气象资料的分析与预测问题建模
数学建模在气象学中的应用
数学建模在气象学中的应用气象学作为研究大气现象和天气变化的学科，对天气和气候的预测具有重要的意义。
为了更准确地预测天气情况，气象学家们借助数学建模方法，利用大量的气象数据进行分析和计算，以得出准确的预测结果。
本文将介绍数学建模在气象学中的应用，以及它对天气预测的重要性。
一、天气预测模型天气预测模型是气象学中最常见的数学建模应用之一。
通过采集、整理和分析各地的气象数据，气象学家可以建立不同的数学模型来预测天气变化。
根据不同的预测时间范围，分为短期天气预报和长期气候预测两类。
短期天气预报主要通过数学模型和计算机算法对当前天气的观测数据进行分析，并运用物理学原理和气象学的规律进行推导和预测。
常用的数学模型包括大气动力学模型、热力学模型和湍流模型等。
这些模型可以模拟大气中的运动、湍流和能量传递等过程，从而提供准确的天气预报结果。
长期气候预测则需要考虑更多的气象要素和时间变化。
气象学家通过分析历史气候数据和大气环流规律，建立起复杂的数学模型来预测未来一段时间内的气候趋势。
这些模型需要考虑的因素包括海洋温度、大气压强、气温等多个要素，因此相对于短期天气预报更加复杂和精细。
二、气象灾害预警模型除了天气预测模型，数学建模在气象学中还广泛应用于气象灾害预警领域。
气象灾害包括台风、暴雨、龙卷风等，给社会带来巨大的危害。
为了及时预警和减少灾害损失，气象学家们设计了各种数学模型，通过对气象数据的处理和分析，提前发现灾害的迹象，并发出预警信号。
例如，在台风预警模型中，气象学家们通过分析历史台风的路径和气象要素，建立起了台风生成、发展和消散的数学模型。
这些模型可以基于气象数据和物理规律，对未来的台风路径和影响范围进行模拟和预测，从而提供给公众及时的预警信息。
三、气候变化模型随着全球气候变化的日益严重，数学建模在气候学中的应用也变得越来越重要。
通过建立气候变化模型，气象学家们可以更好地理解和预测地球气候系统的变化趋势。
气候变化模型主要基于大规模气象和海洋观测数据，并结合地球物理学、生态学等相关学科的知识，通过数学建模和计算机仿真，模拟地球气候系统的运行和变化过程。
基于深度学习的气象数据分析预测模型研究
基于深度学习的气象数据分析预测模型研究一、背景介绍气象数据分析预测模型是一种重要的天气预测技术，它通过收集大量气象数据，分析气象变化规律，实现短、中、长期天气预测，广泛应用于气象、农业、交通、水利等领域。
深度学习技术是近年来兴起的一种机器学习技术，它以模拟人脑神经网络为基础，具有快速训练、高准确率、适应性强等优点。
本文旨在研究基于深度学习的气象数据分析预测模型，提高天气预测精度和效率。
二、深度学习技术在气象数据分析预测模型中的应用深度学习技术包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。
这些神经网络模型都能够处理时序数据，适用于气象数据分析预测模型中。
目前，大多数气象数据分析预测模型采用传统的统计学方法，如自回归模型（AR）、自回归移动平均模型（ARIMA）和指数平滑模型（ES）等。
这些模型存在参数选择困难，精度低等缺点。
相对而言，深度学习技术具有更好的适应性和学习能力，可以更好的应对气象数据复杂性和时序性。
三、基于深度学习的气象数据分析预测模型设计本研究采用基于LSTM的气象数据分析预测模型。
LSTM是一种特殊的RNN，它可以更好地处理时序数据中的长期依赖关系。
该模型的基本思路是，将气象数据的时间序列作为模型输入，通过LSTM神经元进行处理，生成模型输出，即预测数据。
具体地，模型输入包括温度、湿度、风速、气压等各种气象因素，经过时间序列处理后，输出下一时刻的气象预测值。
