为什么下周的天气预报总在变化

你查看下周六的天气预报，显示会是晴天。到了周三，预报变成了阵雨。周五又变回晴天。并不是哪里出了问题——你看到的是正常的预报变化。了解它为什么会发生，就能准确判断不同时间跨度下的预报有多大参考价值。

简短答案

• 天气预报从当前大气状态的图景开始。 这幅图景非常完善，但并不完美。
• 微小误差会不断放大。 大气会放大细微差异，因此今天的一点小偏差，到一周后可能就变成很大的差异。
• **因此，预报员会多次运行预报，**每次使用略有不同的初始条件，观察结果会分歧到什么程度。
• 这些运行结果会一致一两天，随后逐渐分开。 当远期预报不断变化时，你感受到的不确定性，就来自这种分散。

初始图景从何而来

在做出任何预测之前，预报模型需要估算当前的大气状态——各处、各个高度的温度、气压、湿度和风。

这份估算由卫星、气象气球、飞机、地面站、雷达和浮标的数据共同构成，再结合一份较短时段的上一版预报来填补空缺。覆盖范围非常广，但这仍然只是一次重建。天空的每个位置都不可能有观测数据。

为什么微小误差不会一直微小

在许多系统中，小误差会保持很小。但在大气中并非如此。从技术意义上说，这种尺度下的流体运动是混沌的：今天几乎难以察觉的两种状态会逐渐分离，而差异会以某个特征时间大致翻倍。

这就是天气预报存在预测期限的原因。这并不是计算能力不足或预报员偷懒——而是被预报系统本身的性质决定的。

解决办法：多次运行

由于确切的初始状态并不确定，预报员不会只运行一次模型。他们会反复运行模型，使用略有不同的初始条件——有时也会使用略有不同的模型公式——来观察哪些未来走向与我们已知的信息相符。

NWS 术语表将集合预报定义为“根据一组略有不同的初始条件和／或不同版本模型得出的多个预测”，并通过各成员之间的差异来估计预报的不确定性。查看 NWS 术语表中的相关条目。

这样得到的结果能切实帮助我们了解预报的可信度：

多次运行的结果	对你意味着什么
结果紧密聚集	可信度高；可以据此规划细节
大致形态相同，但细节不同	走势可靠，时间不确定
结果分散很广	只有大致趋势有意义；预报可能会变化

如何按时间远近阅读预报

实际使用时，可以这样做：

1. 明天和后天。 阅读细节。降雨时间、温度曲线和有风时段，都值得据此安排计划。
2. 三到五天后。 关注趋势，而不是具体细节。“周中天气不稳定，周四转晴”比“周三下午 2 点下雨”更可靠。
3. 六天及以后。 把它当作大致展望，并预期之后会有调整。它适合用来判断下个周末整体上是否值得期待，不适合用来选择某个具体时段。

预报发生变化时，也要记住变化真正代表着什么：有了新的观测，预报也得到了改进。一个从不更新的预报不会更值得信赖，只会是更差的预报。

这并不意味着什么

这并不意味着远期预报毫无价值。大尺度趋势——持续的阻塞形势、暖期或暴风雨天气形势——通常在具体降雨时间变得难以猜测之后很久，仍然可以预测。预报能力的减弱并不均匀：与大范围的温度趋势相比，阵雨这类规模较小、发展较快的天气现象会更快变得难以预测。

这也不意味着你使用的应用不可靠，只是因为它的展望发生了变化。不同应用的预报也可能因为其他原因而有所不同，详见为什么天气预报会不一致。

这在 Weathergraph 中是什么样

Weathergraph 会在整个预报范围内显示相同的逐小时图表，因此临近几天和较远几天使用的是同一种视觉语言。实际使用时，你会以不同方式阅读它们：前两天看细节，后面的天数看形态——大致判断暖期和凉期的位置，以及一周中较湿润的天气会出现在哪里。

如果明天再看时，图表后半段的形态有所不同，那就是预报在发挥作用。

来源与限制

• NWS 术语表：集合预报介绍了集合预报及其在估计不确定性方面的作用。
• ECMWF：量化预报不确定性解释了初始条件和模型近似所带来的不确定性。
• 预报并不存在一个固定的失效日期。可预报性会因天气形势、季节、地点和预报要素而异。对于涉及安全的重要决策，请参考所在地区的官方预报和预警。