天气预报怎么调整的？
看了很多答案，很欣慰，大家都在尽力回答。但……都错啦！ （严肃脸） 其实，要预测未来两天后的天气，只需要现在的温度、湿度、风的风向和风速，以及二天后有可能出现的热带气旋的初始位置和强度，就可以计算出未来的天气状况了。 而现在的气象学家们正在全力研究如何利用更少的数据来预测天气。 在某一期《自然》上，刊登了美国大气海洋实验室（National Center for Atmospheric Research)的研究人员提出的一个预测模型——仅依靠2015个站点中的一个小样本，他们就能提前6天以上准确地预测北美未来6天的天气。（Nature， vol. 483， pp. 229-233） 这个小样本仅包含了北美2015个地面气象观测站的周度观测数据，不包含任何关于热带气旋的信息。而用来训练这个预测模型的天气数据，则来自1979年至2013年间。在训练结束后，当研究者把模型输入未参与训练的那部分数据和未知区域时，预测结果表现出很高的准确性。
这个新方法利用的是统计学习方法，不需要先验知识或特定的理论框架。研究人员表示，与目前普遍使用的方法相比，他们的方法需要的数据量少得多，并且不需要对数据进行预处理。 用更少的数据和更简单的方法就能实现更高的准确性，这意味着气象学家们离用更少的站点和更低的花费就做出更精确的天气预报更近一步了。 （高兴咧嘴笑） 这项研究成果适用于气候研究，因为气候变化的一个核心问题是预测未来几十年甚至更久的天气和气候模式。而由于人类活动的影响，未来的气候系统会怎样受到干扰，现在还是一个未知数。我们需要发展基于数据的预测技术，以了解和适应不断变化的气候。