模型的训练通过反向传播算法进行，优化模型参数，达到更好的预测效果。
四、模型实验与分析为了评估基于LSTM的气象数据分析预测模型的预测效果，本研究选取了中国北京地区2010-2019年的气象数据进行实验。
首先，对原始数据进行数据清洗和归一化处理。
然后，将数据集分为训练集和测试集，采用平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和皮尔逊相关系数（R）等指标进行模型评估。
实验结果表明，与传统的ARIMA模型相比，基于LSTM的气象数据分析预测模型在预测精度和效率方面都有明显提高。
数学建模与气象预测如何利用数学方法准确预测天气
数学建模与气象预测如何利用数学方法准确预测天气气象预测一直是人们关注的热点话题，准确的天气预测对于农业、交通等行业以及人们的生活都至关重要。
而如何利用数学建模方法来提高气象预测的准确性愈发引起了人们的关注。
本文将探讨数学建模与气象预测的关系，以及数学方法在提高气象预测准确性方面的应用。
一、数学建模在气象预测中的作用数学建模是将实际问题通过数学的语言进行描述，建立起相应的数学模型，并利用数学方法对问题进行求解的过程。
在气象预测中，数学建模可以帮助我们将大量的气象数据进行处理和分析，发现天气变化的规律，并预测未来的天气情况。
数学建模在气象预测中的作用主要体现在以下几个方面：1. 数据的分析与处理：气象预测所依赖的数据量庞大，数学建模可以帮助我们对这些数据进行统计分析、插值、滤波等处理，剔除无效信息，提取出有用的数据，为后续的预测工作提供准确的基础。
2. 天气模型的建立：数学建模可以根据已有的观测数据和气象规律建立数学模型，模拟大气运动、辐射传输、水循环等气象过程，从而更加准确地描述和预测天气变化。
3. 参数的优化与调整：气象模型中存在许多参数，通过数学建模可以对这些参数进行优化和调整，提高模型的拟合能力和预测准确性。
二、数学方法在气象预测中的应用1. 时间序列分析法：时间序列是指在连续时间点上观测到的随机现象的数值序列。
利用时间序列分析方法，可以对气象数据进行建模，发现气象变化的周期和趋势，并据此预测未来的天气情况。
2. 数值模型方法：数值模型是通过计算机模拟大气运动的数学模型。
利用有限差分、有限元等数值方法，可以将大气分割成离散的网格，并在每个网格上求解数学方程，从而模拟大气的运动过程。
数值模型方法可以提供比较准确的天气预测结果，但需要大量的计算资源和高精度的初始条件和边界条件。
3. 统计回归方法：统计回归是利用统计学中的回归分析方法研究变量之间的关系。
在气象预测中，可以利用统计回归方法分析各种气象因素之间的关系，建立回归模型，通过已知的气象因素来预测待预测的气象因素，从而实现准确的天气预测。
气象预测模型建立与应用教程
气象预测模型建立与应用教程气象预测是指通过收集、分析气象数据，利用数学和物理模型来预测未来的天气变化情况。
在现代科技的支持下，气象预测模型的建立和应用变得更加精准和高效。
本篇文章将介绍气象预测模型的建立与应用教程，帮助读者更好地了解和使用气象预测模型。
一、气象预测模型建立1. 收集气象数据气象预测模型的建立首先需要收集大量的气象数据，包括温度、湿度、气压、风速等等。
这些数据可以通过气象观测站、卫星遥感等手段获取。
建立一个全面而准确的数据集对于模型的训练和预测结果的准确性至关重要。
2. 数据预处理在收集到气象数据后，我们需要对其进行预处理。
预处理的目的是去除噪声和异常值，平滑数据，并将其转换为模型可接受的形式。
常用的预处理方法包括平滑滤波、缺失值处理、标准化等。
3. 特征提取与选择在预处理后，我们需要从数据中提取出能够反映气象变化规律的特征。
特征可以是单个气象参数，也可以是多个气象参数的组合。
