怎么转换天气预报？
谢邀 我在知乎上一直比较沉默，主要也是因为自己对于气象方面的知识了解不够深入。因此对于这个问题，我可能无法给出一个完美的答案。 首先，我们要知道，不同的气象台对于同一地区未来15天的预报是根据他们的模式不同得出的，所以结果会有差异，而它们对于同一时刻的预报则是根据同样的模式得出的，应该会比较一致。
目前国内外开展气象业务的主要模式有数值模式和集合预报模式两种。其中，数值模式是利用初始场的温度、压力、风等参数，通过计算机进行积分，得到未来某一时刻或者未来某段时间的气象要素场；集合预报模式是在数值模式的基础上，对初始场的不确定因素加以人为干预，使得最终的结果更具有代表性，能够更好地反映未来的天气形势。
因为目前国内的数值模式和集合预报模式的初始框架都是采用全球模式GMIL（Global Mesoscale Modeling Initiative）的框架建立的，因此它们得到的结果在公理上应该是统一的。 但是，我们每天听到的天气预报并不是单纯的由一种模式得出的结论，而是由多种模式“集体决策”的结果。也就是说，如果某一天我国大陆大面积出现高温，导致此现象的原因可能是许多个模式都“认为”明天会高温，虽然其中一个模式有可能提前几天下雨，另一个则可能要晚几天，但最后它们都会“想到”一块去。当然，这里只是做了简单说明，实际要复杂得多。
那既然如此，有没有办法对这种“集体决策”的结果加以改造从而得到我们更想要的结果呢？比如我想看到更多降雨的可能性？很简单！在初始资料中加入你所在区域更多的降水特征就可以了。比如说，你所在的地方向来春夏季多暴雨，而天气预报又告诉你第二天有30%的概率下雨，那么你在初始资料中就可以加入当地多年平均春季或夏季的暴雨日数以及最大小时降雨量特征，这样让模型更“记得住”你的地方曾经发生过哪些暴雨过程，从而提高第二天天晴的概率。事实上，国内现有的模式都有提供用户自定义功能，只要你知道怎么做，并且所做的事是有科学依据的，那么你的愿望就很有可能实现。