看到天气预报说第二天有大暴雨，于是只得被迫取消了出行计划，结果蹲在家里等了一天，阴霾的天空也只是掉了几滴可怜的眼泪，说好的大暴雨却不见了踪影。
这样的情景你有没有遇到过？一定遇到过，而且不止一次。自从有天气预报以来，“天气预报不准”就是人们茶余饭后调侃的话题，而人们之所以总是调侃天气预报，就是因为不理解天气预报为什么总是测不准。要知道，当代科学已经如此发达，在地球轨道运行的各种航天器总量已经超过了1000个，我们不仅登上了月球背面，还向火星派去了探索的使者，人类文明的发展速度如此之快，为什么一个小小的天气预报还总是出错呢？其实这事还真不怪天气预报，因为测不准是很正常的。
天气预报可以做的准确吗，答案是不能，天气预报是一项非常复杂的数学运算工作，即使是技术先进如美国的天气预报也不能做到非常准确。既然是预报，那就是一种概率。是在温度、气压、湿度的条件下，结合卫星、雷达等数据，在预报模型下对未来天气作出预测。但是天气瞬息万变，再完美的预报模型也难以做到对天气走向的全覆盖。虽然天气预报很复杂，但是经过多年的技术积累，气象局的天气预报已经可以做到很好了。
在日常生活中，测不准的不仅仅是天气预报，比如我们抓起一把豆子向前抛洒，豆子会散落一地，而我们再次抓一把豆子，还以相同的力量和相同的角度进行抛洒，所有的豆子还会准确地落在第一次抛洒时的位置吗？
不会，无论你尝试多少次都不会，即便你用力量和角度都极其精确的机器来代替人，同样也无法做到。类似的事情还出现在股票市场上，无论你盯着K线图看多久，做多少分析，经验多么丰富，想要准确预测出明天的走势都是不可能的，一个建筑师把楼盖塌了，是不可饶恕的错误，但一个证券分析师判断错了明天的走势，是一件再正常不过的事情。
为什么撒豆子和股票走势都无法准确预测呢？这还要从一个我们都非常熟悉的概念说起，那就是蝴蝶效应。
蝴蝶效应理论告诉我们：“一只亚马逊雨林中的蝴蝶偶尔扇动几下翅膀，两周后就能引起美国得克萨斯州的一场龙卷风”，这是什么意思呢？意思就是说初始条件下的微小变化将会带动整个系统产生长期的巨大连锁反应。当然，并不是所有系统初始条件的变化都会导致巨大的连锁反应，会产生这种影响的系统，我们称之为“混沌系统”，混沌系统是美国气象学家爱德华·洛伦兹于1963年所提出的概念。
洛伦兹在研究大气变化的时候尝试使用计算机对大气中的各项数据进行模拟计算，第一次计算时所使用的数据精确到了小数点后6位，而在第二次计算时所使用的数据只到小数点后3位。
其实两次计算所使用的数据的差距是非常微小的，但最终的计算结果却相距甚远，于是洛伦兹便提出了“混沌系统”的概念，它的特点就是对初始数据的变化极其敏感。所谓混沌系统就是指在一个确定性系统中，存在着貌似随机的不规则运动。为什么说貌似随机呢？因为我们所知的宏观物理世界并不是随机的，而是确定的，种什么因就会得什么果。但由于混沌系统中影响运动的因素过多，所以任何一个因素的微小变化都会导致最终结果的巨大变化。
以撒豆子为例，我们真的能够保证两次抛洒的力量角度以及各种客观条件都完全一致吗？
不能，无论是人还是机器都做不到，只要力量和角度出现了纳米级的差别，都会导致结果的巨大不同，况且还有实验环境的空气流动也不可能完全一致。股票市场也是一样，如果你能够知道所有交易参与者的交易情况以及他们的心理活动，你当然可以准确预测每一天的股票走势，但事实上这是不可能的，你不可能知道某个交易者早上是不是吃了不干净的东西，从而引发了腹泻，导致了他当天的交易行为被迫取消或推迟。
混沌系统并不是真的随机，而是貌似随机，它所呈现出来的随机性，源于系统内影响运动的因素过多，以至于我们无法搞清楚所有的数据，也就无法做出准确的预测。
天气就是这样一个混沌系统，我们可以通过更先进的气象卫星来获得更加准确的气象数据，但更加准确并不意味着绝对准确，其中微小的差别都会导致最终的天气状况出现较大的差距。我们对初始数据的掌握越多，对最终结果的预测就越准，但我们不可能准确掌握所有的初始数据，所以也不可能使预测绝对准确，所以天气预报测不准是很正常的，即使是在未来，我们也只能做到让天气预报越来越准，而不能做到算无遗策。