天气预报里经常听到下雨概率，比如“今天降水概率70%”“下午3点降水概率10%”，但我不确定大家都准确明白了它的意思。我结合iPhone里的天气app来谈谈这个事情。

要准确理解这个事情比想象中的困难，实际上涉及天气预报的基本概念、概率统计、数值天气预报及其不确定性。即使是具有地学专业背景的人，也未必能够准确解释其中的每一个问题。

我计划采用Q&A形式，从易入难讲清楚背后的科学原理。

Q1. 降水概率70%，究竟是什么意思？

天气 App 显示下午3—4点降水概率70%，意味着按照该预报系统的估计，你所在的位置在这一小时内有70%的可能性出现可测降水。

注意里面藏着三个条件：地点、时间段和可测降水（实质是降水量要达到或超过某阈值）。缺少其中任何一个，降水概率的含义都不够完整。

它不告诉我们什么时候开始下雨、下多久或雨有多大。

另外严谨的讲，“降水”不完全等于“降雨”，在气象学中还包括雪、雨夹雪、冰雹等。

Q2. 降水概率10%，是不是意味着只会下很短时间的雨，或者上午下了，下午就不会下？

不是。10%表示某个时间段内发生降水的可能性较低，而不是只有10%的时间会下雨。如果真的下了（可能性低），可能只持续几分钟，但也可能持续上几个小时。

同样，上午9-10点降水概率为10%，并不意味着下午也只有10%。下午的概率可能升高到80%，因为天气条件会随时间变化。降水概率不是降水持续时间的比例，也不能用于判断其他时间的降水情况。

Q3. 降水概率30%，是不是意味着30%的地区会下雨？

不是。例如，我的 App 定位在上海，打开天气 App，看到降水概率为30%。App显示的降水概率通常是针对我所在位置的预报，而不是整个上海市有30%的地方会下雨。它也不能简单地代表上海所有地点的降水概率都相同。

当然，附近地点的天气条件往往具有一定的相似性，因此邻近地区的预报也有参考价值。

Q4. 小时降水概率与全天降水概率是什么关系？

看天气预报，要区分是逐小时还是全天的降水预报。小时降水概率表示某一小时内发生降水的可能性；全天降水概率则表示在全天时段内至少发生一次降水的可能性。所以，有意思的是，全天发生降水的概率不是简单地把逐小时概率相加得到。

很容易理解，比如连续三个小时的降水概率都是10%，那么三小时内至少下过一次雨的概率是多少，这个值并不一定是30%。如果这三个小时的降水事件相互独立，P = 1-（1-0.1)^3 =27.1%。但现实中，连续几个小时的降水通常受同一天气系统影响，独立性假设也不成立。简单地说小时的概率与全天的降水是两回事。

Q5. 降水概率越高，雨就越大吗？为什么苹果天气显示70%的概率，却预测未来24小时降雨93mm？

降水概率与降水量是两个不同的概念。降水概率反映是否发生降水（某种不确定性），降水量预报则描述预计累计多少雨。90%的降水概率可能对应一场小雨，而20%的降水概率也可能伴随发生强雷暴的风险。

在我们的苹果天气截图中，70%是某个小时的降水概率，而93mm是未来24小时的预测累计降雨量。表示的是两个事情。而且一定要注意，70%并不是“出现93mm降雨的概率”。

Q6. 多大的雨才算“发生降水”？

降雨概率是定义在可测降水上面，这有个阈值，等于或大于阈值才算是可测降水，或者说是“发生了降水”。不同国家或不同预报产品采用的阈值可能不一样。

中国： 通常以累计降水量达到或超过0.1毫米作为发生可测降水的判定标准。

美国： 通常以0.01英寸（约0.254毫米）作为可测降水的阈值。

英国： 逐小时降水概率采用0.1毫米阈值，三小时预报采用0.3毫米阈值。

Q7. 降水概率是怎么计算出来的？

这条要专业一点了。现代降水概率预报的重要技术基础之一是集合预报（Ensemble Forecasting）。集合预报通过扰动初始条件、调整模式物理过程等方式，生成一组可能的未来天气情景。

假设一个集合预报包含100个成员，其中30个成员预测某地点在指定时间内会发生达到阈值的降水，那么降水概率可能被估计为30%。

但也要打个补丁，实际业务概率预报并不一定直接采用这个比例。气象机构还可能通过历史观测进行统计订正和概率校准。

所以我们可以认为，集合成员比例是估计降水概率的一种方法，但不是降水概率本身的定义。

Q8. 降水概率70⁠%，是不是意味着每个集合成员都认为有70%的可能性下雨？

不是。这是理解集合预报时一个常见的误区。在最简单的集合预报概率计算中，每个集合成员通常给出一个具体的预报结果，例如未来一小时降水量为0毫米、0.5毫米或2毫米。假设一个集合预报包含100个成员，其中70个预测指定地点和时段内的累计降水量达到或超过0.1毫米，另外30个预测未达到这一阈值，那么直接统计得到的降水概率就是70%。换句话说，这个简单的例子中，70%描述的是集合中预测降水事件发生的成员比例，而不是每个成员对降水发生有70%的把握。

Q9. 为什么不同天气 App 对同一地点、同一时间给出的降水概率不同？

因为它们使用的预报资料和技术方法可能不同。同一个地点在两个 App 上分别显示60%和80%的降水概率，并不能仅凭数字大小就判断哪个更准确。

Q10. 预报降水概率10%，结果却下雨了，是否说明天气预报不准确？

不一定。这恰恰是概率预报与传统的“有雨、无雨”预报不同的地方。假设一个天气预报系统在1000个不同的时间、地点给出了10%的降水概率。如果这些预报中，实际有大约100次发生了可测降水，那么这个预报系统给出的10%就可以认为是比较准确的。反过来，如果实际上发生了500次降水，那就说明这个系统明显低估了降水的可能性。

因此，某一次预报10%，结果却下了雨，并不能证明预报错误。同样，天气 App 显示的0%或100%，也不宜理解成数学上的绝对不可能或绝对确定。