本文目录一览：

• 1、如何用机器学习进行天气预报？
• 2、天气雷达基本反射率
• 3、现在天气预报降雨预测误差为多少？

如何用机器学习进行天气预报？

彩云天气目前主要是利用国家气象局网站上的雷达图进行扣图，然后通过算法对回波强度的移动趋势进行预测，进而对部分天气现象进行预测。其实也就是预报员常用的“外推法”的机器版。这种算法对于天气系统的发展趋势的预报效果一般比较准确，毕竟之前在没有数值预报的年代，也是用外推法进行天气图分析预测的。但是如果说彩云天气就是用机器学习做出来的短期天气预报，我认为不甚全面，主要有以下几点原因：天气雷达只能对部分天气现象进行探测和预测。天气雷达是探测降水系统的主要手段，是对强对流天气进行监测和预警的主要工具之一。而且随着技术的发展，过去传统的天气雷达只能测量回波强度，即仅能提供反射率因子产品。新一代多普勒天气雷达在此基础上还能提供径向速度产品和表征速度脉动程度的速度谱宽产品。也就是说雷达图主要用途是对降水现象和强对流天气进行探测、监测和预警，对于其他天气现象目前暂时不能进行有效的监测，更不要说利用雷达产品进行预报了。目前只对基本反射率进行了处理。目前中国天气网上面只能看到基本反射率的拼图，而彩云天气也正是利用的这种数据。雷达反射图并不是降水量的实时分布（或者预报图），雷达原理很复杂，就不介绍了。一般来说反射率越大，则云内的含水量就越大，云内的上升气流就愈发强烈，那么就越有可能形成强烈发展的积云（就是夏天打雷下暴雨的那种云）。而且雷达回波图一般是预报员来看系统的移动方向、回波上面的一些显著特征（如前悬回波、钩状回波等）来进行判断的。你的这张图中的雷达反射率因子都很小的，可能只是有一点云，事实上，如果当你在回波图上看到超过45dBZ的回波时（即红色），则表明在几个小时内有可能会出现强对流天气，当然这只是可能，并不一定，还要结合很多条件进行判断。而大范围的降水，如层状云系，反射率因子就会小很多，但是你可以在图上看到成片成片的分布区域。

天气雷达基本反射率

雷达基本反射率不是反映云层，而是反映大气中的水份颗粒。浅蓝区表示该区有水分，但是很少，不够成降雨。

现在天气预报降雨预测误差为多少？

现状：我国晴雨预报准确率达到70%～80%

我国的天气预报水平在过去30～40年中有了较大的提高，目前针对未来2～3天的晴雨预报准确率可以达到70%～80%。中央气象台播出的2005年和2006年24小时晴雨预报准确率分别达到了81%和 81.1%。2006年，我国24小时台风路径预报误差为125公里，48小时预报误差为205公里，72小时预报误差为296公里，基本达到世界先进水平。虽然如此，我国的天气预报水平还不能完全满足社会和经济发展的需要，与人们的期望相比还存在距离。 用国际上的通用标准衡量，我国对降水、台风、暴雨的预报水平与发达国家接近。其实，预报不确定是绝对的，对世界上任一国家都不例外。如果按照严格专业标准，2005年，我国对24小时暴雨预报准确率为12.6%，美国对24小时暴雨预报准确率也只有22%；我国24小时台风路径预报误差为120公里，而美国24小时台风路径预报误差为103公里。