天气预报准确几天？
首先，从原理上来说，天气预报都是预测的，是不准确的；其次，从实践情况来看，不同类型的天气预报的“准确度”也是不一样的。 举个例子，同一时间段内同一气象站点的风向风速预报，在数值上越精确的时间间隔就越短，比如半个小时或者一个小时。这是因为影响气象要素（如温度、气压等）的主要因子是一个小时内连续产生的，因而可以计算出一个小时内的变化趋势并加以外推，得到较短周期（1小时至10分钟）的风向风速预报。然而这样的预报对于小范围的天气形势转变并不是很准确，但对于大范围的天气过程还是能够较好地描述。
再举个例子，同一个气象站点48小时的降水预报，不同级别的气象台所提供的产品精度是有所差异的。这是因为影响降水的因子主要是大气环流，而大气环流是一种缓慢的变化过程，因此可以提供较为精准的2～3天的降水总量信息，但是无法准确地提供每一日的降水详细信息。而对于台风等热带天气系统造成的强雷雨过程而言，由于可以获取到比较丰富的观测资料，因而可以获得相对比较精准的过程降水量。 但是，如果讨论的地区范围较小，或是涉及地形等情况，气象预报的准确性就会大幅降低。举个栗子，某地在未来的三日内可能受到冷锋的影响，出现降温和雨雪天气，如果在本地的天气预报中加上一些具体的地名，那这天的天气预报可能就变成这样了——“今天夜间到明天白天，全县有小到中雪，其中高寒山区有大雪或雨夹雪，气温下降6℃到8℃；县北部乡镇有冰冻，明天夜间开始全县转受暖气团控制，以晴到多云天气为主……”这样细致化的地域预报虽然更符合实际情况，但误差已经非常大。因为影响一个地区天气的因素很多，除了本区域的气象数据外，还必须参考周边及更远地区的气象数据，考虑范围越大，存在的不确定因素就越多，最后的预报结果也就越不准确。 另外，现在市面上还有一些基于数据的天气查询工具，如慧眼实况、天气大师等等。这些工具能够提供过去以及未来一段时间的实时数据，为用户提供更多样化的服务。但从技术层面来讲，这些应用都属于基于大数据的分布式云计算技术，对历史数据进行处理和计算，从而得出相应的结果。尽管这些应用的后台算法各不相同，但本质上都是由近似的数学模型来模拟真实天气系统的变化规律。从原理上讲，它们都是不全面的，都有一定的概率错误。