是！ 其实，中国气象局、站从中央到各省、市、县，有广大
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2012年韦森特（1208）台风路径（左）和 强度（右）的24小时预报（粗黑线为实况， 其余是集合预报中的一些个例）
韦森特（1208）台风登陆时的 地面天气形势预报图。箭头为 风速矢量，风速大小用线之长 短表示。彩色为观测到的雷达 回波强度，它越强就降雨越强。
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广东省气象局不同预报时次对台风“威马逊”的24、48、72小时路径预报图
与模式的要求不完全匹配
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• 模式的误差（对过程规律的认识不足，对宏 观和随机过程相互作用不太清楚；其中物性 参数不准确；观测资料未能提供所需的足够 参数） • 计算误差的限制 • 天气演变自身的混沌特性及其与上述误差的 相互作用
预报的（平均）离差和（统计的）可预报 时限。
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模式的分辨率（格距和步长）和可预报的分 辨率是不同的
• 中央台和广东省台、……台风路径短期 数值预报（台风中心、登陆时间）是西 太区预报最好。
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中期数值天气预报 （总参气象水文空间天气总站） 实况变化与预报变化之 相关系数C＝0.67
南伸 发展 北缩 成涡
原地 加强
2013年04月12日20时500hPa高度场 （初始场）
（多年平均C>0.6，可用） 与世界最高水平（欧洲中心） 相当。
2014年全国数值预报技术交流会 2014年10月30日，长沙
实事求是的科学（客观）态度看 天气预报的准确度问题
曾庆存 （中国科学院大气物理研究所）
一、天气演变的自然不确定度和人们 认知的时代局限性
二、天气现象（或气象要素）与天气 系统预报的区别
三、数值天气预报的不确定度和不断 （逐步）提高其准确度问题
要实事求是地告诉政府和人民 大众； 切不可包揽一切，作茧自缚； 我们必须努力做到报出那些本 该预报准的，努力缩小那些因 认知不足而误报的。
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二、天气现象（或气象要素） 与天气系统预报的区别
天气预报是通俗来说的一个笼统的概念（名 词），科学地说应细分。 天气系统（Weather system, synoptic system） ——指天气现象分布有明确结构的格局（可 见或可分辨的），例如作为一个系统来说的 气旋、冷高压、副高、台风等。 它们是确定性的，从而可以用现代“科学推 理方法”作预告（例如求解动力学方程即数 值天气预告方法），尽管有一定的不确定性。
2013年04月19日20时500hPa高度场 （第七天实况）
2013年04月12日20时500hPa高度 （第七天预报场）
北半球500hPa位势高度年平均距平相关 系数与国外主要系统的对比
距 平 相 关 系 数
— 国外数据引自美国国家环境预报中心 /gmb/STATS_vsdb/
阵风报不出！（其周期为1~4min，而δt~秒级） 澎湖空难 ……
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ECMWF为什么在世界最好？
• 1980年以来一直稳定支持，不懈努力
• 设备好，管理好，制度好 • 模式，集合预报，资料同化（中国气象 卫星有专用通道传给ECMWF ！）都好 三者都有中国的功劳。
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我国的水平
• 总参气象局水文空间天气总站的中期数 值预报已与美、日相当，逼近ECMWF