本周，当英国广播公司(BBC)的天气图显示为黄色，似乎表明地中海的阳光正好赶上这个漫长的周末时，观众们惊讶地发现，他们的日光浴活动必须在不到15摄氏度的热带温度下进行。43岁的花商维姬·拉菲说:“我认为这很容易误导人。”“看着一张满是橙色和黄色的地图，会让人觉得这个国家正处于热浪之中，给人以错误的印象。”

　　但似乎有一个无辜的解释——尽管该公司最近不得不为自己辩护，否认它增加地图颜色的强度是为了对不断上升的气温发出警告。

　　英国广播公司的一位发言人解释说:“现在使用的颜色范围从最冷的蓝色到最热的红色，因为如果你患有色盲，这些颜色更容易看到。”

　　不过，地狱里最愤怒的还是一个已经开始拆花园家具的英国人。考虑到天气预报的不吉利开端，本周的事件或许并不令人意外。

　　1854年，后来成为海军中将的罗伯特·菲茨罗伊(Robert FitzRoy)上尉创立了英国气象局，他非常清楚天气对海上生活的影响。为了激励水手，每天的天气报告都通过新的电报技术从英国和爱尔兰海岸的哨所发送给伦敦的他。他的职责是试图理解这些数据，开创了我们现在所知的气象学。然而，就像任何新生的系统一样，错误确实发生了，公众对他的天气报告的大量批评，加上他的抑郁症，意味着他在1865年结束了自己的生命。

　　同年晚些时候，英国皇家学会——在菲茨罗伊死后管理气象局长达40年之久——宣布:“我们找不到任何证据表明，任何称职的气象学家相信，目前的科学水平足以让观测者预测出未来48小时内每天的天气情况。”90年后的1955年，邓斯特布尔中央预报站(Dunstable’s Central Forecasting Station)的站长认为，“对于提前24小时以上发布的任何预报，准确度都无法保证”。

　　对天气的了解——最重要的是，对未来几天或几周的天气情况的了解——自古以来就在人类的脑海中占据了一席之地。当然，作物的成功在很大程度上依赖于水和阳光，尽管只是适量和在最佳时间。在许多圣经故事中，干旱、洪水和偶尔出现的蝗灾都会出现。1315年至1317年的大饥荒(Great Famine)，主要是由气候异常导致气温下降和暴雨造成的，吞噬了北欧多达12%的人口。

　　让我们不要忘记，有多少军事努力因逆风而泡汤。例如，西班牙无敌舰队(Spanish Armada) 130多人的船队中的大部分都撞上了苏格兰和爱尔兰西海岸的岩石。由于强风和不利的海况，诺曼底登陆被推迟了令人恐慌的24小时。你会不由自主地同情艾森豪威尔的首席气象学家詹姆斯·斯塔格上尉，他和他的团队肩负着设计准确预报的任务。但是，尽管他们做出了努力，天气仍然难以预测，6月6日的实际登陆日远非理想的条件，无法让13万多名士兵在敌对的海滩上登陆。

　　这些事件，受风和潮的支配，感觉离我们现在的位置还有很长的路要走，在那里，风雨无阻的情况可以精确到分钟。直到1904年，英国才在本尼维斯山顶建立了一个永久性的载人天文台，这是一个中央监测工具;海岸的桅杆上也没有悬挂风锥来警告即将到来的大风。1922年，使用当前大气和海洋条件的数学模型的数值天气预报问世后，天气图经历了第一次重大转变。

　　然而，运用这些庞大的数据集需要花费很多时间，以至于当它被计算出来时，天气已经发生了。只有在20世纪50年代引入计算机模拟之后，所有这些信息才能得到及时处理，第一批计算机驱动的报告出现在20世纪60年代后半期。这比“清晨红天，牧羊人警告”的天气预报水平提高了一大步。

　　“我们在学习解读天空中的信号方面是否变得更好了?”《天气的秘密世界》(The Secret World of Weather)等书的作者特里斯坦·古利(Tristan Gooley)说。在过去的一个世纪里，“我们对天气的研究方式和我们对天气的理解是由我们对大气更好的监测和建模所推动的。但它往往是一种非常宏观的方式，”他解释说。“天气已经意味着几百英里范围内发生的事情，而仅仅在100年前，它是几百码范围内发生的事情。”

　　当我们从云的形成和日落的颜色中推断出意义时，有几个相对现代的事件清楚地说明了科学天气预报是多么不精确。想想迈克尔·费什(Michael Fish)现在臭名昭著的评论:“今天早些时候，一位女士给BBC打电话，说她听说飓风就要来了。嗯，如果你在看，别担心，没有!1987年10月15日，随之而来的是一笔15亿英镑的修理费。

　　自2016年以来，英国气象局一直在使用克雷XC40超级计算机，它被称为“世界上最强大的、专门用于天气和气候预报的计算机之一”。克雷XC40的运算能力是上一代计算机的15倍，每天在全球范围内收集2150亿个天气观测数据。然后将这些数据输入到包含百万行生成预报代码的大气模型中。

　　利兹大学(University of Leeds)气象学教授道格拉斯·帕克(Douglas Parker)说，尽管英国的天气预报在20世纪70年代和80年代非常不可靠，但情况已经发生了变化。现在，“你会遇到正在粉刷房子的普通人，或者建筑商，他们每天都会使用预测(并)依赖它，”他说。从农业到航运、航空和电力，一个国家的国内生产总值——以及我们如何获得食物和商品以及保持照明——都依赖于预测数据的准确性。

　　那么，它的重要性是否使它容易受到网络攻击呢?帕克回答说:“我认为这总是有可能的，而且我确信这是一种风险。”“(但)英国气象局的安全水平极高，因为他们对关键行业负有责任。”

　　他将一天的天气预报描述为“超级准确”(英国气象局表示，现在四天的天气预报和30年前一天的天气预报一样准确)。但他意识到，盲点依然存在。在一公里范围内——这是一个地理区域，可以属于相同的预测范围——根据你是在公园还是在街道上，在山上还是在山谷里，可能会有很大的变化。帕克说，雾也是“一个巨大的挑战”。他补充说，云和冰“都具有令人难以置信的复杂物理特性，实际上试图将它们放入模型中的方程”，与目前其他天气类型所能达到的精度相差甚远。

　　我怀疑我们大多数人都喜欢在离开之前跟踪14天的天气预报，但这有多大用处吗?帕克不这么认为:“如果是5天，有时候我们的统计信心肯定会降低……如果是10天，那就只是一个迹象。”

　　对古利来说，了解地形是获得准确预报的最佳途径。他说:“如果世界上一百个最好的气象学家借用一百台世界上最强大的计算机，他们仍然很难准确地预测出明天会有阵雨的地方。”“一个对周围环境敏感的人被赋予了机器所没有的理解能力。”

　　这不会阻止科学家们改进他们的测绘工具，也不会阻止人工智能的出现。在超级计算机出现之前的20世纪70年代，预报员会使用以前的天气模式来预测天气预报。古利说:“如果你像人们那样手动计算，那么它实际上是非常不准确的。”(因为当时没有足够的数据支持)。

　　然而，现在，算法“从过去事件中进行模式匹配的能力突然变得超级有效，这在过去几年里算是一场革命，”他补充道。“一旦你训练它们，它们就会跑得很快。”不过，就目前而言，这些模型并不比我们现有的模型更熟练(帕克说，“可能还不如我们现在的模型熟练”)。我们是否能够在几年后得到一个更好的——或者至少不那么令人担忧的——预测呢?“不能排除这种可能性，”他说。“没人知道会发生什么。”