天气预报精准几天？
我们在这里讨论的精准，是指相对于现在普遍使用的概率预测法而言的，这种方法学上的叫法叫做统计预报（statistical forecasting），它的理论基础是现代数理统计。 统计方法要解决两个问题才能最终得到一个准确的答案：第一个问题是“怎样根据现有数据准确合成新的信息”，第二个问题是“新信息合成的错误概率有多大”。这两个问题的答案决定了我们可以对新的信息做怎样的应用；而基于现有的统计学知识，我们无法精确地计算出新信息的错误概率，所以只能给出一个范围。由此得出结论——“如何合成了新信息和它可能产生的误差范围”是一个伪命题。因为既然我们已经知道了怎样合成新信息，那这个新知识本身也就没有价值了。
目前气象学界公认的最准确的对未来天气进行预测的方法是基于统计的随机季节模式（STM）。这种技术通过建立以时间跨度为自变量、以大气各种气象要素为因变量的统计关系，再结合当下的时间尺度内已经发生的事件来预测未来可能发生的天气状况。由于人类历史的数据总是有限的，因此这种预测模型需要大量假设前提。但是只要这些前提条件的选择符合实际，那么利用该模型做出的预测就会相对准确且能够保持稳定性。
举个例子，假定我们要预测2016年4月15日的天气变化情况，而我们目前可以找到的有意义的历史数据只到2013年或者2014年，那么我们就需要在当前这个时间尺度内寻找可能的影响因素。如果条件满足，我们就可以利用之前找到的统计关系做出比较准确的未来预测；反之，则只能依赖概率法则给予一个错误的指引。当然，在建立统计关系的过程中，我们需要排除由于人为干预而产生的奇异点影响。否则的话，无论数据再多，我们的模型也只能是徒劳。
利用已有的统计知识，我们可以给未来天气做出相对准确的预测；然而，基于当前的知识储备，我们不可能给出一个明确的答案是或否的解答。对于未经探索的区域，我们仅能依靠概率算法提供一种尝试性的解决方案。这正是统计方法的魅力所在——给予我们能动的决策权，同时给我们承担后果的风险。