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为什么中国气象台的天气预报总是预报的不准确?
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哪个天气预报app最准?
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红苹果, 积分 470, 距离下一级还需 30 积分
如题,本来用墨迹的,谁知我们这儿下了大半天雪,墨迹上仍然是多云转晴的预报。回想起以前的种种误导,果断删之。。。
发现系统自带的反倒要稍稍准一些,突然想起以前下载过一个国外的软件,可以预测各个非常小的地域,而且还可以以2小时为间隔预测的,可惜这个app忘了名字了。
请各位大力推荐。
<p id="rate_83231" onmouseover="showTip(this)" tip="墨迹都是刷的下载量,实际最垃圾,没有之一&人气 + 1
" class="mtn mbn">
墨迹都是刷的下载量,实际最垃圾,没有之一
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系统自带的。。。。。
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accuweather感觉还比较准
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墨迹天气不准,我觉得天气通还可以
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天气通不错的
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雅虎天气暨系统自带的,准确率很高。
墨迹其实就是界面华丽罢了
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手机自带的就ok
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没必要去下app
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墨迹天气飘过,个人觉得蛮准的。
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被吐槽的天气预报 短期天气预报准确率80%?
原标题:被吐槽的天气预报 短期天气预报准确率80%?
被吐槽的天气预报
有句话说,人算不如天算。
身为气象狗,太有感触了。
稿子白纸黑字出去,一夜工夫,英名碎一地。
比如,明明预报下雨却是个大晴天,雨呢,雨呢?
看看预报是个大晴天,结果淋成狗。
老天爷坑起自己人,还真是毫不含糊。
但凡天气预报不准,预报员和气象狗一块儿掉坑。
那么,是天气预报不靠谱么?   (张文华/文)
短期天气预报准确率80%?
每一天,每一个人的生活,都离不开天气。
你可以不关心政治,不关心时尚,不关心美食,但你能不关心天气么?
可以说,这世上,没有一个人乃至一件东西,敢说自己不受天气影响,无非受影响程度不同罢了。
所以,天气预报的准确率,绝对是老百姓最关心的问题之一。
那么,天气预报的准确率是多少呢?
看看官方是怎么说的:中国气象局数据显示,2014年全国24小时晴雨预报准确率、最高气温和最低气温预报准确率3项指标,历史上首次全部超过80%,分别达到87.5%、80.2%和84.4%;台风路径24小时预报误差再创新低,为78公里,继续处于世界最先进水平。
这数据,看着还真是欢欣鼓舞啊。
不过,气象狗拿到这些资料时,第一反应是:真的吗?
然而,这确实是真的。
注意,这些个80%,针对的是24小时预报,而非中长期预报。
反正中长期天气预报的苦头,我是吃够了,每周末写下周天气预报时,逐日的天气预报总是写得很没有把握。
目前,天气预报都是以数值预报模式为基础的。
数值预报,就是把观测到的气象数据,输入有关天气演变过程的流体力学和热力学方程组,以其运算结果,来预测未来一定时段的大气运动状态和天气现象。
预报员会结合自己的预报经验,在数值预报产品的基础上进行修正,考虑各方面因素后做出确定性综合预报。
以数值预报模式为基础进行短期预报,由于观测数据相对准确精细,天气变化趋势稳定,相当于以相对确定的内容预测不确定的内容,准确度较高。
而中长期预报,首先要判断大气的运动过程,这个过程不确定性已经很高,再用此不确定性的结果推测不确定的天气情况,预报的准确率必然受到影响。
这也是为啥我们对那些个80%无感的原因吧。
也就是说,24小时预报必须准啊,不准要你何用?只是我们更关心接下来三五天的天气,中长期预报啥时候能准确一点?
下面抖两个内部的小料。
中国气象先生、中央气象台NO1的天气主持人宋英杰说,都说男人不靠谱,都说预报天气的人不靠谱,那么,中国最不靠谱的,就是预报天气的男人。
然后,前两天微博上,@天气预报问大家伙儿,大家觉得天气预报从何而来,选项1、ctrl c后ctrl v,然后调个温度,改个天气现象;2、打牌、抓阄等立体式全方位交叉预报,得出结论;3、先看实况,再看数值模式,各种层面和要素挨个分析,再结合历史气候及自身经验(此处省略一万字),或者和首席预报员讨论半小时,纠结中哆哆嗦嗦地给出结论。齐刷刷的评论选2选2必须选2。
谁在左右天气预报的准确率?
