气象统计实习_气象统计实习报告

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《气象统计方法课程实习》

学生姓名

x

x

学

号

xxxxxxxxxxxx

院

系

大气科学

专

业

大气科学

任课教师

x

x

二Ｏ一四年十二月二十日

实习一 求500hPa高度场气候场、距平场和均方差场

（1）气候场

二月份高度场的气候场呈现南高北低的状态，陆地上的高度场比较稀疏，而在西太平洋上高度场比较密集。

7月份高度场的气候场总体呈现东高西低的状态，在印度半岛出现低压中心，而在赤道西太平洋地区出现高压中心，位置在130°E，25°N附近。35°N以北高度分布很密集，而35°N以南比较稀疏。

（2）距平场

1982年5月距平场在我国华东地区出现负距平,在亚洲西南部也出现低压中心，在青藏高原处为正距平。

1984年4月距平场在日本东部海洋地区形成低压中心，印度半岛的西部有一低压中心，在35°N-40°N基本都为正距平。

（3）均方差场 三月份高度的均方差场整体呈现南小北大的状态。说明低纬地区高度的波动幅度比较小，而中高纬地区高度的波动比较大。在太平洋北部波动最大。

十月份高度的均方差场在西太平洋有极大值，其余地区波动都较小。

实习二 计算给定数据资料的简单相关系数和自相关系数

单相关系数和自相关系数程序：

program main

parameter(n=20,m=10)integer i,j,t,max1,max2 real r,s1,s2 real a(n),b(n),ano1(n),ano2(n),bzh1(n),bzh2(n),r1(m),r2(m)real ave1,ave2,sum12,sum11,sum22 data a/3.40,3.30,3.20,2.90,3.40,2.80,3.60,3.00,2.80,3.00,3.10,3.00,2.90,2.70,3.50,3.20,3.10,2.80,2.90,2.90/ data b/3.24,3.14,3.26,2.38,3.32,2.71,2.84,3.94,2.75,1.83,2.80,2.81,2.63,3.20,3.60,3.40,3.07,1.87,2.63,2.47/

!求平均

!求距平

ano1(n)=0.0 ano2(n)=0.0 do i=1,n ano1(i)=a(i)-ave1 ano2(i)=b(i)-ave2

ave1=0.0 ave2=0.0 do i=1,n ave1=ave1+a(i)ave2=ave2+b(i)enddo ave1=ave1/n ave2=ave2/n Enddo

!求标准差

s1=0.0

s2=0.0

do i=1,n

!标准化

!求相关系数

sum12=0.0 sum11=0.0 bzh1(n)=0.0 bzh2(n)=0.0 do i=1,n bzh1(i)=ano1(i)/s1 bzh2(i)=ano2(i)/s2 s1=s1+ano1(i)*ano1(i)

s2=s2+ano2(i)*ano2(i)enddo s1=sqrt(s1/n)s2=sqrt(s2/n)enddo

sum22=0.0 do i=1,n

sum12=sum12+ano1(i)*ano2(i)sum11=sum11+ano1(i)*ano1(i)sum22=sum22+ano2(i)*ano2(i)enddo r=sum12/sqrt(sum11*sum22)print* print*,'中国1970-1989年年平均和冬季平均气温的相关系数为r=',r print*!求自相关系数

r1(m)=0.0 r2(m)=0.0 do t=1,m

do j=1,n-t r1(t)=bzh1(j)*bzh1(j+t)+r1(t)r2(t)=bzh2(j)*bzh2(j+t)+r2(t)enddo r1(t)=r1(t)/(n-t)r2(t)=r2(t)/(n-t)enddo

!比较自相关系数绝对值大小

max1=1 max2=1 do t=2,m

if(abs(r1(t))>abs(r1(max1)))max1=t if(abs(r2(t))>abs(r2(max2)))max2=t enddo print*,'年平均气温自相关系数绝对值最大的滞后时间长度为:',max1,r1(max1)print* print*,'冬季平均气温自相关系数绝对值最大的滞后时间长度为:',max2,r2(max2)print* end

t

t分析：中国1970-1989年年平均和冬季平均气温相关系数为0.47，为正相关;年平均气温自相关系数绝对值最大的滞后时间长度为7，自相关系数为负，呈负相关;冬季平均气温自相关系数绝对值最大的滞后时间长度为4，自相关系数为负，呈负相关

