东京未来40天天气预报查询_东京未来40天天气预报查询结果

1.天气预报40天查询准确吗

美国纽约：

18日星期五

多云转晴

高温：9℃

低温：7℃

微风

19日星期六

晴转多云

高温：10℃

低温：7℃

微风

20日星期日

小雨转雨夹雪

高温：10℃

低温：0℃

微风

21日星期一

中雨

高温：13℃

低温：7℃

微风

迈阿密

18日星期五

阵雨

高温：27℃

低温：22℃

微风

19日星期六

阵雨转小雨

高温：27℃

低温：25℃

微风

20日星期日

小雨

高温：26℃

低温：24℃

微风

21日星期一

小雨

高温：26℃

低温：22℃

微风

大西洋城

18日

-2-9度

中雨

19日

-2-7度

晴

20号

4-11度

晴间多云

21日

7-15度

多云

22日

4-12度

可能有雨

23日

4-11度

可能有雨

24日

4-11度

可能有雨

帕拉马里博, 蘇利南

状况

更新:

1:00 am on November 18, 2011

观测地:

Zandery,

气温 75°F

湿度 100%

露点 75°F

风 无风

气压 29.83 (steady)

状况 Partly Cloudy

能见度 6.2英里

有云 (FEW) : 3500 ft

昨日最高 91°F 约

昨日最低 73°F 约

暖度日数 17

日出 06:30 AM (SRT)

日落 06:21 PM (SRT)

月出 12:09 AM (SRT)

月落 12:41 PM (SRT)

月相

天气预报

更新:

星期五

有云. High 91 °F 33 °C. Low 77 °F 25 °C.

星期六

雷暴. High 89 °F 32 °C. Low 75 °F 24 °C.

星期日

可能有雷暴. High 91 °F 33 °C. Low 75 °F 24 °C.

星期一

可能有雷暴. High 91 °F 33 °C. Low 77 °F 25 °C.

星期二

可能有雷暴. High 89 °F 32 °C. Low 77 °F 25 °C.

星期三

可能有雷暴. High 91 °F 33 °C. Low 77 °F 25 °C.

星期四

可能有雷暴. High 91 °F 33 °C. Low 75 °F 24 °C.

天气预报40天查询准确吗

气象数据指标

气温：指高地面约1.5-2米处百叶箱中的温度

湿度：指高地面约1.25～2米的空气湿度

气压：指该地区的气压值

降水量：是指从天空降落到地面上的液态或固态（经融化后）水，未经蒸发、渗透、流失，而在水平面上积聚的深度

经向风：指高地面约10m风的经向分量（南风为正）

纬向风：指高地面约10m风的纬向分量（西风为正）

地面风速：指高地面约10米的风速

风向：指风的来向，正北方向为0°，顺时针为正

地表水平辐射：射入地表单位水平表面的太阳辐射总量

直接辐射：指太阳圆面和离太阳最近的区域（以太阳为中心5度的太阳圆面）放射出来的直射太阳辐射

散射辐射：指太阳光在穿过大气层到达地面过程中遇到云、气体分子、尘埃等产生散射，以漫射形式到达地球表面的辐射能

可以通过气象数据平台，查询历史四十年气象数据和预测未来七日内气象数据。如：羲和能源大数据平台 (xihe-energy)

步骤一：平台进行地理位置选择。可以选择全球任意位置单点数据也可以选择区域平均数据

步骤二：确认数据源。历史数据可选择羲和数源、欧洲中期天气中心、美国国家航空航天局；预测数据可选择德国气象局

步骤三：输入想查询下载的起止时间，可选历史40年和未来7日

步骤四：选择所需要的气象数据下载，导出csv格式小时级数据，保存数据可视化，也可根据需要选择API接口

步骤五：如需要查询更多数据，可在“更多属性”中进行“检索属性”

准确，现代天气预报和气候预报的原理都是数值模型的结果。说白了，数值模式就是描述大气运动的一组方程组，通过计算机计算得出数值结果。但是这些结果并不能直接反映天气现象。相反，它反映了大气的各种变量(气压、温度、风速、降水等。)，预报员或研究人员结合这些变量来预测可能的天气。有个问题需要解释一下。数值模型值有两种驱动方式。一种是输入初始变量，然后看接下来几天的变化。比如输入今天的各种气象变量(上面提到的那些)，然后看看明天这些变量会是什么。这是每日天气预报的基本原则。这个预报的准确率在7-10天基本可以接受。如果超过10天，以现在的技术条件，误差会非常大，几乎和失明一样。然后有人问，气候预测，一个预测就是几个月几年，那不是更不靠谱吗？其实讲的是另一种驾驶模式，就是输入边界条件，有点傻？不是，边界条件基本上是指地形、海水温度、太阳辐射等变量。也叫外力。在这些外部强迫条件下，经过一定的时间，气候模式可以达到相应的平衡。研究人员可以通过平衡状态预测未来的气候。当然，这种气候预报不是每天的天气状况，而是更长时间尺度的气候状况。比如明年春天东北会冷还是会暖？是旱还是涝？至于哪一天出现高/低温，哪一天下大雨，就不能报道了。但是这个定性的信息已经很有用了。比如秋天，如果提前知道冬天是冷是暖，羽绒服的生产厂家就可以决定备货量(老师上课举的例子有点低，但还是挺合适的)。首先，每日天气预报的准确性随着预报时间的增加而降低，换句话说，预报时间越长，月份越不准确。相反，输入外部强迫的气候预测模式，相对于预测时间越长越准确(因为模式达到平衡状态需要时间，时间短，不一定能平衡)。中间有一个尴尬点，就是预报时间在10-30天的范围内，不允许逐日，气候预报也不允许。这就是所谓的长周期预测，这是科学研究中的一个难点。所以，每天看，差不多够看7天了。