滑县是什么天气预报？
这个，我可能知道为什么了，因为我是滑县人！ 首先呢，现在的天气系统预测主要分2种，一种是数值模式（就是各种软件、网站预报未来的天气，如百度气象，1号查询等等），另一种是数值模式（国家气象局发布临近的气象信息）。
现在的问题就来了，由于数值模式的预报是根据某个初始条件进行不断的计算，那么如果初始条件的微小误差就会导致结果的大幅度偏差。而我国对于大气运动的初始条件基本都是基于全球气候的模式计算的，那对于小区域的精度就可以想象一下了。当然，这种计算模式也是有可取之处的，比如说可以提前好几天甚至十多天进行预报，这对于大范围极端天气（如寒潮）的预警是有很大的意义的。 那么问题又来了，为什么同一个地区，不同的时间段，甚至是同一天的不同时刻，温度的预报都是不一样的。这其实也是由气候模式计算的误差造成的。可以这样理解，计算出今天的温度以后，随着时间的推移，温度会不断上升或者下降，但是实际上空气的温度是不存在的，只有空气的气温才存在。所以实际的温度应该是实时测量得到的，而不是根据初始条件计算的。但是由于实际的天气现象是非常复杂的，受下垫面影响很强，难以用数学公式表示，因此就衍生出了另一类预报方法——统计预报。
比如我们常用的中央气象台的预报就有两种形式，一种是用数值模式计算的，叫做实况预报；另外一种是统计的，叫做趋势预报，也就是常用的一句“未来三天，xx省市将有xxx的天气过程”，这里的未来是指未来3天4夜，每12个小时是一整组数据。
那么问题的关键就在这里，无论是数值模式还是统计模型，其一开始的初始条件都是有误差的时候，随着预测时间的延长，误差会被成倍放大，到最后就已经偏离真实的情况了。这就是为什么天气预报总有误差，而且随着时间越是往后面预测，误差越大，到24小时之后基本可以说完全不一样，但这是正常的，因为我们只能尽量降低误差的概率，却无法消除它。 说到这里，可能会有朋友问，那有没有一种方法能够尽可能快的找到正确的初始条件，以此让预测更加准确呢？答案是肯定的，那就是把当前的所有监测数据和背景场数据（即过去7天左右每一时刻全球的气温和气压数据）提供给模式进行迭代，这样就可以得到较准确的初始条件了。然而这种方法对计算机能力和数据传输的要求非常高，目前只能用于少量数据的预测上。