超过 7 天的长期天气预报的准确性通常较低，原因如下：
大气过程的混乱性：
天气系统是由高度复杂和混乱的大气过程驱动的。
随着时间的推移，这些过程会以非线性的方式相互作用，导致预测变得困难。
长期变化的不可预测性：
天气预报依赖于初始条件，这些条件随着时间的推移会发生变化。
诸如遥远的风暴系统或长期气候模式等因素很难准确预测，这会增加长时间预报的不确定性。
数据分辨率的限制：
天气模型使用离散的网格来解决大气方程。
当网格分辨率太低时，模型可能无法捕捉小尺度天气特征，这会影响长期预报的准确性。
一般来说：
天气预报在 0-3 天内的准确性最高。
4-7 天的预报准确性开始下降。
7 天以上的预报仅用于提供一般性的趋势预测，准确性较低。
例外情况：
在某些情况下，长期天气预报可能更加准确，例如：
长期气候模式：埃尔尼诺-南方涛动 (ENSO) 等气候模式可以影响全球天气模式，从而使长期预报更具可信度。
滞后效应：某些天气事件的影响可能会持续数周甚至数月，从而提高了长期预报的准确性。
结论：
超过 7 天的天气预报具有较低的准确性，仅用于提供一般性的趋势预测。
对于更准确和及时的预测，建议参考短期的天气预报。