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现代天气预报和气候预测的原理都是来自数值模式的结果。数值模式说白了就是一堆描述大气运动的方程组，利用计算机计算得到数值结果。

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比如，秋天时，提前知道冬季是冷冬还是暖冬，生产羽绒服的厂家就可以决定备货量（上课老师举的例子，有点low是把，不过还是挺贴切的）尴尬点来了。首先说明，逐日的天气预报的准确度随着预报时长的增加而减小，换句话说就是，预报的时间越长月不准。

比如，明年春天，东北是冷还是暖？是旱还是涝。至于是哪一天出现高温/低温，哪一天下大暴雨，就报不出来了。不过这些定性的信息已经很有用了。

其实不然，这就要说到另外一种驱动方式，就是输入边界条件，有点懵逼？不怕，边界条件，基本指的是地形，海温，太阳辐射等等这些变量。通常也叫做外强迫。在这些外强迫条件下，在一定时间后，气候模型就能达到相应的平衡。

这就是逐日天气预报的基本原理。这种预报的准确性基本在7-10天是可以接受的，超过10天，以目前的技术条件，误差就很大了，基本跟瞎蒙差不多。那有人问了，气候预测，一预测就是几个月几年的，那不是更不靠谱？

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相反，输入外强迫的气候预测模型是相对预测时长越长越准确（因为模型需要时间来达到平衡状态，时间短了，不一定能平衡）。

这中间出现了一个尴尬点就是预报时间在10-30天这个范围，是逐日的也不准，气候预测也不准。这里叫做延伸期预报，是现在科研的难点。所以，逐日的，看个7天也就差不多了。气候状况，至少3个月左右是很有参考价值的。这些信息都可以从中国气象局的网站上看到，都是免费查看的。

但是这些结果不是直接反应天气现象。而是反应的大气的各种变量（气压，温度，风速，降水等等），预报员或者科研工作者结合这些变量来推测可能发生的天气。这其中有个问题需要说明，数值模式大值分为两种驱动方式，一种是输入初始变量，然后看后面几天怎么变，比如输入今天的各种气象变量（上面说的那些），然后看看明天的这些变量是啥。