气象统计实习报告 (2)

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：

*实习一求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。

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。

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

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）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'

'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）

一、实习结果

（1）计算简单相关系数

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，年平均气温在滞后长度j=7，冬季j=4最大

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

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

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。

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

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excel制作的气温-环流的医院线性回归方程

气温-环流指数的一元线性回归方程

y = -0.2343x + 7.5095

-2

024680

10

2030

40

环流指数

气温T

气温T

线性 (气温T)

回归方程为：

? 7.5-0.23y

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、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)

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

一、用excel 制作的医院线性回归方程

x1：y = 0.2088x + 6

x2：y = 2.2033x + 32.731

x3：y = 0.3681x + 9.1923

x4：y = -2.7198x + 49.038

0204060801001201400

5

10

15

x1x2x3x4y

线性 (x1)线性 (x2)线性 (x3)线性 (x4)

标准化变量回归方程：124? =0.5679 +0.43230.2613y

x x x

*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、部分fortran程序：

program ma

! 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。

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。

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La Nina 可能以一定的周期交替出现。