据说,没有一种游戏比天气预报更刺激了,一天颠覆一次预报都有可能,像今年初夏的杭州,有那么几天,每一天的预报都和实况不一样,也是醉了。
官方说法是:“基于现在的科技水平以及对整个大气,甚至对现在整个气候系统的了解程度,决定了天气预报不可能完全准确,这是目前的科学技术水平所决定的,全世界都是如此。”
宋英杰说,哪怕一万年后,天气预报也不一定能报准。
因为准的标准在水涨船高,20年前只要求知道“明天下雨吗”,现在得精准到具体时间具体区域和具体量级(也就是多大的雨),以及什么时候停。
尤其是,天气预报中的那些疑难杂症,预报准确率嗷嗷叫着往下跌。
以强对流天气为首,这是预报员们最头疼的。
也就是短时间内发生的冰雹、强降雨、强雷电、大风、龙卷风等,它的预报准确率就非常低。
像暴雨预报准确率,我国只有20%左右,老美也不过25%左右。
台湾气象学者俞家忠,是这么形容自己的:“昨天报雨今日晴,预报错了得骂名。今日报晴明日晴,预报对了骂未平。可怜天气预报人,一生被骂上天庭。”
从理论上来说,这个世界上,但凡预测的事情,但凡涉及到未来的事情,没有百分之百的准确,这是客观规律。
那么,是谁在左右天气预报的准确率呢?
和别的学科相比,现代天气预报学科还是太嫩了。
别扯古代的甲骨文啊或零星一点气象观测记录,那都只是历史的边角料,建立在现代科学基础上的天气预报,只有百余年的历史。
而对于目前世界通用的数值预报方法,我国1955年才开始摸索研究,1969年才正式发布短期数值天气预报。
好吧,我真的不是在为预报员开脱,而是干这行确实不容易,才几十年呢,各种经验啊设备啊都不够完善,他们也确实尽力了,只是玩不过老天爷罢了。
对啊,就是玩不过老天爷,别看这会儿窗外蓝天白云美得很纯粹,背后的大气运动,可要比这幅画面复杂得多,不然,为啥说变脸跟变天一样呢?
就这么跟大家说吧,目前为止,人类对大气运动规律的认识,仍然很有限。
“蝴蝶效应”都听说过了吧,小小蝴蝶都如此彪悍,何况城市热岛、温室效应以及错综复杂的地形地貌特征等等对大气的影响,更何况,大气运动本身还存在内在的随机性,想想都很头大。
就像,你用常规套路去试探老天爷,嘿,老天爷偏不按常理出牌,绝对是吃了哑巴亏。
有人说,气象部门不是有很先进的计算机么?
嗯,计算机是很牛逼啊,可数值预报的计算量之大、运算之复杂,也很变态啊,运算起来误差那是避免不了的。
何况,那帮子学大气物理出身的预报员,不是个个都是IT高手啊。
好吧,那卫星、雷达呢?
这些高科技的货,也是有软肋的好嘛。
像极轨气象卫星离地球较近,分辨率较高,但是它不可能目不转睛地观察特定区域,当它在运动中偏离这个区域时,该区域就暂时成为观测的“盲区”,而有些天气现象可能恰巧就在这个时段发生。
然后,预报员就要哭啦。
天气预报只能无限接近完美
我们有个心态,就是:你是吃这行饭的,预报准了那是应该的,预报不准那是水平问题。
然后,这种过高的心理预期就会选择性记忆,准的自动略过,不准的记得很清楚(越是记得清楚的就越是突发性的恶劣天气),尤其是如果工作、出行、旅行时摊上了一两次倒霉天气,记忆就会耿耿于怀。
还有一个情况,在气象监测中,一个观测站的数据要代表一片区域的情况,就像一个老师教的一个班上几十个娃,怎么可能水平都一样啊,可预报出来,某站点说有雨=这一片区域都雨,现实吗?
