6. “我们都使用相同的数据 ， 但是我们的预报可能大相径庭”
过去预报员们都直接采用美国国家气象局的数据 ， 气象局负责在全国范围内收集和分发数据 。 但是如今的预报变得越来越精准 ， 许多气象学家都将自己的测算系统置于气象局的模型之上从而得到不同的预报 ， 而不是机械重复政府数据 。
结果是 ， 不同预报员对于同一地区的预测越来越不同 。 追踪预报准确度的富勒往往会看到针对同一地区的气温预报会有两位数的差距 ， 这明显体现出建模工具的巨大差异 。
鉴于这一巨大差别 ， 富勒认为预报员对于自己的预报的衡量标准仍有待提高 。 他说 ， 尝试就不确定性与公众进行交流是“一个可行的创新领域” 。 有些预报伴随着的是投机取巧的指数（比如50%的降水概率） ， 这些预报距离达标还很遥远 。
在技术推动的革新浪潮中 ， 预报更少地被现有数据所约束 ， 这也有好的一面 。 Global Weather Corp.的盖尔说 ， 预报可能会经过一遍又一遍的推敲来反映变化的情况 ， 于是自然而然地让人们获得最准确的预测 。
7. “金融市场让我们保持警惕”
企业预防突发天气的方法之一就是购买天气期货——实际上是一种能够在飓风、极端气温等恶劣天气中盈利的金融合约 。 这些合约似乎还产生了惊人的附加效果：它们使得天气测量更加精确 。
芝加哥商业交易所(Chicago Mercantile Exchange)进行了大量合约的交易 ， 他们说滑雪景点、电力公司、除雪公司以及其他通过某种特定天气盈利的机构都将这里作为对冲的场所 。 一家公司可与一个金融机构签订合约 。 一方认为某地下个月的平均气温会超过18度 ， 而另一方认为平均气温会低于18度 。 基准线与实际之间的差距（以气象局数据为依据）决定了哪一方在月底获得收益 。
Swiss Re的布朗说 ， 交易所交易的天气合约只是天气期货庞大基础的一部分 ， 其中还有许多是场外交易 。
密歇根大学经济学副教授艾米尤塔什·普南纳德姆(Amiyatosh Purnanandam)和博士生丹尼尔·韦格里(Daniel Weagley)就天气合约与气象局数据的准确度进行了研究 。 美国国家气象局田野气象站的读数有时会一开始就有偏差 ， 原因可能是校准、维护的问题 ， 或者是外界干扰（气象局之后会发布修正后的温度） 。 但是研究者们发现 ， 当天气期货被引入某个城市后 ， 这些错误会下降10% 。
当然 ， 美国国家气象局不常在测量中犯错误 ， 但是金融市场的监督给气象学家施加了压力 ， 以使测量更加精确 ， 普南纳德姆说 。 这是一个金融市场对行为产生影响的实例 。
金融市场可能是让气象数据准确度提升的因素之一 ， 气象服务界则表示他们一直致力于不断进步 。
8. “不管你是否意识到 ， 每个人都需要我们”
在建筑行业 ， 天气预报对建筑工人、设计师和工程师有很大帮助 ， 例如帮助他们决定何时浇筑混凝土这类需要提前了解天气的事情 。
对于农民来说也是一样 ， 气象条件决定了种什么种子、施什么肥、何时收获、是否使用杀虫剂等 ， Climate Corp.产品管理总监特里斯坦·杜奥热瓦尔(Tristan D’Orgeval)说 。 该公司向农民提供保险 ， 并使用大数据对气象条件进行分析 。 杜奥热瓦尔说：“这对于各种农事来说是最为基本的 。 ”
不要忘了还有能源公司 。 Swiss Re的布朗说：“如果你来自燃油公司 ， 你会关注气温预报来决定存货量或者进行金融对冲 。 ”
ForecastWatch的富勒指出了一个经常被引用的数据：对于最高气温预报的准确度每提高一度 ， 就可以节约10亿美元（约合人民币61亿元）的能源花费 。 这样看来 ， 天气预报的准确度会直接影响日常消费品的价格 。
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