本文目录一览：

• 1、云南这几天的天气
• 2、曲靖冬天冷吗 气温一般是多少 外省人想去曲靖过冬
• 3、时间跨度越长天气预报越不准，为什么会这样？
• 4、天气预报越来越准了，在你看来，准的原因是什么？
• 5、为什么天气预报有时不准？

云南这几天的天气

近日西南主旱区降雨微弱，云南南部还出现高温天气，云贵川黔旱情持续。

实况监测

4月10日08时至11日08时，广西东北部、贵州东北部、四川东部以及云南西北部出现小雨，重庆南部和云南西北部局地出现中到大雨，重庆武隆(58毫米)降暴雨。西南主旱区基本没有明显降水。

4月10日，云南南部和中部地区、四川凉山州以及贵州黔西南地区日更高气温达30℃以上，云南南部局部地区达35～39℃，气温高蒸发量大，旱情持续。

4月11日气象干旱监测结果显示，云南中北部和东部、贵州西部和南部、广西西北部、川西高原南部仍存在重度以上气象干旱。与10日监测结果比较，西南旱区气象干旱范围变化不大。

4月11日农业干旱综合监测结果表明，云南中北部和东部、贵州西南部、四川南部、广西西北部仍存在中至重度干旱。与10日监测结果对比，西南旱区的旱情仍持续。

4月10日10时至11日10时，气象卫星遥感监测显示，云南省有5个热源点涉及2个县。

未来天气趋势预报及旱情预估

(一)未来十天天气趋势预报

预计未来十天，云南大部、川西高原南部、贵州西南部、广西西北部等主要气象干旱区无明显降雨，旱情将持续。具体预报如下：

云南：14～16日，云南东部和南部有1～5毫米的降雨。

贵州：11～12日，贵州中东部有1～8毫米降雨，其中贵州东部的部分地区有10～25毫米，贵州西南部有不足2毫米降雨；13～16日，贵州大部有1～5毫米降雨，其中贵州东南部部分地区有10～20毫米。

四川：15日前后，川西高原南部有1～5毫米降雨。

广西：11～12日，广西北部偏东地区有1～8毫米降雨，部分地区有10～25毫米，广西西北部有不足2毫米降雨；13～15日，广西北部有1～5毫米的降雨，其中广西北部偏东部分地区有10～20毫米。

(二)西南旱区旱情预估

预计4月11日08时至12日08时，云南中北部和东部、贵州西部和南部、广西西北部、川西高原南部等地严重气象干旱仍将持续。

关注与建议

近期西南主旱区仍无明显降水，各地要立足持久抗旱，科学分配水源，在确保群众生活用水的同时，因地制宜，根据墒情及时做好春播工作；同时，要继续做好森林防火工作。

云南西北部由于前期持续降雨造成土壤湿度大，需防范滑坡、泥石流等灾害影响。

曲靖冬天冷吗 气温一般是多少 外省人想去曲靖过冬

曲靖冬天最冷的1月平温度为6度，极端更低温度出现过零下16度。

拓展资料：

曲靖是云南省下辖地级市，位于云南省东部，处珠江源头，云南、贵州、广西三省区交界处，东与贵州省兴义市毗邻，南与文山州红河州接壤，西接昆明市，北临昭通市。

气候：

气候特征

曲靖主要为亚热带高原季风气候。一般具有冬春光照条件较好，春温不稳，风高物燥，降水不均；夏无酷暑，降水集中，涝旱兼有，风和日丽；秋季降温快，阴雨多；冬暖冬干，寒潮降温的气候特点，具有“一山分四季，十里不同天”的立体气候。多年平均气温14.5℃。

2011年，曲靖市遭遇自1961年来最严重的春、夏、初秋连旱，全年各县（市）区平均气温14.12℃，其中，麒麟区、陆良县并列更高15.1℃，富源县更低13.0℃；平均降水量592.1毫米，其中罗平县最多1027.1毫米，马龙县更低417.0毫米；平均日照时数1998.12小时，其中会泽县最多2471.2小时，罗平县最少1546.2小时。 [2] 2013年平均气温14.8℃，年均积温5402℃，年均日照时数2093小时。

