有时候，我们会碰上很迷的天气。就像前不久，当北京西二旗的上班族被迫“看海”时，朝阳群众却在欣赏大雾里的CBD。碰上这种情况，如果你只有一个天气App，又没有精确定位的话，那么很可能就倒霉了……但是，如果你不相信一个App，手机里同时装了好几个，可能仍然会陷入选择困难。因为不同的App，往往有着不同的天气预报，有时甚至连当前温度都不一样。
首先，我们对比一下国际三大主流预报方Dark Sky、AccuWeather和The Weather Channel。可以看到，在即将到来的17:00，预报上的降雨、风速等都有明显不同。再来看看国内三大主流App：墨迹、中国天气通和彩云。这次我们可以对比一下连续5天的预报，会发现即使是过去的天气信息也是不同的。
其实这些App的不同之处还有很多，那为什么它们的差别这么大？有的预报方能接触到更多观测点。他们使用基于不同预报模型的算法，这些模型可以提供不同的细节。有的天气应用只是粗略地使用模型，有的会让气象学家监督和纠正通过模型作出的预测，尤其是对罕见天气和极端天气的预报。
即使不同预报方的算法生成的原始数据是相同的，当这些数据最终呈现在App里时也会有所不同。
英国气象局的德里克·赖亚尔（Derrick Ryall）说，“一些应用选择简化信息，另外一些则会提供更多细节。太多细节会影响我们对精确度的直观感受。”此外，精确度不是预报方的唯一考虑。天气预报服务分析公司ForecastWatch的创始人埃里克·弗洛尔（Eric Floehr）表示，作为用户，如果你淋了雨而忘记带伞，你会对预报感到不爽，但你带了伞没用上的话，你就没那么生气了。
因此，有的预报方倾向于过度预报降雨情况。不过，一些主流预报方正在摒弃这种做法。
手机应用提供了高度本地化的服务，可以预报从接下来一小时到未来两星期内的天气状况，有些甚至可以提前到45天。在苹果的App Store，大约有2400种天气应用。天气应用这么多，如果想要评估它们的预报，其实并不简单。什么是最重要的测量指标？温度、降水还是风况？平均总误差是有用的吗？预测多久才会符合现实情况？
去年发布的预报观察（ForecastWatch）报告比较了全球六大预报服务的精确度：AccuWeather、the Weather Channel、Weather Underground、Foreca、Intellicast和Dark Sky。该研究覆盖了1145个地区在2016年1-5天的天气预报。
报告指出，AccuWeather在预测平均及最高温度、降水概率和风速时表现最好，而The Weather Channel和Weather Underground在预测最低温度时最精确。
早在上世纪五、六十年代，随着计算机技术和人造卫星的发展，科学家们相信天气可以准确预测，美国气象学家爱德华·洛伦兹就是其中一员。
然而，当他通过计算机运行自己的空气对流模型时发现，在同一方程中，即使初始条件有微小的改变，也会导致截然不同的输出结果。洛伦兹用一个形象的例子解释了这一现象：当一只巴西的蝴蝶扇动翅膀时，会引起美国得州的一场龙卷风。这就是俗称的蝴蝶效应，即“对初始条件的敏感依赖性”。我们如今对天气难以预测的认知，都来源于此。
现代的天气预报需要收集地球表面和大气层的大量数据，例如温度、湿度和风况。
一些缺失的数据，是从观测点能提供的数据和过去的预报推算出来的。预报模型由物理和化学过程的方程组构成，这些数据和推测可以用来计算未来的天气状况。气象观测站的数量和质量正在迅速上升。例如，英国气象局正在将大型飞机用来导航的转发器收集的风速数据整合到预测模型中。美国宇航局的GOES-16卫星比之前的卫星有更快的扫描频率，卫星图像的分辨率也更高。
在2月份，英国耗资1000万英镑升级降雨雷达网络，新网络提供的数据是以前的5倍。
总之，尽管蝴蝶效应的影响不容忽略，但预报其实在朝着更精确发展。只是，更精确并不意味着完美，我们大部分时间其实都忽略了这一点。