天气预报只是对未来天气的预测和分析，它不可 能与实际的天气状况完全一致，也就是说，人们无法百 分之百准确预报天气。一方面，天气受各方面因素的影 响变化无常，另一方面，我们使用的各种仪器也并不 精确完美，因此人们只能大体把握天气变化的形势。
第一点，从气象学的学科角度看，观测气象不可能达到绝对的准确。气象学是一门很年轻的学科，建立在现代科学基础上的天气预报，只有100多年的历史。人类关于很多天气现象的原理和规律，还没有完全掌握。气象学家或科学家，观测气象的技术和经验也是一个积累过程。
从两个角度来看下这种局限性。
首先，人们观测气象的“眼睛”是有盲区的。目前观测气象的各种观测站和观测设备，比如气象站放出去的雷达、卫星等，就像组成了一张捕捉天气变化的大网。这张网的疏密程度不同，分布地区也不均匀。有时候，一些影响半径在几十公里的小尺度的天气变化，就像漏网之鱼，逃过了观测系统的眼睛。这会导致一些气象信息没有被预测到，天气信息的预报也就很难精准。不过有了气象卫星后，盲区少了很多，整体观测视野更开阔了，准确率也在提高。
其次，观测气象更避不开“蝴蝶效应”。蝴蝶效应指的是，巴西的一只蝴扇动了翅膀，有可能导致美国得克萨斯州的一场风暴。窦志钢解释说，对天气预报行业来说，面临的挑战是，无数只蝴蝶会随时扇动翅膀的可能性。变幻莫测的天地自然间，哪怕一些突发的很微小的变化，都会影响到最终气象信息的计算结果，所以要得出准确的天气数据难度很大。
第二点，不同的气象数据来源，计算得出的天气信息，会出现差异。
窦志钢表示，就中国来看，目前天气信息数据的来源有几个渠道。
首先是官方渠道，也就是中国气象局提供的观测数据，这是主要的数据来源。
其次是交换数据。世界气象组织WMO有个协定，各个成员国之间要进行数据交换。比如中美之间，中国要给美国一些中国的数据，美国也会给中国一些美国的数据，彼此共享一部分天气信息。不过现在卫星技术很发达，不同国家之间也能监测到对方的数据。比如，美国能观测到中国的一些气象数据，这些数据一部分用来官方交换，一部分也会进行出售，卖给一些商业气象机构。
此外，还有社会观测数据。窦志钢提到，随着智能时代到来，AI和IOT技术的普及，有一样设备已经覆盖了城市的各个角落，就是摄像头。这些摄像头也是一种初级观测设备，虽然它记录的信息，都是非标准环境下的观测数据，但汇集到一起，也是对气象数据的一个很大的补充。
所以，当不同的气象服务机构，使用不同的数据来源和预报模型时，得到的天气信息的精准度也会有差异。
第三点，人们对天气信息的需求，发生了变化，这也影响了人们对天气预报准确度的感受。
以中国为例，在早期电视时代，人们获取天气信息，基本只靠每晚7点半的天气预报。它通常提供24和48小时天气信息，以城市为地域范围来预报。在互联网时代，人们对天气信息的需求更精细化。人们需要知道每小时、甚至每分钟，直径几公里范围内的天气会怎样；或几小时或几天后，百公里外的地方天气会怎样。需求的精细化，也提高了天气观测精准度和播报频率的标准。
本回答被网友采纳天气预报是气象学家根据卫星云图等等推测出来的，而且为什么叫天有不测风云呢，就是因为气象变化万千，所以有时不准。
天气预报看似简单，其实是一个浩大的系统工程！天气预报在每个环节上都存在不确定性，不可能每一次都于实际一致！提高天气预报的准确率，依旧是一个世界难题！
人类对大气运动机理的认识还有限，由于大气运动的复杂性，现在人类还不能真实地描述大气运动的细微结构。
现在气象观测网络还做不到“疏而不漏”，目前气象探测已覆盖地基、空基、天基的立体观测系统，地面观测站、高空观测站、自动气象站、雷达观测站、气象卫星组成了实时监控网络，但即使这样，也依然有误差。
数值天气预报的模型还不能完全模拟大气演变，只是近似模拟，这就必然带来误差。
预报员的经验和水平差异。天气预报是非常复杂的系统化工程，即使是美国，天气预报不准确的现象也很常见，美国的暴风雨预报准确率只有22％，台风路径预报误差则达到103千米。