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为什么下雨天气预测(显然)所以不可靠的还是2021年的?

大约一年前,我终于实现了一个机制,每隔五分钟,从SMHI获取天气数据(瑞典官方组织,记录温度和自1700年代中期)的GPS坐标很靠近我的房子。隐私。(小于1公里)

以来我真的爱它下雨的时候,然后提取所有的预测下雨,把它们放在我的日历,我经常看到我的屏幕上,这样我就能一眼就看到雨什么时候预计当前天,13天到未来。(很明显,每一次,它首先删除旧数据。)

但这就是变得奇怪。现在会说明天要下雨了,但昨天,或者前几小时,5天到下次下雨。同一天,它可能说要下雨了10分钟,然后它增加到20分钟,然后一个小时离开,然后3个小时离开,然后3天没有下雨。然后为7天没有雨。然后明天下雨。似乎变化很大,完全不可靠的和无用的。

感觉我不妨就删除这个机制也只是让自己随机猜测,可能是准确的。

但这是为什么呢?我认为天气预测是非常可靠的在这一点上,与全球先进的模型与强大的计算机处理大量的信息在时钟什么的。但他们似乎不知道吗?预计雨特别困难,也许?只是SMHI特别很无能吗?

回答

天气预报(https://www.ecmwf.int/en/newsletter/166/news/forecast -性能- 2020),将会变得更好,但它只会越来越好。即使我们构建完美的天气模型和喂它完美的初始和边界条件(目前几乎不可能),预测仍将失色混乱和/或特性转化在空间和时间尺度。潮湿的对流和降水特别容易,因为动物园的参与的过程(国米)代理从纳米尺度公里,从秒到天。运行两次相同的模型以略有不同的初始条件可能产生两个同样可能的预测,不同意是否会下雨在12小时从现在你的邻居。大预测中心现在反思这种固有的不确定性通过产生许多预测。在这方面,你最好还是看概率预测(例如,70%的机会下雨),而不是确定的(例如,25毫米的雨)或分类(如下雨、没有雨)。然后评估模型的性能时,你应该做的,在概率意义上(当天气预报说70%可能下雨,70%的次实际下雨吗?)。不幸的是,有时甚至概率预测失败,产生一系列结果远非实际观察到的是什么。相关的,一个人应该记住,并不是所有的地区天气截止阀和政权同样是可预测的。降雨与(天气)气旋及其相关组织比降雨与额叶系统更容易预测(小规模)孤立的雷暴。 Wind over a large plain is easier to predict than wind over a mountainous region. I am not sure about the SMHI model, but I suppose it is a competent high-resolution regional model focused on Scandinavia. If they do not issue probabilistic forecasts, you can look at global models like ECMWF, GFS, ICON. They are not tuned to Sweden, but this is not necessarily bad; an ensemble of forecasts (from a single or several models) will surely give you a better overview of the possible outcomes. Regarding the short-term predictions of the next 0-6 hours, we are in the nowcasting realm (https://public.wmo.int/en/resources/bulletin/nowcasting-guidelines-–-summary). For this range, you should primarily look at real-time observations from radars, satellites, lightning networks, surface stations, etc; especially if there are enough of those near you. Some weather apps/services make a synthesis of these observations and extrapolate into the near future so that people know what actually comes their way.

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