雷达天气预报准确吗？
先说结论，目前实时气象雷达产品在恶劣天气条件下（比如强降水）的准确率是可以达到98%以上的 （注1）；综合智能模式对当前及未来三小时的预测准确度可以达到90%以上（注2）。 下面我们具体介绍一下这两类产品的原理，以及它们的误差来源。 从图中可以看到，一个完整的雷达回波图像包括地面目标、气流和杂波这三大部分。其中地面目标和气流是我们重点关注的部分。 地面目标是距离雷达最近的地面标的情况的反映，一个理想的地面目标应该具有如下特征：
1、清晰可识别的形状；
2、有且仅有一个反射中心；
3、强度均匀分布。 一个实际的地面目标往往会存在这样或那样的瑕疵，例如图中的房子就有四个反射中心，这是因为房子是由许多块混凝土构成的。由于我们的视线是沿直线传播的，因此由多个反射中心导致的图像重影可以通过简单的加权计算去除。 除掉重影因素后，我们就可以通过距离-角度的方法把地面上任意一点的位置精确计算出来。
为了更直观地说明这个问题，我们可以把雷达回波想象成经过多次投影的条形码，只要能解出这个条形码的所有参数(条码长度、每条的宽度、每一条上点的个数等等)，就能准确地还原出这个地面目标的完整形状。当然实际上的天气系统比这个要复杂得多，我们要想正确还原出整个天气系统需要解决散斑、模糊、多路径、噪声等问题。这需要我们采集大量的数据并且建立相应的数据库来对进行训练和学习。
除了地面目标外，气流引起的回波也是雷达产品的重要组成部分。对于近地面的气流，我们可以近似把它看做是空气质点沿着行进路线的连续排列，这样就可以通过对单个质点的偏移量来估算出风速、风向的基本情况。
当然真实的风速风向要比这个复杂的多。除了考虑静止和线性增长的情况之外，我们需要建立包含湍流扩散模型的风场结构模型，然后再通过优化算法寻找使误差最小的风场结构参数组合。
除了上述两大主要成分以外，雷达还可能会监测到一些其他的回波，这些回波的来源可能是海面的波浪、海面下的漩涡或者远处的山脉等。对这些非天气系统引发的回波要进行有效的滤除才能在后续的过程中保持准确的预报。
上面介绍的是实时的基础气象雷达产品，它所依据的主要是数据的即时性而牺牲了一定的精度。另一方面，现实中的气象雷达设备并不是完美的，它们总会存在这样或那样的误差源，这些误差源或多或少会对检测到的回波产生负面影响。 影响气象雷达产品准确性主要来源于以下几个方面：
1、辐射传输错误： 这个误差源主要是由大气对电磁波的衰减作用引起的。尽管大气层中的成分极为复杂，但我们仍然可以通过大量实验和数据挖掘找到大气对射频能量影响的规律。
2、基线误差： 指基准时刻（通常为上午十点）的气象要素值偏离实际值的偏差。这个误差与观测系统和采样方法有关。
3、坐标转换误差： 指不同坐标系之间变换所引入的误差。考虑到地球曲度和卫星轨道误差的影响，这个问题比较复杂，需要借助计算机仿真才能得到较为准确的结果。
4、模式误差： 当无法获取更为详细的本地气象资料时，需要对周边区域甚至全球范围内的气象数据进行建模，这种基于全局的数据分析方法必然引入额外的误差。
5、其他来源的误差： 除了上述几种主要的误差来源之外，还有很多其他的原因可能会导致最终探测结果的偏差。这些原因有的是可以忽略不计的（如偶然的事件干扰），有的则必须通过加强数据收集的方式来减少其影响（如传感器的时间偏置）。