为什么天气预报有时候准，有时候不准？
天气预报只是对未来天气的预测和分析，它不可 能与实际的天气状况完全一致，也就是说，人们无法百 分之百准确预报天气。一方面，天气受各方面因素的影 响变化无常，另一方面，我们使用的各种仪器也并不 精确完美，因此人们只能大体把握天气变化的形势。
第一点，从气象学的学科角度看，观测气象不可能达到绝对的准确。气象学是一门很年轻的学科，建立在现代科学基础上的天气预报，只有100多年的历史。人类关于很多天气现象的原理和规律，还没有完全掌握。气象学家或科学家，观测气象的技术和经验也是一个积累过程。
从两个角度来看下这种局限性。
首先，人们观测气象的“眼睛”是有盲区的。目前观测气象的各种观测站和观测设备，比如气象站放出去的雷达、卫星等，就像组成了一张捕捉天气变化的大网。这张网的疏密程度不同，分布地区也不均匀。有时候，一些影响半径在几十公里的小尺度的天气变化，就像漏网之鱼，逃过了观测系统的眼睛。这会导致一些气象信息没有被预测到，天气信息的预报也就很难精准。不过有了气象卫星后，盲区少了很多，整体观测视野更开阔了，准确率也在提高。
其次，观测气象更避不开“蝴蝶效应”。蝴蝶效应指的是，巴西的一只蝴扇动了翅膀，有可能导致美国得克萨斯州的一场风暴。窦志钢解释说，对天气预报行业来说，面临的挑战是，无数只蝴蝶会随时扇动翅膀的可能性。变幻莫测的天地自然间，哪怕一些突发的很微小的变化，都会影响到最终气象信息的计算结果，所以要得出准确的天气数据难度很大。
第二点，不同的气象数据来源，计算得出的天气信息，会出现差异。
窦志钢表示，就中国来看，目前天气信息数据的来源有几个渠道。
首先是官方渠道，也就是中国气象局提供的观测数据，这是主要的数据来源。
其次是交换数据。世界气象组织WMO有个协定，各个成员国之间要进行数据交换。比如中美之间，中国要给美国一些中国的数据，美国也会给中国一些美国的数据，彼此共享一部分天气信息。不过现在卫星技术很发达，不同国家之间也能监测到对方的数据。比如，美国能观测到中国的一些气象数据，这些数据一部分用来官方交换，一部分也会进行出售，卖给一些商业气象机构。
此外，还有社会观测数据。窦志钢提到，随着智能时代到来，AI和IOT技术的普及，有一样设备已经覆盖了城市的各个角落，就是摄像头。这些摄像头也是一种初级观测设备，虽然它记录的信息，都是非标准环境下的观测数据，但汇集到一起，也是对气象数据的一个很大的补充。
所以，当不同的气象服务机构，使用不同的数据来源和预报模型时，得到的天气信息的精准度也会有差异。
第三点，人们对天气信息的需求，发生了变化，这也影响了人们对天气预报准确度的感受。
以中国为例，在早期电视时代，人们获取天气信息，基本只靠每晚7点半的天气预报。它通常提供24和48小时天气信息，以城市为地域范围来预报。在互联网时代，人们对天气信息的需求更精细化。人们需要知道每小时、甚至每分钟，直径几公里范围内的天气会怎样；或几小时或几天后，百公里外的地方天气会怎样。需求的精细化，也提高了天气观测精准度和播报频率的标准。
天气预报是气象学家根据卫星云图等等推测出来的，而且为什么叫天有不测风云呢，就是因为气象变化万千，所以有时不准。
天气预报看似简单，其实是一个浩大的系统工程！天气预报在每个环节上都存在不确定性，不可能每一次都于实际一致！提高天气预报的准确率，依旧是一个世界难题！
人类对大气运动机理的认识还有限，由于大气运动的复杂性，现在人类还不能真实地描述大气运动的细微结构。
现在气象观测网络还做不到“疏而不漏”，目前气象探测已覆盖地基、空基、天基的立体观测系统，地面观测站、高空观测站、自动气象站、雷达观测站、气象卫星组成了实时监控网络，但即使这样，也依然有误差。
数值天气预报的模型还不能完全模拟大气演变，只是近似模拟，这就必然带来误差。
预报员的经验和水平差异。天气预报是非常复杂的系统化工程，即使是美国，天气预报不准确的现象也很常见，美国的暴风雨预报准确率只有22％，台风路径预报误差则达到103千米。
