现代气象预报技术能够提供不同时间尺度的天气预测，但最具实用价值的准确预报集中在3-7天范围内。具体而言，1-3天的短期预报准确率可达80%以上，3-7天的中期预报准确率显著下降，而超过15天的长期预报仅能提供趋势性参考。这种时效差异源于大气系统的混沌特性和技术限制的双重作用。

从科学原理来看，天气预报的可靠性随时效延长呈现指数级衰减。大气运动遵循流体力学规律，初始观测数据的微小误差会随时间推移被非线性放大。世界气象组织指出，中期预报（3-10天）的准确率已比3天内预报下降约30%，而10天后的数值预报结果基本失去实用价值。中国气象局2024年数据显示，24小时暴雨预报准确率为21.3%，虽较五年前提升4.9个百分点，但仍表明极端天气预测存在显著挑战。当前全球主流气象机构采用的数值预报模式，如我国CMA-GFS4.0系统，其北半球可用预报天数仅8.1天，且分辨率提升至12.5公里后仍难以捕捉局地突变。

技术层面存在三个关键制约因素：首先是观测网络密度不足，全球仍有70%的海洋区域缺乏实时探测；其次是计算能力瓶颈，即便使用每秒千万亿次运算的超算，完整模拟大气运动仍需简化物理过程；最后是模式参数化误差，云微物理、边界层等子过程的数学近似会累积偏差。中央气象台实验表明，15天时效的降水预报位置误差可达500公里，温度预报偏差超过3℃。值得注意的是，近年人工智能技术为突破传统限制带来曙光，谷歌NeuralGCM模型在2-15天预报中已超越物理模型，计算效率提升10万倍，但这类技术尚未形成业务能力。

不同天气要素的预测时效也存在显著差异。温度场因变化平缓，7-10天的趋势预测可信度较高；降水预报受对流系统影响，3天后准确率快速衰减；而龙卷风等强对流天气的预警提前量平均仅43分钟。气象部门通常采用"梯次发布"策略：72小时内提供精细化预报，7天内发布天气过程预测，15天以上仅作气候趋势展望。公众需理解，超过一周的天气预报本质上属于概率预测，如某地40天预报中标注"32天超30℃"属于气候统计而非精确预报。

未来随着卫星星座组网、量子计算应用和AI同化技术的发展，预计到2030年中期预报可用性将延长至12天。但受混沌理论根本限制，气象学界普遍认为，逐日天气预报的理论上限约为2-3周，更长期的预测将始终面临精度壁垒。这要求公众理性看待预报时效，既不过度依赖长期预测，也要关注临近更新的短时预警信息。