时间跨度越长天气预报越不准，为什么会这样？

时间跨度越长天气预报越不准，为什么会这样？

混沌现象是天气系统中的普遍现象，它表现为确定性系统中的一种内在随机性，其外在表现与纯粹的随机运动很相似，即不可预测。混沌系统对很小的初值变动或扰动具有很强的敏感性，无论多小的扰动，长时间后都会使系统彻底偏离原来的演化方向。所以对长期天气过程是难以做出准确预报的。

它的外在表现与纯粹的随机运动很相似，即不可预测

混沌系统对很小的初值变动或扰动具有很强的敏感性，无论多小的扰动，长时间以后都会使系统彻底偏离原来的演化方向。气象台也 *** 中期和长期天气预报。对于公众而言，短期天气预报已够用了，但更主要的原因是中期和长期天气预报的准确率要比短期天气预报差很多。

长期天气预报，具有很大的不确定性

国际上，10天以内的天气预报目前已具有一定程度的准确率，但两星期以上的预测，即长期天气预报，具有很大的不确定性。这是因为，混沌现象是天气系统中的普遍现象，它表现为确定性系统中的一种内在随机性。它的外在表现与纯粹的随机运动很相似，即不可预测。混沌系统对很小的初值变动或扰动具有很强的敏感性，无论多小的扰动，长时间以后都会使系统彻底偏离原来的演化方向。

蝴蝶效应

天气系统所具有的这种特征最早是由美国麻省理工学院气象学教授洛伦兹发现的。洛伦兹一直用计算机模拟天气过程，以此来进行天气数值预报试验。1961年的一天，为了省事，他把原来小数点后保留了6位的初始数据，仅用了3位数据来代替进行计算。当他喝了杯咖啡回来看结果时大吃了一惊，刚开始的计算结果与前一次计算结果相差不大，但越往后计算结果相差越大，以至到后来已相差十万八千里。检查了计算中的每个细节后发现，初始数据上的微小差异在计算中会不断累积，并以极快的速度增长，最后造成巨大的差异。

1963年，洛伦兹把这一结论表述为蝴蝶效应，即“南美洲亚马孙热带雨林中的一只蝴蝶偶尔扇动几下翅膀，很可能两周后在美国得克萨斯州引起一场龙卷风。”由此可知，对长期天气过程是难以做出准确预报的。

天气预报越来越准了，在你看来，准的原因是什么？

天气预报属于预报科学。从科学规律来看，预测科学不可能完全准确，也不可能永远准确。天气预报也是如此。

近30 ~ 40年来，我国天气预报水平有了很大提高。目前未来24小时天气预报准确率为87.5%，更高更低气温预报准确率分别为80.2%和84.4%。

然而，公众理解的准确性不同于气象学。比如北京部分地区的降雨预报在北京西部。西方大部分人会认为是准确的，但北京东部的居民会认为预报不准确，这就是“东方日出，西方下雨”这首诗的真实写照。

但是为什么天气预报不能绝对准确呢？原因有很多：大气系统是一个非线性系统

大气是混沌的，微小的波动也可能产生巨大的湍流。就像麻省理工学院的洛伦茨教授做的形象比喻：一只小蝴蝶在巴西上空扇动翅膀，一个月后可能会在得克萨斯州引起一场狂风暴雨。这就是著名的“蝴蝶效应”。

正是因为大气的不断变化，人类还没有完全理解和掌握大气运动的规律。地面气象观测站分布广泛且不均匀。雷暴、龙卷风、冰雹等一些中小规模的天气现象，往往会成为“网外之鱼”。数值天气预报的不确定性。数值天气预报将大气的演变规律近似表达为一组数学方程。通过求解方程，可以得到未来天气或气候条件的预测，初值误差和计算误差会随着时间的推移而放大。全球气候变化增加了天气预报的难度。在气候变暖的背景下，极端天气事件发生的概率和频率不断增加，这就要求预报专家进一步了解和认识新的天气特征和气候变化规律，不断发现、总结和补充新的预报经验。