马路那边的人淋到雨了,说准,更多地方没下雨,就说天气预报不准,这事在日益发展的城市里头,不要太常见啊。
不信?想想自己的朋友圈,A说下雨B说阳光好得很这种事是不是很常见?
那能不能每个街区都设观测站?
你来造啊?
成本太大啦。
总之,天气预报就是一门有局限性的科学,可以无限接近完美,但永远不可能做到百分之百准确。
声明:凡注明为其他媒体来源的信息,均为转载自其他媒体,转载并不代表本网赞同其观点,也不代表本网对其真实性负责。您若对该稿件内容有任何疑问或质疑,请即与东方网联系,本网将迅速给您回应并做处理。
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被吐槽的天气预报 短期天气预报准确率80%?
日 08:51 来源:今日早报
原标题:被吐槽的天气预报 短期天气预报准确率80%?
被吐槽的天气预报
有句话说,人算不如天算。
身为气象狗,太有感触了。
稿子白纸黑字出去,一夜工夫,英名碎一地。
比如,明明预报下雨却是个大晴天,雨呢,雨呢?
看看预报是个大晴天,结果淋成狗。
老天爷坑起自己人,还真是毫不含糊。
但凡天气预报不准,预报员和气象狗一块儿掉坑。
那么,是天气预报不靠谱么?   (张文华/文)
短期天气预报准确率80%?
每一天,每一个人的生活,都离不开天气。
你可以不关心政治,不关心时尚,不关心美食,但你能不关心天气么?
可以说,这世上,没有一个人乃至一件东西,敢说自己不受天气影响,无非受影响程度不同罢了。
所以,天气预报的准确率,绝对是老百姓最关心的问题之一。
那么,天气预报的准确率是多少呢?
看看官方是怎么说的:中国气象局数据显示,2014年全国24小时晴雨预报准确率、最高气温和最低气温预报准确率3项指标,历史上首次全部超过80%,分别达到87.5%、80.2%和84.4%;台风路径24小时预报误差再创新低,为78公里,继续处于世界最先进水平。
这数据,看着还真是欢欣鼓舞啊。
不过,气象狗拿到这些资料时,第一反应是:真的吗?
然而,这确实是真的。
注意,这些个80%,针对的是24小时预报,而非中长期预报。
反正中长期天气预报的苦头,我是吃够了,每周末写下周天气预报时,逐日的天气预报总是写得很没有把握。
目前,天气预报都是以数值预报模式为基础的。
数值预报,就是把观测到的气象数据,输入有关天气演变过程的流体力学和热力学方程组,以其运算结果,来预测未来一定时段的大气运动状态和天气现象。
预报员会结合自己的预报经验,在数值预报产品的基础上进行修正,考虑各方面因素后做出确定性综合预报。
以数值预报模式为基础进行短期预报,由于观测数据相对准确精细,天气变化趋势稳定,相当于以相对确定的内容预测不确定的内容,准确度较高。
而中长期预报,首先要判断大气的运动过程,这个过程不确定性已经很高,再用此不确定性的结果推测不确定的天气情况,预报的准确率必然受到影响。
这也是为啥我们对那些个80%无感的原因吧。
也就是说,24小时预报必须准啊,不准要你何用?只是我们更关心接下来三五天的天气,中长期预报啥时候能准确一点?
下面抖两个内部的小料。
中国气象先生、中央气象台NO1的天气主持人宋英杰说,都说男人不靠谱,都说预报天气的人不靠谱,那么,中国最不靠谱的,就是预报天气的男人。
然后,前两天微博上,@天气预报问大家伙儿,大家觉得天气预报从何而来,选项1、ctrl c后ctrl v,然后调个温度,改个天气现象;2、打牌、抓阄等立体式全方位交叉预报,得出结论;3、先看实况,再看数值模式,各种层面和要素挨个分析,再结合历史气候及自身经验(此处省略一万字),或者和首席预报员讨论半小时,纠结中哆哆嗦嗦地给出结论。齐刷刷的评论选2选2必须选2。
谁在左右天气预报的准确率?
