天气预报与生活密切相关。老百姓通常依据气象台预报的阴晴冷暖计划穿衣和出行。天气预报的准确程度成为了人们关注的焦点。关于天气预报的笑话和疑问也不少，“天气预报怎么越来越不准了？”“为什么一开运动会就下雨？”“局部地区是什么地方，怎么老下雨？”……实际上，这些常见的和看似简单的问题里面涉及到很多科学问题和天气预报的实践问题。博科园
1 “天气预报公信力”抽样调查
2011年暑期，南京大学大气科学学院本科生“天气预报公信力”暑期社会实践团队，在南京市及周边地区走访调查，收集了近千份问卷（961份有效，超过南京市常驻人口8161万的万分之一）。此次调查统计，公众关注天气预报的方式以手机（562%）和网络（501%）的比例最高，其次是传统媒体电视（435%）、报纸（34%）和广播（293%）。对于关注天气预报的内容，公众关注晴雨和温度的比例分别为693%和646%，关注风级和生活指数的比例分别为332%和317%。
图1：关于“您认为天气预报出现误差的情况很多吗？”的公众调查（南京大学“天气预报公信度考察小组”暑期实践团队，2011）
关于准确度方面的调查（图1）显示，过半数被调查者认为天气预报出现误差情况很多，三分之一以上的认为天气预报常常出错，仅有9%左右的人认为天气预报出错的情况很少。有意思的是，819%的人都选择因为天气预报做出相应的准备（图2），且有826%的人认为天气预报的信息能够满足他们的需求（图3）。可见，大多数人认为天气预报是有用的且会采取相应准备，天气预报信息的内容是符合需求的，但同时公众又对天气预报的准确性提出了较高要求。统计结果还表明，公众对于天气预报的信任程度与出行方式和工作场所有很大关联。当然，关于公共气象服务，需要更多更全面的调查研究。
图2：关于“您是否会因为天气预报做出相应的准备？”的公众调查（南京大学“天气预报公信度考察小组”暑期实践团队，2011）
图3：关于“天气预报的信息能够满足您的需要么？”的公众调查（南京大学“天气预报公信度考察小组”暑期实践团队，2011）
2 天气预报真的没有以前准了吗？
随着国家在气象方面投入的增加，气象资料越来越丰富，气象模式、预报手段、计算条件的提高，使得国际国内的气象预报的水平客观上是逐步提高的。然而调查中，相当数量的公众觉得现在的天气预报不如几十年前准。可能原因如下：
1) 近年来随着全球变暖和城市化等自然和人类活动条件异常情况的加剧，对更加频发的极端事件的预报，原本的预报经验和预报模式可能会产生更大的偏差。预报经验和模式都是建立在以前的统计数据上，现在的所谓异常就和以往的惯例出现偏差。另外，数值模式在不断升级换代，预报员也需要不断适应新的天气模式。因此，经验和模式的代表性可能不如以前，相应的预报结果就会出现不如以前准确的情况。
2) 在我国天气预报只有气象局和其授权单位才能发布，其余机构发布就是违法行为。气象台的预报信息是实时更新的，各种渠道的、电视台、手机软件等获取预报信息的时间和来源不一样，这些气象服务造成的差异就导致大家认为天气预报的随意性很大。同时，气象爱好者越来越多，这是关注气象发展的好事情。但是业余做预报很多是个例分析，没有担责任的压力，非法发布的机构是不能为其发布的信息负责的。值得注意的是，气象预报员团队有严格业务训练基础和专业知识，尤其是在数值模式缺乏预报能力或预报结果不确定性很大的极端天气情况下，需要运用很多气象知识和经验，涉及到如何及时发出天气预警，减少生命和财产的损失，这需要冒着风险和巨大压力做出预报。
3）由于现代科学技术发展迅速，如果说气象技术，特别是硬件发展还能跟上经济技术发展速度的话，但是相对人们出行范围的扩大，出行频率的提高，对气象服务需求的日益增加，对应的服务方式、服务手段和服务效果往往达不到人们现在的预期，这种心理落差会导致其产生主观想法：即天气预报不如以前准。
4) 各种新媒体对于气象灾害的迅速预报，对高影响天气（即对人民生产生活带来重要影响的天气事件）致灾的渲染，从心理上加深了人们对预报不准确事件的记忆。媒体报道对高影响天气的极高关注度也给气象部门带来压力。2015年1月，美国国家气象局（noaanws）预报员就暴风雪空报事件进行了道歉，也引起了一些气象学者的争议。从科学角度来看，天气预报不可能保证每次都对，更何况极端天气预报，因此更需要做的是对公众普及科学知识。
5) 最后，重大天气过程往往伴随着多种气象衍生灾害，例如山洪暴发、泥石流、森林火灾等。2005年美国k飓风的预报是比较准确的，但是海水倒灌、城市内涝等导致了很多灾难。可见，及时地根据天气预报做出一系列应急响应（包括通讯预警等），提高公众对极端天气的认识和对气象灾害及其衍生灾害的防灾减灾意识也是非常必要的。
3天气预报的发展水平
国家在气象发展上投入了很多力量，天气预报等气象服务也取得了巨大的进步，但随着科技进步和生活水平的提高，人们对天气预报的需求越来越高。例如大型运动会要求预报精确到足球场地的小范围，足球开赛的精确时段。这样定点、定时、定量的预报需求往往意味着很多科学难题以及巨大的公共服务成本支出。