天气预报相信几天？
我可能比较另类，我觉得天气能预测的越准确越好！当然这不太现实。 我记得小时候看过一本书，忘了是谁写的，书里提到一个理论，就是只要知道某一时刻大气温度和水汽含量就可以反向推知此刻之前大气层所有的状态（其实这个理论是数学上的，只是描述气象的时候用），当时觉得特别震惊。 后来上了大学，学了云气学就知道这是不可能实现的。因为影响气象的因素太多了，气象系统是非常复杂性系统，具有混沌特性，任何细节初始条件的改变都会导致最终结果不同。所以只能尽量寻找规律，建立模型来预测气象。
现在网络发达，随便打开一个新闻客户端都能看到实时气温气压天气现象等数据。但是你知道这些数据的由来吗？都是气象观测站和卫星遥感监测的结果，当然还有大量的计算机模拟计算。 其实，我们看到的每一点信息，背后都是巨大的投资和努力。 刚才看到有人建议用AI学习气象。其实现在有很多公司就在做这个事情，比如刚刚结束的AI峰会上的慧眼识云，还有前几天刚宣布完成C+轮融资的图云新视。
他们利用最新的人工智能技术来学习气象，在几分钟之内就可以得到过去或者未来24小时乃至更长时间的气候预测。当然，他们也会用到云计算、大数据这些东西。 因为现在的气象台已经可以非常直观地显示气象要素的时间演变情况以及它们之间的关联性，所以你说的这种需要用户输入天气状况的问题其实已经在逐步解决了。比如说你可以通过上传照片的方式输入你的天气数据。
目前，数值天气预报能预报的最长时间为10天。经验证，7-10天的预报准确度比较低。由于人类活动产生的影响，比如臭氧、温室气体、气溶胶等的变化，可能会使几天或者十天之后的天气发生变化，所以7天以上的预报是不确定性很大的天气预报。
天气预报准确性的高低，会受到多种因素的影响，主要受天气本身的复杂性影响。天气变化，除了和本身的初始场有关，还和大气环流有关，比如遥远的海洋上温带变化就可能会影响本地天气；我国特有的青藏高原也会对东部季风区产生很大影响。
在大气动力学方程组中，大气初始场的微小偏差，会引起解的指数增长。在实际业务中，不同天气系统的预报时效是不同的，比如200hPa上的大槽和大脊维持时间很长，中长期预报可信程度就很高，而对于生命期只有2、3天的温带气旋的生命活动预测就很困难。
其次，还受到观测资料的全面性、模式本身的精确程度、计算能力的影响。另外，预报员预报经验的不同也会对预报准确性有一定影响。随着观测手段和数值模式预报的不断发展，天气预报的时效会逐渐延长。
天气预报的准确性是一个概率事件，而不是非此即彼的二元事件，因此它不能用命中与否作为衡量标准。“预测”这个说法的提出，为天气预报找到了一条出路，就是对命中概率进行说明。如，某天气预报台72h预报准确率是87％，96h预报准确率是82％，这种预报方式实际上是一种概率意义的预测，而不是一种“有把握的预报”，因而是一种“预测”，而这种“预测”也是具有明确的可信度的。
