8月12日北京一场暴雨，诞生了无数个关于预报准确率的网络段子，一时热度非凡。那天白天，公众都在等雨，但北京多地的雨下得稀稀拉拉；到了晚上，大雨倾盆而下，人们早已守在家里，准备休息。

　　雨确实下了，公众却不买账，为什么会存在这样的矛盾？那么，公众需要的是什么样的天气预报？从科学角度看，天气预报又能做到什么程度？哪些天气是不可预测的？

　　需求无限 但天气可预报性有限

　　提到天气预报，大多数人最想知道的是：我这里几点下？几点停？下多大？但这个问题，预报员却常常很难回答，主要原因就在于天气的可预报性与天气类型、时空尺度和预报时效息息相关。

　　比如，温度、雨、风、湿度等不同类型的天气或天气要素可预报性不同，预报准确率也不一样。即便是同一天气类型，比如雨，雷阵雨和连阴雨的可预报性也天差地别。一般来说，雷阵雨等局地突发性天气的可预报性较低。

　　此外，不同时空尺度也导致可预报性不同。北方地区某天有一次暴雨过程，与你家门前某天中午12点会下雷阵雨是完全不同的尺度，前者涉及范围广为大尺度，后者涉及范围极小为小尺度。而在预报时效方面，提前三天预报和提前15分钟预报的可预报性也完全不同。

　　对天气预报来说，“时空一致性”是万变不离其宗的规律——预报时间尺度越大，可预报的空间尺度就越大；预报时间尺度越小，可预报的空间尺度就越小。通俗地说，要提前越长时间来预报天气，就只能预报更大范围更模糊的天气，就像小学生不需要专业知识，也能提前一年预测第二年8月份北京会有一场雷阵雨一样。但若想知道某天下午5点家门口是否下雨，预报提前量就会相应减少。

　　这些不同的天气类型、时空尺度和预报提前量错综复杂地组合在一起，形成了千变万化的可预报性。为了追求更精准的预报，气象工作者使出了浑身解数，但遗憾的是，目前的科学水平仍不能完全满足公众的需求。

　　再回到北京暴雨。这场暴雨属于暖区对流暴雨，正是降雨中预报难度较大的一种。所以前一天，预报员告诉公众，第二天北京有一场“很厉害”的暴雨，城区的累计降雨量会达到100毫米，虽与公众的期待有一定距离，但已是十分准确的预报。

　　感官灵活 但天气业务标准很“死板”

　　另一个常令公众对天气预报产生质疑的问题是：这天气怎么和说好的不一样呢？

　　比如，暴雨至少看上去应该疾风骤雨、瓢泼而下。但有时候说有暴雨，结果时不时淅淅沥沥下一会儿，也说报准了。再比如，炎炎夏日，明明热得受不了了，感觉气温飙到40℃之上了，天气预报却说只有35℃。

　　关于暴雨，根据《暴雨灾害等级》等国家标准，24小时连续降雨量达50~99.9毫米，或者12小时内降雨量达到30~69.9毫米的降水被称为暴雨。至于雨是以什么姿态来到大地，国家标准并未规定。所以，淅淅沥沥下半天或一天，只要降雨量达标，就是暴雨。

　　而温度的差别就更明显了。气象业务中用到的气温数据，由安装在百叶箱中探测气温的仪器测得。百叶箱要求通风好，要避开太阳的直接照射，还要避免受地面反射的光和热的影响，因此通常距离地面有一定高度，安装在草坪上。

　　它测得35℃的高温，但公众很诧异，这是因为人们的体感温度不同。体感温度的根本影响因子是体表与外界热量的交换及其速度，受日照、风、湿度及人群是否聚集等多方面影响，人与人之间差异很大。夸张一点说，同样的温度下，在树荫下乘凉、在户外工地干活和在空调房里吃西瓜的人感受完全不同。

　　而这，便是天气业务标准不能跟着公众感觉走的根本原因。气象数据既需要长时间序列的积累来进行历史纵向比较研究，又需要进行全球区域的横向比较研究。为此，无论是观测还是预报，规定气温都依照同一个标准即百叶箱测温来度量。有了这样的基准，才有可能进行各种复杂条件下不同体感温度的推算，更好地应用于气象预报服务。

　　当然，气象服务并非一点儿不近人情。在“硬梆梆”标准之上做出预报，再结合公众的需求，也诞生了许多个性化的服务产品。