据说,没有一种游戏比天气预报更刺激了,一天颠覆一次预报都有可能,像今年初夏的杭州,有那么几天,每一天的预报都和实况不一样,也是醉了。
官方说法是:“基于现在的科技水平以及对整个大气,甚至对现在整个气候系统的了解程度,决定了天气预报不可能完全准确,这是目前的科学技术水平所决定的,全世界都是如此。”
宋英杰说,哪怕一万年后,天气预报也不一定能报准。
因为准的标准在水涨船高,20年前只要求知道“明天下雨吗”,现在得精准到具体时间具体区域和具体量级(也就是多大的雨),以及什么时候停。
尤其是,天气预报中的那些疑难杂症,预报准确率嗷嗷叫着往下跌。
以强对流天气为首,这是预报员们最头疼的。
也就是短时间内发生的冰雹、强降雨、强雷电、大风、龙卷风等,它的预报准确率就非常低。
像暴雨预报准确率,我国只有20%左右,老美也不过25%左右。
台湾气象学者俞家忠,是这么形容自己的:“昨天报雨今日晴,预报错了得骂名。今日报晴明日晴,预报对了骂未平。可怜天气预报人,一生被骂上天庭。”
从理论上来说,这个世界上,但凡预测的事情,但凡涉及到未来的事情,没有百分之百的准确,这是客观规律。
那么,是谁在左右天气预报的准确率呢?
和别的学科相比,现代天气预报学科还是太嫩了。
别扯古代的甲骨文啊或零星一点气象观测记录,那都只是历史的边角料,建立在现代科学基础上的天气预报,只有百余年的历史。
而对于目前世界通用的数值预报方法,我国1955年才开始摸索研究,1969年才正式发布短期数值天气预报。
好吧,我真的不是在为预报员开脱,而是干这行确实不容易,才几十年呢,各种经验啊设备啊都不够完善,他们也确实尽力了,只是玩不过老天爷罢了。
对啊,就是玩不过老天爷,别看这会儿窗外蓝天白云美得很纯粹,背后的大气运动,可要比这幅画面复杂得多,不然,为啥说变脸跟变天一样呢?
就这么跟大家说吧,目前为止,人类对大气运动规律的认识,仍然很有限。
“蝴蝶效应”都听说过了吧,小小蝴蝶都如此彪悍,何况城市热岛、温室效应以及错综复杂的地形地貌特征等等对大气的影响,更何况,大气运动本身还存在内在的随机性,想想都很头大。
就像,你用常规套路去试探老天爷,嘿,老天爷偏不按常理出牌,绝对是吃了哑巴亏。
有人说,气象部门不是有很先进的计算机么?
嗯,计算机是很牛逼啊,可数值预报的计算量之大、运算之复杂,也很变态啊,运算起来误差那是避免不了的。
何况,那帮子学大气物理出身的预报员,不是个个都是IT高手啊。
好吧,那卫星、雷达呢?
这些高科技的货,也是有软肋的好嘛。
像极轨气象卫星离地球较近,分辨率较高,但是它不可能目不转睛地观察特定区域,当它在运动中偏离这个区域时,该区域就暂时成为观测的“盲区”,而有些天气现象可能恰巧就在这个时段发生。
然后,预报员就要哭啦。
天气预报只能无限接近完美
我们有个心态,就是:你是吃这行饭的,预报准了那是应该的,预报不准那是水平问题。
然后,这种过高的心理预期就会选择性记忆,准的自动略过,不准的记得很清楚(越是记得清楚的就越是突发性的恶劣天气),尤其是如果工作、出行、旅行时摊上了一两次倒霉天气,记忆就会耿耿于怀。
还有一个情况,在气象监测中,一个观测站的数据要代表一片区域的情况,就像一个老师教的一个班上几十个娃,怎么可能水平都一样啊,可预报出来,某站点说有雨=这一片区域都雨,现实吗?
马路那边的人淋到雨了,说准,更多地方没下雨,就说天气预报不准,这事在日益发展的城市里头,不要太常见啊。
不信?想想自己的朋友圈,A说下雨B说阳光好得很这种事是不是很常见?
那能不能每个街区都设观测站?
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总之,天气预报就是一门有局限性的科学,可以无限接近完美,但永远不可能做到百分之百准确。
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