虽然预报精度很难做到100%的完美，但随着科技的不断发展和人类认识的不断提高，天气预报的精度会越来越接近完美。

天气预报可以用于农业和军事，或者为人们外出提供天气预报，让人们做好防护工作。

天气预报主要是通过一些仪器设备，收集大量的气压、温度、风向、风速等方面的数据，来预测未来的天气情况。天气具有突发性和局部性，受多种因素影响，科技水平仍然有限，所以天气预报总会出现一些误差。天气预报对整体趋势的预测是准确的，但在某些局部地区和特定时间会有误差。随着科学技术的发展，人们对自然的认识会更加清晰，对天气预报的预测也会越来越准确。以上是我的回答，希望你喜欢。

为什么天气预报有时不准？

天气预报只是对未来天气的预测和分析，它不可 能与实际的天气状况完全一致，也就是说，人们无法百 分之百准确预报天气。一方面，天气受各方面因素的影 响变化无常，另一方面，我们使用的各种仪器也并不  精确完美，因此人们只能大体把握天气变化的形势。

之一点，从气象学的学科角度看，观测气象不可能达到绝对的准确。气象学是一门很年轻的学科，建立在现代科学基础上的天气预报，只有100多年的历史。人类关于很多天气现象的原理和规律，还没有完全掌握。气象学家或科学家，观测气象的技术和经验也是一个积累过程。

从两个角度来看下这种局限性。

首先，人们观测气象的“眼睛”是有盲区的。目前观测气象的各种观测站和观测设备，比如气象站放出去的雷达、卫星等，就像组成了一张捕捉天气变化的大网。这张网的疏密程度不同，分布地区也不均匀。有时候，一些影响半径在几十公里的小尺度的天气变化，就像漏网之鱼，逃过了观测系统的眼睛。这会导致一些气象信息没有被预测到，天气信息的预报也就很难精准。不过有了气象卫星后，盲区少了很多，整体观测视野更开阔了，准确率也在提高。

其次，观测气象更避不开“蝴蝶效应”。蝴蝶效应指的是，巴西的一只蝴扇动了翅膀，有可能导致美国得克萨斯州的一场风暴。窦志钢解释说，对天气预报行业来说，面临的挑战是，无数只蝴蝶会随时扇动翅膀的可能性。变幻莫测的天地自然间，哪怕一些突发的很微小的变化，都会影响到最终气象信息的计算结果，所以要得出准确的天气数据难度很大。

第二点，不同的气象数据来源，计算得出的天气信息，会出现差异。

窦志钢表示，就中国来看，目前天气信息数据的来源有几个渠道。

首先是官方渠道，也就是中国气象局提供的观测数据，这是主要的数据来源。

其次是交换数据。世界气象组织WMO有个协定，各个成员国之间要进行数据交换。比如中美之间，中国要给美国一些中国的数据，美国也会给中国一些美国的数据，彼此共享一部分天气信息。不过现在卫星技术很发达，不同国家之间也能监测到对方的数据。比如，美国能观测到中国的一些气象数据，这些数据一部分用来官方交换，一部分也会进行出售，卖给一些商业气象机构。

此外，还有社会观测数据。窦志钢提到，随着智能时代到来，AI和IOT技术的普及，有一样设备已经覆盖了城市的各个角落，就是摄像头。这些摄像头也是一种初级观测设备，虽然它记录的信息，都是非标准环境下的观测数据，但汇集到一起，也是对气象数据的一个很大的补充。

所以，当不同的气象服务机构，使用不同的数据来源和预报模型时，得到的天气信息的精准度也会有差异。

第三点，人们对天气信息的需求，发生了变化，这也影响了人们对天气预报准确度的感受。

以中国为例，在早期电视时代，人们获取天气信息，基本只靠每晚7点半的天气预报。它通常提供24和48小时天气信息，以城市为地域范围来预报。在互联网时代，人们对天气信息的需求更精细化。人们需要知道每小时、甚至每分钟，直径几公里范围内的天气会怎样；或几小时或几天后，百公里外的地方天气会怎样。需求的精细化，也提高了天气观测精准度和播报频率的标准。