天气怎么预报？
大气运动是受大气温度和气压分布等宏观因素影响的，天气预报的过程其实是根据现有的宏观特征进行推算的过程。目前主流的数值预报模式都采用“初始条件+耦合模式”的方法来模拟未来天气的变化，其中“初始条件”就是当前以及过去一段时间内的气象观测数据；而“耦合模式”则是通过模式方程组的形式来描述影响气象变化的各种微物理、湍流扩散、辐射等过程。 这些过程都很复杂且难以用精确的数学公式描述，因此需要借助计算机的强大计算能力来完成。在输入必要的边界和初始条件后，模式将通过不断迭代来计算未来的气象状况。 为了提供更好的服务并适应快速变化的气候场景，模式的更新频率越来越高，从之前的每6小时一次，到目前的每小时一次甚至更快。同时，为了满足移动终端的需求，越来越多的App和网站可以实时提供当地以及途中的天气情况。 然而不论怎样，基于当前的模式，我们只能得到可能的情况而不是必然的结果。
气象学的研究对象是大气的整体行为，而天气预报则是基于大气整体的观察和总结。对于大气中尚未被认识的微观行为或者尚未被发现的新现象，我们无法通过目前的工具进行预估。 不过，虽然我们不能准确地预测天气变化，但我们可以降低空气污染、预防气象灾害，建立更智能的气候系统模型。随着观测数据的积累和数据挖掘方法的应用，以及对全球变暖等问题的持续关注，我们有望逐渐把握气候变化的规律，更加高效地做好气象预报工作。