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弗娄尔还发现预测公司竟然明目张胆地篡改数字，这可能是气象预报行业里公开的秘密了。大多数商业性气象预报都是有偏向性的，可能是故意为之。这些预测公司尤其偏向于预测更多的降水量（但实际上降水并没有那么多），气象学家称之为“降水偏向”。从政府部门得到越多的原始数据，客户面对的气象预报就越多，这种偏向性就会越严重。预测就是这样通过减少准确性来“增加价值”的。
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天气预报说降水概率为60%，你出门会带伞吗？
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关于预测的重要测试中有一项叫作标定，我认为这是最重要的测试。很多次你都说降水概率为40%，但真正下雨的情况有几次呢？如果长期以来，下雨的概率的确为40%，那就说明你的预测是已标定的。而如果下雨的概率有时只有20%或者高达60%，那么你的预测就是未标定的。
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很多领域都难以实现标定，它要求我们做到用概率的方法思考问题，而我们大部分人（包括大部分预测“专家”在内）对此都不是十分擅长。标定会给“过于自信”的预测者——大多数预测者都具有的特点——当头一棒，还需要利用大量数据进行充分评价，也就是对预测者发布的数百个预测进行全面评估。
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气象学家的预测涉及大量数据，他们每天都要预测几百座城市的气温、降雨和其他类型降水的概率。一年下来，气象学家得进行数万次预测。
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这种频繁的预测不仅在我们想评估某个预测的时候大有帮助，对那些预测者本身也很有用，他们会从中得到很多反馈，知道自己当前的做法是不是有什么不妥，以便根据情况加以改变。比如，某些计算机模型倾向于给出多雨天气的预测——比应有的下雨天气多。一旦察觉到这一偏向，你就可以将其改正过来。同样，如果你对自己的预测过于自信，你很快也会认识到这一点。
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美国国家气象局的预测已被证实为极好的标定预测（见图4–7）。如果美国国家气象局说降水概率为20%，就真的有20%的概率会下雨。美国国家气象局一直充分利用反馈信息，所以预测才真实、准确。
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图4–7 国家气象局标定图示
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气象频道的气象学家在某些情况下会编造事实。比如，从过去的情况看，当他们预测下雨的概率为20%时，实际只有5%的概率会下雨。对此，气象频道承认自己是故意为之，这与气象频道的经济动机有关。
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与虚假的天气预报相比，人们对气象预报未能预测到大雨天气的失误更为关注。当大雨不期而至时，人们就会抱怨是气象预报员破坏了他们的野炊，而天气意外放晴则会被视为额外的嘉奖。这并不是科学，但是就像气象频道的罗斯博士对我说的那样：“如果预测是客观的，对降水概率的预报没有任何偏向，那我们可能就有麻烦了。”
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气象频道仍然是一个相对守旧的组织——它的很多用户误认为它是一家政府机构——大多数时候总是照章办事。他们对降水的虚报仅限于在不大可能下雨时稍稍夸大降雨概率——当他们知道实际降雨的概率只有5%~10%时，会假称降雨的概率为20%——万一露馅了还能为自己遮丑。而有时，气象预报的预测又十分符合标定水准（见图4–8），比如，当它预测下雨的概率为70%时，降雨概率还真就是70%。
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图4–8 气象频道标定图示
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若当地的网络新闻中发布了气象预报，事情就会变得混乱不堪。此时，（预测者的）偏向便会突显出来，完全顾不得准确性和真实性了。
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堪萨斯城应该算作气象预报的“大市场”了。这里有酷暑寒冬，有龙卷风和干旱，这个城市的气象预报足以登上所有主流网络。一位名叫 J·D·艾格尔斯顿的当地人，为了帮女儿完成五年级的课程项目，开始跟踪分析当地的电视气象预报。艾格尔斯顿发现这项分析非常有意思，所以连续做了7个月，并把结果发送给“魔鬼经济学”博客。
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电视气象预报员通常不怎么关注预测的准确性，他们可以利用美国国家气象局通过网络或电台免费发布的预测信息，但是与这些信息相比，他们的预测准确性要差很多，而且远不符合标定水平。在艾格尔斯顿的研究里，当堪萨斯城的电视气象预报员预测某些日子100%会下雨时，事实上有1/3的时候根本没下雨（见图4–9）。
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但是，电视气象预报员不会为此道歉。一位气象预报员告诉艾格尔斯顿：“雇用气象员时并没有对其预测准确性的评估，口头陈述表现反而比准确性更重要。”另一位预报员说：“对于电视观众来说，准确性根本不是大问题。”他们的这种态度似乎都是善意的玩笑：谁会在意这一点点的降水偏向呢？尤其还是为了提高收视率。既然公众并不认为我们的预测有多准确，那我们为什么还要劳心费神地做到准确呢？
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图4–9 当地电视台气象预报员标定图示
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这个逻辑有点像“鸡生蛋，蛋生鸡”。电视气象预报员认为他们不必劳神地进行准确的预测，因为他们认为不管怎样都得不到公众的信任；而公众不信任气象预报员，就是因为他们的预报不准确。
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当出现卡特里娜飓风这类紧急情况时，彼此信任就成了一个更加严重的问题。很多美国人并不是直接从飓风中心得到的信息，而是从当地的信息渠道获得的，因此，他们还会继续依靠美国信息资讯频道为其提供准确的信息。如果出现气象预报员与公众之间互不信任的状况，即使在最该听信预报员的话的时候，公众也不会这样做。
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尽可能地做出准确预测
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