气象统计实习报告.doc
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气象统计实习报告
专业：大气科学
班级：xxxx 级 x 班
学号：2012130xxxx
姓名：
2 * 实习一 求 求 500hPa 高度场气候场、距平场和均方差场 一、实习结果
1981.1 距平场 1981.1 500hpa 高度场在欧亚大陆为正距平，在印度洋和太平洋为负距平。
3 1981.1 气候场 1982.1 的气候场呈现明显的沿纬度的上升而下降的趋势。
1981.1 均方差场 1981.1 的均方差场在欧亚大陆的南侧有最小值，在 10N~20N 的南侧岁纬度而降低，在其北侧随纬度升高。
的 二、相关的 fortran 程序，gs 文件 （ （1 ）Fortran 程序:
program main
parameter(nx=37,ny=17,mo=12,yr=4)
real var(nx,ny,mo,4)!数据
real vars(nx,ny,mo)!4 年气候态
real jp(nx,ny, mo,4)!距平
real fc(nx,ny,mo)!方差
real jfc(nx,ny,mo)!均方差
integer i,j,m,y,irec
real::summ=0.0 !*********************求均方差********************* do m=1,12
do i=1,37
do j=1,17
do y=1,4
4
summ=summ+jp(i,j,m,y)**2
enddo
fc(i,j,m)=summ/4!方差
jfc(i,j,m)=sqrt(fc(i,j,m))!均方差
summ =0.0
enddo
enddo enddo
!****************************************** open(11,file="d:\shixi\vars.grd",form="binary" ) open(12,file="d:\shixi\jp.grd",form="binary" ) open(13,file="d:\shixi\jfc.grd",form="binary" ) do m=1,12
write(11)((vars(i,j,m),i=1,nx),j=1,ny) enddo do m=1,12
write(13)((jfc(i,j,m),i=1,nx),j=1,ny) enddo do y=1,4
do m=1,12
write(12)((jp(i,j,m,y),i=1,nx),j=1,ny)
enddo enddo
close(11)
close(12)
close(13) End （2 2 ）s Gs 程序
1. 距平场 "open e:\anomaly.ctl" "set gxout shaded" "d xiaobao" "set gxout contour" "d xiaobao" "draw title 1982 年 1 月" "enable print e:\anomaly.gmf" "print" "disable print" 2. 气候场 "open e:\climate.ctl" "set gxout shaded" "d xiaobao"
5 "set gxout contour" "d xiaobao" "draw title 1982.1" "enable print e:\climate.gmf" "print" "disable print" 3. 均方差场 "open e:\deviation.ctl" "set gxout shaded" "d xiaolu" "set gxout contour" "d xiaolu" "draw title 1982.1 deviation" "enable print e:\deviation.gmf" "print" "disable print" * 实习二 计算给定数据资料的简单相关系数和自相关系数
根据下表中年平均气温和冬季平均气温的等级数据进行下列计算：
1）计算两个气温之间的简单相关系数。
2）分别找出两个气温数据自相关系数绝对值最大的滞后时间长度。（滞后长度 τ 最大取 10）
6 一、实习结果 （1）计算简单相关系数
为 计算出相关系数为 r=0.4685170 （2）分别找出两个气温数据自相关系数绝对值最大的滞后时间长度。（滞后长度τ 最大取 10）
可以知道，年平均气温在度 滞后长度 j=7 ，冬季 j=4 最大 的 二、相关的 fortran 程序（部分）
implicit none
real x(20)!年平均气温
real y(20)!冬季平均气温
real :: zx(10)=(/0,0,0,0,0,0,0,0,0,0/)
real :: rzx(10)=(/0,0,0,0,0,0,0,0,0,0/)
real ::s=0.0 !协方差
real ::jx=0.0
real ::jy=0.0
real ::jfx=0.0
real ::jfy=0.0,r
integer i,t,j
real ::m=0.0
data x/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 y/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/