实习三（附加）

计算给定数据的落后交叉相关系数和偏相关系数

程序：

program main

parameter(n=30,m=10)integer i,j,t real ave1,ave2,ave3,r12,r13,r23,ry1,ry2,ry3 real a(n),b(n),c(n),ano1(n),ano2(n),ano3(n),bzh1(n),bzh2(n),bzh3(n)real rt12(m),rt13(m)!a-12月；b-1月；c-2月--(30个数据)data a/1.0,-5.3,-2.0,-5.7,-0.9,-5.7,-2.1,0.6,-1.7,-3.6,-3.0,0.1,-2.6,-1.4,-3.9,-4.7,-6.0,-1.7,-3.4,-3.1,-3.8,-2.0,-1.7,-3.6,-2.7,-2.4,-0.9,-2.7,-1.6,-3.9/ data b/-2.7,-5.9,-3.4,-4.7,-3.8,-5.3,-5.0,-4.3,-5.7,-3.6,-3.1,-3.9,-3.0,-4.9,-5.7,-4.8,-5.6,-6.4,-5.6,-4.2,-4.9,-4.1,-4.2,-3.3,-3.7,-7.6,-3.5,-4.2,-4.5,-4.8/ data

c/-4.3,-3.5,-0.8,-1.1,-3.1,-5.9,-1.6,0.2,2.0,1.3,-0.8,-1.1,-5.2,-1.7,-2.5,-3.3,-4.9,-5.1,-2.0,-2.9,-3.9,-2.4,-2.0,-2.0,0.1,-2.2,-2.3,-0.5,-2.9,-1.4/!求平均

ave1=0.0 ave2=0.0 ave3=0.0 do i=1,n

ave1=ave1+a(i)ave2=ave2+b(i)ave3=ave3+c(i)enddo

ave1=ave1/n ave2=ave2/n ave3=ave3/n!求距平

!求标准差

s1=0.0 s2=0.0 s3=0.0 do i=1,n

s1=s1+ano1(i)*ano1(i)s2=s2+ano2(i)*ano2(i)s3=s3+ano3(i)*ano3(i)ano1(n)=0.0

ano2(n)=0.0

ano3(n)=0.0

do i=1,n

ano1(i)=a(i)-ave1

ano2(i)=b(i)-ave2 ano3(i)=c(i)-ave3 enddo

enddo s1=sqrt(s1/n)s2=sqrt(s2/n)s3=sqrt(s3/n)!标准化

bzh1(n)=0.0 bzh2(n)=0.0 bzh3(n)=0.0 do i=1,n

bzh1(i)=ano1(i)/s1 bzh2(i)=ano2(i)/s2 bzh3(i)=ano3(i)/s3 enddo!求落后交叉相关系数（滞后长度τ最大取10）12月与1月rt12；12月与2月rt13

rt12(m)=0.0 rt13(m)=0.0 do t=1,m

do i=1,n-t rt13(t)=bzh1(i)*bzh3(i+t)+rt13(t)rt12(t)=bzh1(i)*bzh2(i+t)+rt12(t)enddo

rt12(t)=rt12(t)/(n-t)rt13(t)=rt13(t)/(n-t)enddo

print*,'12月气温与1月气温的落后交叉相关系数依次为(1-10年):' print '(10f6.2)',rt12 print* print*,'12月气温与2月气温的落后交叉相关系数依次为(1-10年):' print '(10f6.2)',rt13 print*!求相关系数，12月和1月r12；12月和2月r13，1月和2月r23

r12=0.0 r13=0.0 r23=0.0 do i=1,n

r12=r12+bzh1(i)*bzh2(i)r13=r13+bzh1(i)*bzh3(i)r23=r23+bzh2(i)*bzh3(i)enddo r12=r12/n r13=r13/n r23=r23/n

!求偏相关系数，12月和2月(消除1月)ry1；1月和2月(消除12月)ry2；12月和1月(消除2月)ry3

ry1=(r13-r12*r23)/sqrt((1-r23*r23)*(1-r12*r12))ry2=(r23-r12*r13)/sqrt((1-r13*r13)*(1-r12*r12))ry3=(r12-r13*r23)/sqrt((1-r23*r23)*(1-r13*r13))print*,'消除1月影响，12月与2月气温的偏相关系数:',ry1 print* print '(a,f11.7)',' 消除12月影响，1月与2月气温的偏相关系数:',ry2 print* print*,'消除2月影响，12月与1月气温的偏相关系数:',ry3 print* end

分析：消除1月影响，12月与2月气温的偏相关系数为正，呈正相关;消除12月影响，1月与2月气温的偏相关系数为正，呈正相关;消除2月影响，12月与1月气温的偏相关系数为正，呈正相关

实习四 求给定数据的一元线性回归方程

程序

program main

!x为环流指标（预报因子），y为气温（预报量）

real x(n),y(n)real ave1,ave2,s12,s1,s2,b,b0,r,F data x/32,25,20,26,27,24,28,24,15,16,24,30,22,30,24,33,26,20,32,35/ data parameter(n=20)integer i y/0.9,1.2,2.2,2.4,-0.5,2.5,-1.1,0,6.2,2.7,3.2,-1.1,2.5,1.2,1.8,0.6,2.4,2.5,1.2,-0.8/!求平均 ave1=0.0

ave2=0.0 do i=1,n ave1=ave1+x(i)ave2=ave2+y(i)enddo ave1=ave1/n ave2=ave2/n!求协方差、预报因子预报量的方差 s12=0.0