同时，根据特征的相关性和对模型预测的影响，我们还需要对特征进行选择，排除冗余的特征，以减少模型的复杂度和提高预测准确性。
4. 模型选择与训练目前常用的气象预测模型包括物理模型和统计模型两种。
物理模型基于气象学原理和数学物理方程，通过求解模型方程组得到预测结果。
而统计模型则是根据历史气象数据的统计规律建立的回归模型或时间序列模型。
根据不同的需求和应用场景，我们可以选择合适的模型进行训练。
模型训练需要将数据集划分为训练集和验证集，用训练集来拟合模型的参数，并通过验证集来评估模型的性能。
常用的训练算法包括线性回归、支持向量机、神经网络等。
通过不断优化模型的参数和结构，我们可以得到更准确和稳定的气象预测模型。
二、气象预测模型应用1. 短期气象预测短期气象预测主要是对未来几小时到几天的天气进行预测。
这种预测需要考虑到短期的天气系统变化和局地现象，如冷暖锋的移动、降水的分布等。
常用的短期气象预测模型包括数值天气预报模型、统计回归模型等。
气象统计与预报方法
气象统计与预报方法
气象统计与预报方法是一个广泛应用的领域，涉及到大量的数据分析和模型预测。
以下是一些常用的气象统计与预报方法：
1. 回归分析：通过找出气象要素之间的关系来进行预测。
例如，可以建立温度、湿度、气压等气象要素与未来天气状况之间的回归模型，从而预测未来的天气情况。
2. 时间序列分析：将气象数据按照时间顺序进行排列，并分析其随时间变化的特点。
通过对时间序列数据的分析，可以了解气象要素的长期变化趋势以及周期性变化规律，从而预测未来的天气情况。
3. 神经网络模型：基于人工智能和机器学习的方法，通过训练神经网络来识别气象数据中的模式和关系。
神经网络模型可以处理复杂的非线性关系，并且能够处理大量的数据，从而提高了天气预报的准确性和可靠性。
4. 数值预报模型：基于物理和数学方程模拟大气运动的方法。
通过求解这些方程，可以预测未来的天气情况。
数值预报模型是现代天气预报的主要工具之一，尤其在短期和中期天气预报中广泛应用。
5. 统计与物理相结合的方法：结合统计方法和物理方程，对大气运动进行模拟和预测。
这种方法能够更好地解释气象现象的物理过程，并且可以提高天气预报的准确性和可靠性。
6. 数据挖掘技术：通过分析大量的历史和实时气象数据，挖掘出隐藏在数据中的模式和关系。
例如，可以使用数据挖掘技术来分析过去的温度、湿度、气压等气象要素数据，找出它们与未来天气状况之间的关系，从而预测未来的天气情况。
总之，气象统计与预报方法的应用需要根据具体情况选择合适的方法，综合考虑数据的质量、模型的准确性和实际的应用需求等因素。
台风预测中的气象数据分析与建模
台风预测中的气象数据分析与建模随着科技的不断发展，气象预测技术也在不断地进步，成为保障人们生命安全、确保国家发展稳定的重要领域之一。
台风是一种具有极强杀伤力的天气现象，其造成的风暴潮、强风、暴雨等天气灾害往往对人类的生产、生活和社会安全造成巨大的破坏。
因此，对于台风的预测与预警非常重要。
其中，气象数据分析和建模技术是实现精准台风预测的关键。
1. 台风预测概述台风是一种热带气旋，其发生范围通常位于热带和亚热带海域。
其由海洋上升气流引起低气压区形成，随着海洋热量的不断获得和被释放，台风的能量也在呈现波动上升的趋势。
当台风以较高速度旋转并移动时，往往会在靠近海岸、岛屿等地区造成高风速、暴雨等极端天气现象，给人们的生产和生活造成很大的影响。
从气象角度来看，台风的预测主要包括台风路径预测和强度预测。
其中，台风路径预测是指预测台风将从哪里进入、经过和离开，通常是预测台风眼的位置以及其路径走向；强度预测则是指预测台风的风速、风向、气压等强度参数，通常是预测台风的强度等级。
这两个预测对于人们采取适当的防御和应对措施至关重要。
