天气预报不准的原因
天气预报不准的原因是多方面的。首先，天气数据的精细化程度不足。我们通常接收到的往往是城市级天气预报，这种标准化的气象预报难以满足所有人的地理位置分布。比如，一个城市可能东边日出西边雨，但预报却无法精准到具体的街道或区域。其次，天气数据多源化也是一个重要因素。不同的天气软件接入的天气数据源不尽相同，同时，不同的数据方基于不同预报模型的算法计算出天气预报数值，其显示出的结果自然不同。再者，天气数据再加工也会导致差异。即便接入了同一家数据方的天气数据，很多企业还会对于接入的数据再次进行加工优化，这样得出的天气数据信息也会存在一定的差异。此外，数据更新时间不一，这也会影响预报的准确性。对于中小尺度系统，其影响范围较小，只有几十公里甚至几公里，具体落区不好把握。而且天气系统的尺度越小，其生消的时间越短，可能只有几个小时甚至只有几十分钟，这就意味着留给预报员的反应时间是很短的。
影响天气预报准确性的因素
影响天气预报准确率的因素众多。大气运动复杂多变，一只在南美洲亚马逊河流域热带雨林中的蝴蝶，偶尔扇动几下翅膀，可以在两周以后引起美国得克萨斯州的一场龙卷风，这种混沌现象使得天气预报充满不确定性。我国暴雨预报准确率为平均15%左右，明显低于美国平均22%的水平；2006年全国地级以上城市平均晴雨预报准确率为83%，温度预报准确率（正负两度误差）仅为57%；台风路径预报误差24小时为120公里，48小时为220公里左右，均大于日本、美国的预报误差；短期气候预测准确率虽在65%-70%，但不稳定。有效提高天气预报准确率，要大力发展先进的预报预测技术，加强综合观测技术、全球和区域数值预报技术和专业数值预报技术以及气候系统模式的研发工作，加强数值预报产品释用技术方法的开发研究与改进；要着力推进先进的预报预测业务系统建设，建立和完善适应业务发展需求的业务流程和规范，加强业务系统的运行监控和维护保障，确保业务系统稳定可靠运行。
如何提高天气预报的准确率
提高天气预报准确率需要多方面的努力。预报员自身能力和水平的提升是关键，中国气象局要经常组织各类预报员的培训，定期轮训，最好是3-5年轮训一次；通过培训、预报竞赛等方式，学习新的理论、技术和方法，提高对天气预报过程的认识能力，进一步提高预报员理论知识水平和业务素质，帮助预报员建立科学有效的预报思维、思路；完善新预报员和年轻预报员培养机制。注重区域内技术交流，加强个例总结，及时总结预报成败，在总结中凝炼科学问题，做到在工作中发现问题，科研中解决问题，然后再应用到业务中；改变目前以省为单位的个例分析总结方式，加强预报员区域内技术交流，从完整天气过程的角度进行分析总结，预报技术交流总结要常态化。加强预报员自身经验积累，预报员需要给自己确定一个短期和长期的目标。当前推进高水平气象现代化建设正在持续发力，提升灾害性天气的监测水平，推进大数据、云计算在气象领域的广泛应用，提升气象科技水平，并将科技成果应用到预报实践中，最终体现在预报准确率的提升上，这需要一代代气象人持之以恒的努力。
国内外天气预报的准确度对比
国内外的天气预报准确度存在一定差异。过去 40 年中数值天气预报在准确度方面取得的进步主要归功于以下几个因素：超级计算机能力的提高，在实际预报模型中能更少使用逼近，得到更好的数值解；在模型中能更精确的描述小尺度的（气象变化）物理过程，如云层、降雨等。ECMWF曾经对各类预报失败案例进行分析，表明其归因往往与使用或排除部分观测资料有关。国际权威气象服务评测机构ForecastWatch发布全球气象企业预报准确率最新评测结果，墨迹天气再度获得中国区综合预报准确率排名第一的成绩。
天气预报技术的发展与局限
天气预报技术在不断发展。全球的天气和气候模拟在未来十年甚至更长时间的设想，建立于预期的对物理过程的理解的提升、数值模式的发展、观测技术和高性能运算的基础之上，将会是这样的：在分辨率方面，将能够运行全球的、水平分辨率在1公里量级的对流解析模拟。从人工智能的发展背景、人工智能技术在天气预报中的应用现状以及未来的发展趋势等方面进行了重点阐述，提出了人工智能技术与数值预报相融合的天气预报技术发展思路。但目前天气预报技术仍存在一些局限，比如依靠科学家的创新，每一次方程的改变都会带来预报准确率的提升，但仍面临诸多挑战。随着高分辨率数值天气模式以及新一代地球观测系统的发展，气象领域的数据量在迅速增加，为天气和气候的理论研究和业务应用提供了丰富的信息，同时也对传统的数据处理方法及天气分析和预报技术带来了新的挑战。