s1=0.0

!求b，b0 s2=0.0 do i=1,n

s12=s12+(x(i)-ave1)*(y(i)-ave2)s1=s1+(x(i)-ave1)*(x(i)-ave1)s2=s2+(y(i)-ave2)*(y(i)-ave2)enddo s12=s12/n s1=s1/n s2=s2/n b=s12/s1 b0=ave2-b*ave1!求回归方程

print*,'气温和环流指标之间的一元线性回归方程为：' print'(a,f5.2,f5.2,a)',' y=',b0,b,'x' print*!检验F r=sqrt(s1/s2)*b F=r*r/((1-r*r)/(n-2))print'(a,f8.4)',' F =',F end

分析F=20.40>Fα=4.41，回归方程显著

实习五（附加）求给定数据的多元线性回归方程

：实习六（附加）分析中国夏季降水线性趋势的分布特征

程序：

program main

parameter(m=160,n=25)integer i,t(n),avet integer sta(m)!站号 real lon(m),lat(m),f(m,n)

!经，维，记录

real ave(m),ano(m,n),anot(n)real b(m),sxy(m),st real time

integer level format(3a,25i)format(25f8.1)1000 2000

!读数据

open(5,file='d:qxtj6160zhan-rainfall-summer.txt')read(5,1000)do i=1,m read(5,*),sta(i),lon(i),lat(i),(f(i,j),j=1,n)enddo

!计算数据平均，距平，得到距平数组ano(m,n)

ave(m)=0.0

ano(m,n)=0.0 do i=1,m

do j=1,n ave(i)=ave(i)+f(i,j)

end do ave(i)=ave(i)/n do j=1,n ano(i,j)=f(i,j)-ave(i)

end do

enddo

!计算时间距平anot(n)

t(n)=0 avet=0 anot(n)=0 do i=1,n t(i)=1981+i avet=t(i)+avet enddo avet=avet/n do i=1,n

anot(i)=t(i)-avet enddo!计算b(m)(160个)

b(m)=0

sxy(m)=0.0 st=0.0 do j=1,n st=anot(j)*anot(j)+st

Enddo

do i=1,m

do j=1,n

sxy(i)=ano(i,j)*anot(j)+sxy(i)enddo b(i)=sxy(i)/st enddo print* print*,'160站夏季降水线倾向率:' print '(10f7.2)',(b(i),i=1,m)print* End

分析：b(m)为正时，降水有随时间增多的 趋势；b(m)为负时，降水有随时间减小的趋势

实习七 计算给定数据的11年滑动平均和累积距平

程序：

program main

parameter(n=85,k=11,nyear=1922)real dat(n),ano(n),h(n-k+1),l(n)real ave 1000 format(f3.1)2000 format(f5.1)3000 format(10f5.1)4000 format(5f5.1)!读文件

!求距平

!滑动平均

h(n-k+1)

h(n-k+1)=0

do i=1,n-k+1

ave=0.0 ano(n)=0.0 do i=1,n ave=ave+dat(i)open(5,file='d:qxtj7ma.dat')do i=1,n read(5,*)dat(i)enddo enddo ave=ave/n do i=1,n ano(i)=dat(i)-ave

enddo

do j=i,i-1+k h(i)=h(i)+dat(j)enddo h(i)=h(i)/k enddo!累计距平l(n)

l(n)=0.0 do i=1,n

do j=1,i l(i)=l(i)+ano(j)enddo Enddo

!输出

open(6,file='d:qxtj7h.dat')

open(7,file='d:qxtj7l.dat')

write(6,1000)(h(i),i=1,n-k+1)

write(7,2000)(l(i),i=1,n)close(6)close(7)

write(*,'(“11年滑动距平为”)')write(*,3000)(h(i),i=1,n-k+1)print* write(*,'(“累计距平为”)')write(*,4000)(l(i),i=1,n)print* End

分析：数据从1922年到2006年共85年。在922-1953年之间呈波动下降的趋势，在1953-1963年呈波动上升趋势，上升幅度较大，在1963 年后大致在同一水平上波动，没有升降的趋势。

分析：1922年至1931年间数据呈整体偏高的状态，从1932年开始，数据年左右结束，1967年至2006年间，数据距平存在波动，但是整体呈现偏高状态。

实习八 对给定的海温数据进行EOF分析

程序截图：

第一特征向量: 第一特征向量对应的时间系数：

分析：由上面两个图综合得知，在时间系数为正的年份，如1955-1957、1974-1976等年，赤道太平洋中部至东部的海温是较正常水平偏低的，海温在1976年最低。

而在时间系数为负的年份，如1958、1966、1983-1984、1987等这些年份，赤道太平洋中部至东部的海温是较正常水平偏高的，1983年左右海温最高

*排版有些问题，请见谅。

*实习五太麻烦，没有写；实习六只做了一半； *仅作参考