天氣預報如何製作，以及它們的準確性如何

天氣預報始於數據，而非推測。根據美國國家海洋和大氣管理局（NOAA），超級計算機每天從氣象氣球、衛星、海洋浮標、雷達、飛機感測器和地面站收集數十億條觀測數據，將每項讀數轉換為溫度、氣壓、濕度和風的數值。

從觀測到模型運行

這些數字成為數值天氣預報模型的起點或「初始條件」：一組描述空氣如何流動、加熱和保持濕度的數學方程式。NOAA表示其超級計算機每秒執行2.8千萬億次計算，位於弗吉尼亞州和佛羅里達州的數據中心，以短時間增量向前推進模型，反覆重新計算大氣狀態，直到預報期結束，目前NOAA全球模型的預報期為16天。

預報員不依賴單一模型。NOAA指出，每種情況都會比較多個全球和區域模型；當它們一致時，對預報的信心會增加，當它們分歧時，預報員會公開傳達這種不確定性。

為什麼預報員同時運行數十個版本

由於大氣是混亂的，起始數據中的微小誤差可能在數天後變成大誤差，如歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）所解釋的那樣。為了管理這一問題，ECMWF運行一個集合：同一模型從略有不同的起點啟動多次。其1992年12月的第一個運行集合有33個成員；到2023年，擴展範圍集合增長到101個成員，中期範圍集合的解析度約為9公里。集合成員之間的差異表明預報的信度應該有多高。

當今預報的準確性如何

NOAA的衛星和信息服務NESDIS表示，5日預報準確性約為90%，7日預報約為80%，10天或更長時間的預報正確率僅約為50%，因為模型無法訪問未來數據，必須根據當前條件進行推測。

預報在最近幾十年也有大幅改善。英國氣象局表示，其今天的4日預報與30年前的1日預報一樣準確。英國氣象局還指出，其模型按照世界氣象組織標準進行驗證，並且在全球範圍內的預報提供者中排名始終位於前兩位。另外，《我們的數據世界》報告稱，引用ECMWF的3日預報自1980年代以來一直準確，現在達到約97%。

解析度、計算能力以及最新變化：AI模型

部分改善來自更精細的模型網格。ECMWF表示其水平解析度在30年內從約210公里提高到18公里，其集合預報的有效預報時效平均每十年增加約一天半。《我們的數據世界》補充說，英國氣象局自己的預報網格已從約90公里間距移至1.5公里間距，縮小了觀測點之間的距離。

最新的轉變是機器學習。在對2025年性能的評估中，ECMWF報告其基於AI的預報系統AIFS在中期預報（至15天）中產生的誤差比其傳統物理模型低5–15%，並且AIFS在預測熱帶氣旋軌道時表現明顯優於舊系統，儘管它低估了風暴強度。ECMWF還表示，2025年帶來了其十多年來最大的單年技能改進，由於2024年底引入的系統升級，包括其集合預報中地表溫度和風速誤差減少約10%。

並非每個預報都同樣可靠

準確性在世界各地的分佈並不均勻。《我們的數據世界》報告稱，低收入國家在氣象服務上的人均支出比高收入國家少15至20倍，這一差距影響了本地預報的質量和極端天氣預警系統的覆蓋範圍。