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明天是下雨还是晴天?更好的数据和更强的计算能力使天气预报更加准确。

但是，尽管有一个阳光明媚的夏天的承诺，我们是否仍然需要为室内活动制定应急计划?为什么预测天气这么难?我们采访了Skövde大学的预测研究员Nikolaos Kourentzes。

随着计算能力的增强和数据的完善，天气预报也得到了改进。但他们也不是绝对正确的。Nikolaos Kourentzes是Skövde大学的信息学教授和预测专家。

他帮助国际货币基金组织开发了设定利率的预测工具，还研究了气候模型和更简单的天气统计模型，将其应用于可再生能源。

预测比我们想象的要好

他认为，我们需要考虑我们对预测的期望。短期预报通常基于大型天气模拟模型。这些可以显示天气系统的不同部分是如何相互作用和相互影响的。然而，对于我们这些天气爱好者来说，这些信息通常被提炼成几个关键的信息，比如温度和降水。

天气预报可以准确地显示各种天气数据，如太阳辐射、风和气压，但如果它们对温度的预测稍有错误，许多人就会对整个天气预报不屑一顾。

天气对许多人来说是一种个人体验，作为天气爱好者，我们缺乏精确的定义和指标。你需要多少雨滴才会认为下雨了?他用一个例子说明了这一点。

“我来自希腊，即使是小雨也太大了，所以我会说瑞典下雨了。但我也在英国工作过，那里的同事可能会说瑞典的天气非常干燥和美丽。我的观点是，如果没有我们可以遵循的明确的测量方法，那么在我们对天气预报的准确性发表声明时，个人经验将发挥很大作用。”

因此，预测比我们想象的要好。此外，就像所有的预测一样，我们往往会更清楚地记住不正确的预测，比如坏天气破坏了计划好的户外午餐。在之前的日子里，当我们忙于工作或其他活动时，天气预报可以在我们没有注意到的情况下非常准确。

复杂的模型

另一个需要考虑的方面是仿真模型的复杂性。天气系统是混乱的，我们对其背后的物理原理的理解仍然不完整。随着时间的推移，小错误可能会产生重大影响。

“错误很容易渗透到模拟模型中。因为它们是大型模型和混沌系统，短期预测是可靠的，但随着时间的推移，开始时的小误差可能导致长期预测失败。”

计算能力和卫星数据为天气预报的质量创造了奇迹，但要获得良好的长期预报，可能还需要其他模型——除了物理学之外，还需要依赖人工智能和有关天气趋势的统计数据的模型。

“研究界的鸿沟”

为了在未来获得更好的预报，Kourentzes认为天气预报员和“常规”预报员需要会面和合作。常规的预报研究很少涉及天气预报，因为它被认为是物理学家而不是统计学家的事情。他认为真相可能介于两者之间。

“我们应该在研究界弥合这一差距。目前，当涉及到术语和建模方法时，这两个群体并不理解对方。凭借我们各自的专业知识、更多的计算能力、人工智能以及对物理学的更好理解，我相信我们可以在未来做出更好的预测。”