为什么天气预报老是不准?
骗我说下雨，以为800不用跑
就题主问的问题来看，这样意义下的天气预报预报不准是因为空间和时间尺度太小的问题。
首先要明白现在的天气预报主要是用当地的结合本地特征的模式预报，什么是模式呢？模式就是求解气象方程组对各个物理量（风场，温度，位势高度等进行求解）。
1.由于方程组是非线性偏微分方程，所以解析解很难求解，我们通常采用差分求解或者差分与解析解结合的方法。
2.其次我们得到的观测数据时空解析度有限，不是连续观测的。
3.即使是解析度足够细，但是计算量过大，在天气情况发生以后才预报的天气是无效的预报。
综合以上三个原因，在预报时候要注意预报时空步长，通常空间步长都在1km以上。时间步长视差分格式而定也会在2~10min。差值步长这么长的前提下，有效预报时间很更长比如说几小时和十几公里，那么预报出来的量就可能存在偏差，比如说预报南京下雨，鼓楼区下暴雨，但是龙王山不下雨，这就是因为我们的预报的空间太大，而一个普通的单体雷暴水平直径只有10km~100km。此外我们还要考虑到不同地区的下垫面以及其他不确定过程以及数值求解方法本身的线性不稳定与非线性不稳定。这些都会导致预报不准确。
此外不考虑题主问的详细问题，考虑其他方式的预报不准确，还有其他答主回答的延伸期预报，气候预报等其他原因，这个是题主所提到问题的更大时空尺度上的，而不同的尺度预报也相对有差别，这些需要另花大量时间研究讨论
因为模式描述的物理过程不够精准，参数化方案不能完全代替次网格过程
还有，就算能好好描述，计算机承受不了模式的计算量
地震还不是无法预测？
是因为蝴蝶效应
计划赶不上变化
现在预报能力是10天以内的比较准，两周到一个月称之为延伸期预报，是当今世界天气预报最难攻克的时间缝隙。
大城市相对更加准确
天气预报以上世纪分成挪威学派和芝加哥学派，发展到现在，能用的模式也就欧洲模式，日本模式还有葡萄模式。即使是准确度比较高的欧洲日本模式面对中小尺度天气也不会太准
大数据不够精确呗
人对气象的了解始终还是非常浅显的
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