do i=1,20
jx=jx+x(i)
jy=jy+y(i)
end do
do i=1,20
s=s+(x(i)-jx/20)*(y(i)-jy/20)
jfx=jfx+(x(i)-jx/20)**2
jfy=jfy+(y(i)-jy/20)**2
7
end do
r=s/20/sqrt(jfx/20*jfy/20)
print *,"r=",r
do t=1,10
do i=1,20-t
zx(t)=zx(t)+(x(i)-jx/20)*(x(i+t)-jx/20)
end do
rzx(t)=zx(t)/(20-t)/(jfx/20)
print *,t,rzx(t)
if(abs(rzx(t))>m) then
m=abs(rzx(t))
j=t
end if
end do
print *,"年平均温度的自相关系数绝对值最大的滞后时间长度"
print *,j
实习三 计算给定数据的落后交叉相关系数和偏相关系数
根据下表 北京冬季（12 月~2 月）气温资料 计算：12 月气温与 1 月和 2 月气温的落后交叉相关系数（滞后长度 τ 最大取 10）和偏相关系数。在实习报告中给出程序。
年份 12 月 1 月 2 月 1951 1.0 -2.7 -4.3 1952 -5.3 -5.9 -3.5 1953 -2.0 -3.4 -0.8 1954 -5.7 -4.7 -1.1 1955 -0.9 -3.8 -3.1 1956 -5.7 -5.3 -5.9 1957 -2.1 -5.0 -1.6 1958 0.6 -4.3 0.2 1959 -1.7 -5.7 2.0 1960 -3.6 -3.6 1.3 1961 -3.0 -3.1 -0.8 1962 0.1 -3.9 -1.1 1963 -2.6 -3.0 -5.2
8 1964 -1.4 -4.9 -1.7 1965 -3.9 -5.7 -2.5 1966 -4.7 -4.8 -3.3 1967 -6.0 -5.6 -4.9 1968 -1.7 -6.4 -5.1 1969 -3.4 -5.6 -2.0 1970 -3.1 -4.2 -2.9 1971 -3.8 -4.9 -3.9 1972 -2.0 -4.1 -2.4 1973 -1.7 -4.2 -2.0 1974 -3.6 -3.3 -2.0 1975 -2.7 -3.7 0.1 1976 -2.4 -7.6 -2.2 1977 -0.9 -3.5 -2.3 1978 -2.7 -4.2 -0.5 1979 -1.6 -4.5 -2.9 1980 -3.9 -4.8 -1.4 一、 实验结果 偏相关系数 计算出的 12 月气温与 1 月气温的偏相关系数为 0.327，12 月气温与 2 月气温的偏相关系数为 0.290。
的 二、相关的 fortran 程序
Funtion area(x,y)
implicit none
real x(30)
real y(30)
real ::jx=0.0
real ::jy=0.0
real ::jfx=0.0
real ::jfy=0.0,r
integer i,
real ::s=0.0
do i=1,30
jx=jx+x(i)
jy=jy+y(i)
end do
do i=1,30
s=s+(x(i)-jx/30)*(y(i)-jy/30)
jfx=jfx+(x(i)-jx/30)**2
jfy=jfy+(y(i)-jy/30)**2
end do
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r=s/30/sqrt(jfx/30*jfy/30)
print *,"r=",r end funtion area
* 实习四 求给定数据的一元线性回归方程 利用下表数据，以环流指标为预报因子，气温为预报量，计算气温和环流指标之间的一元线性回归方程，并对回归方程进行检验。
年份 气温 T 环流指标 1951 0.9 32 1952 1.2 25 1953 2.2 20 1954 2.4 26 1955 -0.5 27 1956 2.5 24 1957 -1.1 28 1958 0 24 1959 6.2 15 1960 2.7 16 1961 3.2 24 1962 -1.1 30 1963 2.5 22 1964 1.2 30 1965 1.8 24 1966 0.6 33 1967 2.4 26 1968 2.5 20 1969 1.2 32 1970 -0.8 35 一、实习结果
（ （1）
）用 用 excel 制作的气温- 环流的医院线性回归方程
10 气温-环流指数的一元线性回归方程y = -0.2343x + 7.5095-2024680 10 20 30 40环流指数气温T气温T线性 (气温T) 回归方程为：ˆ 7.5-0.23 y x （ （2 ）回归方程的检验 检验结果：
F =20.18> F α =4.41，回归方程显著 二、n Fortran 程序（部分）
（ （1）
）
