每当我们打开天气App，看到“明天小雨转多云”这类预报时，脑海中浮现的，可能是一台超级计算机在冰冷运算。
但你知道吗？你看到的预报，其实并不只是“模型跑出来”的结果，而是包含了人类经验、判断，甚至一点点“情绪”的手工雕琢。
这，就是天气预报背后的“主观调整”机制。
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天气是怎么预测出来的？
你以为天气是预报员看着窗外判断的吗？其实背后运转的是一套超级复杂的数学模型，这就是：数值天气预报模型（Numerical Weather Prediction, 简称NWP）。
一句话解释：
数值天气预报模型就是通过超级计算机解大气运动的数学方程组，预测未来大气状态的一种科学手段。
举个例子：广州未来天气，是怎么预测出来的？
广州气象站 + 卫星 + 雷达 → 获取初始大气数据
输入GRAPES、ECMWF等模式 → 运行超级计算机推演
气象员查看多个模式结果 → 比对判断趋势（如降水带移动）
使用“格点订正系统”微调细节 → 正式发布
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为什么模型还需要人来改？
这么复杂的模型，按理说应该非常精准吧？但现实没那么简单：
因为大气系统是“混沌”的！
哪怕初始温度差0.1℃，48小时后预报可能就完全不同，这种“蝴蝶效应”让天气预测越往后越不准。
此外：
初始观测有盲区：如海洋、山区；
模型有“分辨率”限制：一个格点可能代表十几公里，山区、小尺度对流系统可能被“平均”；
模型只是建议：公众想知道“要不要带伞”，而不是“可能性百分之三十”。
所以，各级气象台在发布预报前，都会对模型结果做一轮“主观修正”，这叫“人工订正”或“主观订正”——换句话说，天气预报员其实在帮你“翻译天气语言”。
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“主观订正”的原理是什么？
在预报流程中，“主观订正”并不是“拍脑袋”，而是以多源数值模式输出为基础，结合观测资料、先验经验进行的综合性修正。
刚才说到，天气预报是通过数学模型算出来的，冷知识：数学模型的数量很多，算出来的结果自然也不同。
为了解决不确定性，很多时候会使用集合预报（Ensemble Forecast），比如：
同时运行20个“略微不同”的模型；
观察结果是否一致（“跑偏”的多说明不确定性大）；
用来判断未来是否可能出现极端天气。
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主观订正，藏在广东每一场雨背后
广东的天气出了名的多变，尤其是春夏季节，局地强对流说来就来，“东边日出西边雨”是日常操作了。
看看以下案例，你将更懂得“主观订正”背后的良苦用心。
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每个地方的预报都有自己的“性格”？
没错！
从根本上来说，地理与气候差异决定了天气预报的“性格”和“语言习惯”，背后其实也有心理学和传播学的考虑——
华北地区风沙显著、冷空气强：天气预报冷静保守，宁愿多说风，不轻言“暴雨”；
江南雨期集中，湿热交替：天气预报往往强调“入梅”“出梅”“雷阵雨时间段”；
四川盆地云雾绵密、微降水多：天气预报常用“阵雨间歇”或“不排除毛毛细雨”；
海南、广东等地台风频繁：天气预报是前瞻警惕型，重点突出“风暴路径及强度趋势” 。
在“格点订正系统”中，预报员会根据多年经验修正气温、降水数据。有的地方偏保守、有的偏开朗，这种风格会长期影响模型修正参数。
例如：
A市预报员常把“轻度雨带”削弱到“阴”，逐渐形成“保守订正风格”；
B市则常反过来加强，形成“强化风险预警风格”。
最终系统也会学习这种风格，让后续AI辅助订正更像“这个地方的人说话”。
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“天气预报不准”的认知错觉
心理学研究表明，人们对天气预报的“准确性”存在两种系统性偏差：
选择性记忆偏差：大家更容易记住“预报说晴却下雨”的情况，而忽视“报雨真下雨”的正确案例。
期望落差偏差：当预报结果不符合个人安排预期时，更容易产生负面评价。
研究显示：我国24小时天气预报准确率已超过90%，但公众满意度仍仅约60%。这说明预报科学和“公众情绪”之间，确实存在沟通鸿沟。
END
天气预报是科学+经验+语言艺术的结合
不同城市的预报“说话风格”
既反映了那片天空的性格
也折射出那群人生活的节奏
下次看到“局地有阵雨”这样的表达时
请想想屏幕后有勤恳工作的气象人
他们不止是在报天气
更是在关心你❤
资料来源：
1.中国气象局·国家气象中心《气象业务手册》（2020年版）
2.广东省气象台《“十四五”气象发展规划实施方案》（2022）
3.《中国天气》栏目｜广东雷暴日年均超80天：为何天气总“难猜”？
4.华中科技大学 & CMA 联合研究：《公众对天气预报可信度的认知差异研究》（2021）
5.李维京等，《从GRAPES模式到“智能气象”——中国气象预测技术的演进》，《大气科学进展》，2022年
6.中国气象局·MICAPS系统说明书，第四版
广州日报媒重点实验室出品
统筹/徐梅花、陈婷婷
文/张乐怡
图/AIGC生成
广州日报新花城编辑：张乐怡
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