2. 气象数据分析和建模气象数据分析和建模技术是实现台风预测的关键。
气象数据分析是指对气象数据进行统计和分析，找出其中与台风有关的特征和规律；而气象建模则是在气象数据基础上，利用物理学和数学模型进行台风预测。
常用的气象数据包括气象站实时数据、卫星云图数据、雷达回波数据等。
这些数据主要分为两类：一类是实时获取的观测数据，另一类是已经获取的历史数据（包括已有的预测数据）。
这些数据对于台风预测具有重要意义。
2.1 气象数据分析一般而言，气象数据分析有以下几个步骤：（1）数据采集：采集各种气象数据，包括温度、风速、气压、湿度、涡度、切变等数据。
（2）数据预处理：对采集到的数据进行初步处理，如去除重复数据、筛选无效数据、异常值处理等。
（3）数据统计描述：对数据进行基本的统计描述，如数据集中趋势、波动性等等。
数学建模在气象中的应用
数学建模在气象中的应用气象学作为一门研究天气和气候的科学，一直以来都面临着许多挑战。
而数学建模正是通过运用数学方法和理论来解决这些挑战的一种有效手段。
数学建模在气象学中的应用，可以帮助我们更好地理解和预测天气和气候的变化，以及采取有效的应对措施。
本文将介绍数学建模在气象中的应用，并分析其优势和局限性。
一、气象数据分析与预测模型1. 气象数据分析气象数据是气象研究和预测的基础。
利用数学建模技术，可以对大量的气象数据进行分析，提取出相关的特征和规律。
例如，利用数学统计模型，可以对历史气象数据进行回归分析，推导出与特定气象现象相关的影响因子和变化趋势。
这些数据分析结果可以为气象预测提供重要参考。
2. 数值模拟与预测数值模拟在气象学中被广泛使用。
通过将大气和海洋等复杂系统抽象为数学模型，并利用计算机进行模拟，可以得到各种天气和气候的预测结果。
其中，最常用的数值天气预报模型是天气动力学模型和数值气候模型。
这些模型基于数学物理方程，通过计算和迭代，可以模拟出天气系统中的各种过程，如空气运动、湿度变化等，从而实现对天气变化的预测。
二、气象灾害预警模型1. 水文气象模型水文气象模型是一种基于数学模型的气象灾害预警系统。
通过收集、分析和处理实时的气象数据，结合地理信息系统和数学模型，可以对潮汐、雨量等气象要素进行实时监测和预测，进而预警潮汐涨水、洪水、暴雨等灾害。
这种预警模型的应用可以有效地减少气象灾害对人们的影响，并提供及时的应对措施。
2. 风险评估模型气象灾害风险评估模型是基于数学建模的风险评估系统。
通过对历史气象数据和相关因素进行分析，可以计算出特定地区和时间段内气象灾害发生的概率和严重程度。
这种模型可以帮助政府和决策者制定灾害防治政策，并提前做好应对措施，最大限度地减少灾害损失。
三、数学建模在气象中的局限性尽管数学建模在气象中有广泛的应用，但也存在一些局限性。
首先，气象系统是一个复杂的非线性系统，其行为模式往往难以用简单的数学模型描述。
气象数据分析与预测模型研究
气象数据分析与预测模型研究气象是自然界的一种重要现象，不仅给人类生产和生活带来了影响，同时也给环境带来了巨大的变化。
现代气象学已经发展到非常复杂和精细的地步，需要大量的数据和分析手段来对气象现象进行研究和预测。
1. 常用气象数据气象数据是气象学和气象预测的基础。
一般来说，常用的气象数据包括：温度、湿度、气压、风速、降雨量、辐射、能见度、云量等。
这些数据可通过传感器、卫星、雷达、地面观测站等手段获取。
2. 气象预测模型气象预测模型是基于气象数据建立的数学模型，是气象预报中重要的一环。
气象预测模型可分为数值模型、统计模型以及混合模型等。
其中最常用的是数值模型，即基于大量气象数据进行大气环流和气象现象的模拟和预测。
数值模型已经成为现代气象预报的主要手段。
3. 气象数据分析气象数据分析是指对气象数据进行处理和分析，以寻找气象现象的规律性和趋势性。
