气象统计方法第一章气象及其表示方法.

3）均方差小的要素预报比大的困难还是容易？
原因？
4）变量减去某常数后均方差相同。
5）标准差与变量值同量纲，一般用标准差表
示变量取值变化的大小。
数据的标准化
对气象要素x,资料长度n,其表达式：
xt x xzt Sx
t 1， 2, , n
特征：1）标准化变量的平均值为0。
2）标准化变量的方差为1。
第七章 主分量分析
第八章 聚类分析
第一章 气象资料及其表示方法
一、气象资料（研究对象）
1. 气象要素
大气温度、压力、空气湿度、风向和风速、降水、
云、雾、雷暴、辐射、能见度等
还有土壤、陆面植被、海洋等监测要素
2. 气象监测
全球监测系统
ARGO计划
气象监测意义：
1. 记录天气、气候的实际情况 2. 了解气候的基本状况
习起引导作用
• 课时安排 – 总学时：48学时（1-16周） – 讲授为主, 课堂练习
• 考核方式
– 平时成绩（出勤、课堂作业）
– 期末考试
参考书目：
1、李湘阁等《气象统计方法》， 2、黄嘉佑著《气象统计分析与预报方法》，气象出版社， 2004.3
3、施能著《气象统计预报》，气象出版社，2009.11
方 差
向量表示形式：
气象上的应用：
1)如果12月份气温标准差比1月份大，反映了
12月份气温随时间变化幅度比1月大。 2)对于同一个月（例如12月），如果南京气温 的标准差比拉萨小，表明拉萨冬季气温的变化幅 度比较大。 (内陆日变化较沿海大,这个日变化大小的比较使 用的是标准差的比较)
江苏省各月气温标准差
4、吴洪宝等著《气候变率诊断和预测方法》，气象出版社，
2010.6
5、魏凤英著《现代气候统计诊断与预测技术》，气象出版 社，2009.9
教学内容
第一章 气象资料及其表示方法 第二章 气候稳定性检验 第三章 选择最大信息的预报因子 第四章 一元线性回归分析 第五章 多元线性回归分析
第六章 气候趋势分析
4） 变率和变差系数
1）意义：
说明变量值变化的大小。
2）变率
绝对变率：距平绝对值的平均。
1 n Va xi x n i 1
相对变率： 绝对差系数
标准差与平均值之比（%）
Sx 1 1 2 Vp （xi - x） x x n i 1
气象统计方法
主讲：温 娜
南京信息工程大学 大气科学学院 2015年3月
本课件主要参考南信大李丽平老师课件
气象统计方法：利用统计方法对气象资料样本进
行分析来估计和推测总体的规律性，为气象预报提
供依据。
要求：
1、掌握气象上常用的一些统计方法，运用这些方法
进行资料分析，在此基础上作一些简单的气候预
测等
2、了解其它方法在业务和科研中的应用，对后期学
为何要进行标准化？
各要素单位不同、平均值和标准差也
不同。为使它们在同一水平上比较，采用
标准化方法，使它们变成同一水平的无单
位的变量----标准化变量。
江苏省气温异常及其标准化
降水距平百分率
距平/平均值*100%
1）计算降水距平，即观测值减去平均值
2）1步骤所得结果除以该平均值，乘以100 ％，即为降水距平百分比 注意：当观测值序列时间比较长，超过30年，可以 选择1980－2009的平均值，作为步骤1中的平均值
气象上的应用：
中心化的概念： 把资料处理为距平的方法叫中心化。 气象上常用距平值代替原样本中的资料值作 为研究对象。
中心化的必要性： 因为气象要素的年变化周期影响很大，各月 的平均值不一样，为了使之能在同一水平下比较， 常使用距平值（比如之前的举例）。
特性：距平值的平均值为0，使用方便； 直接作为预报值，比较直观（偏高/偏 低）。
3. 分析研究气候变化规律
4. 气候预测 （第一张天气图的诞生）
拉萨站（29N, 91E）气温观测数据
江苏省（116-122E，30-36N）月平均气温数据 （1958-2007）
江苏省（116-122E，30-36N）月平均气温数据 （1958-2007）
二、气象资料的表示
气象中单个或多个要素可看成为统计学
2.某站点1960至2010年一月份的气温
3.某站点某时段冬季/夏季降水
2、数据资料的统计特征
要素样本中资料分布的特点---用一些统计量
表征。
1）平均值
含义：平均值是要素总体数学期望的一个估计。 反映了该要素的平均（气候）状况。
平均值概念在气象上的应用：
气象上的月平均气温、年平均气温及某要素多 年平均值就是这种统计量。 例如：某地气候状态 （对于逐月资料，一般分别 求各月多年的平均值，所以会有12个月平均值场； 逐日资料也是类似）。 气象研究中，不同时间分辨率气象资料的使 用（逐日资料、月资料、年资料等）
举例： 江苏气候？
江苏省1958-2007年月平均气温
江苏省各月气温平均值（气候态）
江苏省1958-2007年冬季月平均气温
2）距平
• 含义：反映数据偏离平均值的状况 ，也是通常所 说的异常。 • 距平序列：单要素样本中每个样本资料点的距平 值组成的序列称为距平序列，也可以记为距平向 量。
中单个或多个变量。
第一节 单个要素的气象资料
1、数据的表示：
某要素x有n 次观测值，其向量表达形式
为
或者
n 样本容量
时间序列概念
数据是随时间变化的序列，习惯称为时间序列。 例如：取某要素月平均值的n年资料
几何意义： （1）n 维空间中的一个点
（2）一维空间（单坐标）中的n个点
举例：
1.某站点1958至2007年的气温
表示变量的相对变化，
n
注意：
绝对变率和标准差的数量级与变量平均
值的量级有关。
有些同类型变量，彼此之间平均值差别
大，若要比较它们的变化性用绝对变率和
标准差不恰当，应当利用相对变率或变差
系数。
5）频率分布 累积频率概念的引入：
举例：
某地气温的变化情况？
（气温偏高、偏低是相对于它的平均值而言）
江苏省冬季气温的异常（1958-2007）
如何正确计算异常场？
不可取
江苏省气温异常（1958-2007）
3）方差和均方差（标准差）
对气象要素x,资料长度n,其表达式：
含义：
是均方差（标准差），描述样本中资料与平均 是方差。
值差异的平均状况，反映变量围绕平均值的平均变化程度 （离散程度），