回归方程的检验 !回归方程显著性检验 !计算两数组的距平及均方差 do i=1,m var(i)=0 do j=1,nx diff(j,i)=dat(j,i)-ave(i) var(i)=var(i)+diff(j,i)**2 end do var(i)=sqrt(var(i)/nx) end do !计算协方差 i=1;t=0 do j=1,20 t=t+diff(j,i+1)*diff(j,i) end do E=t/20 !计算相关系数 r=E/(var(1)*var(2)) print*,"the relative value r is:"， r F=r**2*(nx-2)/(1-r**2)
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实习五 求给定数据的多元线性回归方程 说明：x 1 -x 4 为四个预报因子，y 为预报量；样本个数 n=13 要求：选取预报因子 1、2、4，求预报量的标准化回归方程。
i 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 x 1
7 1 11 11 7 11 3 1 2 21 1 11 10 x 2
26 29 56 31 52 55 71 31 54 47 40 66 68 x 3
6 15 8 8 6 9 17 22 18 4 23 9 8 x 4
60 52 20 47 33 22 6 44 22 26 34 12 12 y 78.5 74.3 104.3 87.6 95.9 109.2 102.7 72.5 93.1 115.9 83.8 113.3 109.4 用 一、用 excel 制作的医院线性回归方程 x1：y = 0.2088x + 6 x2：y = 2.2033x + 32.731x3：y = 0.3681x + 9.1923x4：y = -2.7198x + 49.0380204060801001201400 5 10 15x1x2x3x4y线性 (x1)线性 (x2)线性 (x3)线性 (x4) 标准化变量回归方程：1 2 4ˆ =0.5679 +0.4323 0.2613 y x x x
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* 实习七 计算给定数据的 11 年滑动平均和累积距平
利用数据 ma.dat，编写 11 点滑动平均的程序，ma.for 给出了阅读资料的 fortran 程序。数据在文件夹中单独给出。
要求：实习报告中附出程序，并给出原数据和滑动后数据的图形（1张图）和累积距平数据图形（1 张图）
一、实习结果
累积距平数据图形
滑动后数据 二、 分 部分 fortran 程序：
program ma
13 ! dimension x(1000),x1(1000),nny1(1000) ! write(*,10) ! 10format(5x,"n=?,ih=?,nyear=?") ! Read(*,*)n,ih,nyear ! ********************************************** ! * n: sample size of the time series * ! * ih:moving length * ! * nyear: first year of the series * ! * x(n): oroginal time series * ! * x1(n-ih+1): moved series * ! ********************************************** integer i,n,ih,nyear parameter (n=85,ih=11,nyear=1922)
30real x(n),x1(n-ih+1) open(2,file="d:\ma.dat ")
read(2,*)(x(i),i=1,n)
close(2) do i=1,n-ih+1
x1(i)=sum(x(i:i+ih-1))/ih
end do print*,x1
open(10,file="d:\moveaverage.txt")
write(10,"(f10.6)")(x1(i),i=1,n-ih+1)
close(10) end
* 实习八 对给定的海温数据进行 EOF 分析
给出海表温度距平数据资料 sstpx.grd，以及相应的数据描述文件sstpx.ctl，对其进行 EOF 分析，资料的时空范围可以根据 sstpx.ctl 获知。
数据在文件夹中单独给出，距平或者标准化距平处理后再进行EOF。
Zhunsst.for 给出了如何读取资料， Ssteof.for 为对距平或者标准化距平处理后的资料进行 EOF 分析。
14 要求：实习报告中给出第一特征向量及其时间系数，并分析其时空特征。
由上图可看出，1957 、1973 、1985 、1989 年正异常较大，此时有 El Nino 出 现。厄尔尼诺现象是 发生在热带太平洋海温异常增暖的一种现象，大范围热带 太平洋增暖，会造成一些地区干旱，另一些地区又降雨过多的异常气候现象。
1956 、1974 、1988 年负异常比较大，海面温度变低，有 La Nina 出现。
15 拉尼娜是指赤道太平洋东部和中部海面温度持续异常偏冷的现象（与厄尔尼 诺现象正好相反），也伴随着全球性气候混乱。
由图分析，El Nino 和 和 La Nina 可能以一 定的周期交替出现。