在气象数据分析过程中，常用的方法包括：回归分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、自回归模型等。
4. 气象数据分析和预测模型的应用气象数据分析和预测模型的应用非常广泛。
在气象预报方面，气象数据分析和预测模型可用于提高气象预报的准确度和可靠性。
在农业生产方面，气象数据分析和预测模型可用于农业生产、灾害防治等。
在能源与环境领域，气象数据分析和预测模型可用于核电站、风电场等的运行管理。
5. 未来发展随着科技的进步和数据获取手段的不断完善，气象数据分析和预测模型将会不断发展和完善。
同时，相应的气象应用也将会不断增加和扩大。
总之，气象数据分析和预测模型是气象学和气象预报的基础，对于人类生产和生活均有巨大的意义。
希望未来可以有更多的科技手段和方法来提高气象预报的准确性和可靠性，更好地服务于人类的生产和生活。
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气象资料的分析与预测建模摘要：本文建立了用于气象资料的分析与预测的数学模型。
经对比该城市与的海拔、气候等极为相似，因此，我们以的标准气象指数为参照建立模型。
首先针对问题一：对该城市两年来的总体气象进行整体评价，并对该城市气候走势进行中长期预测。
我们仿照科学家对环境空气质量综合指数评价的数学模型，以第一年每个月的平均气压、平均气温、平均相对湿度、平均风速、最高气压、最高气温、最高相对湿度、最高风速和的标准气候指数为参数，通过matlab建立与之相关的方程来确定该城市当月的气象质量指数，按照指数数值的大小分为优、良、差三大类，从而评价每个月的气候质量。
运用第二年的数据进行检验模型的正确性：随机选取几个月的气象因素数据，并各自与对应的标准气象数据做差，数值越小则气象质量越好，将分析结果与通过权重综合指数法计算得出的结论做比较。
跟据建立的气象质量评价数学模型和第一、第二两年数据对比趋势图，对该城市气候进行整体评价和中长期的分析预测。
然后针对问题二：对影响极端天气发生的主要指标，比如：降水、温度等建立监控预报体系的数学模型，并用两年的累积气象资料进行验证。
我们运用多元线性回归分析的数学方法，建立了监控预报最高温度的数学模型。
该模型中我们先假设了最高温度的主要影响因素是平均气压、平均气温、平均湿度、日照时数、地面平均温度、降水量等，通过matlab编写程序验证取舍得出平均气压、平均气温、平均湿度、日照时数、地面平均温度是影响降水和温度的主要影响因素；然后，检验多元线性回归方程的拟合优度、相关性；最后，带入两年的累积气象资料进行验证。
最后我们评价了模型的优缺点，并对模型的不足之处进行了改进。
关键词：权重综合气象质量指数；多元线性回归；正态分布。
1.问题重述近年来，我国极端天气呈现出发生频率加大、致灾性加重等新特点，极端天气趋于常态化。
虽然部分地方加大防灾减灾建设并取得一些成效，但相比现实需求，对极端天气监测预警手段仍然不足，防御应对体系建设仍存在明显短板。
附件中是某城市两年连续的日气象资料，包括气压、温湿度、降水量、风力风向等多项气象资料指标。
请你完成以下任务：(1)对该城市两年来的总体气象进行整体评价，并对该城市气候走势进行中长期预测；请详细给出评价的指标体系以及评级和预测的数学模型；(2)对影响极端天气发生的主要指标，比如：降水、温度等建立监控预报体系的数学模型，并用两年的累积气象资料进行验证。
注意：这里的主要指标并不限于降水和温度等指标，你们也可根据实际需求自行选择。
注：该城市的海拔约为30-50米。
2. 问题的背景与分析虽然我国幅员辽阔，地形复杂，但各地的气象在空间分布上仍有一定规律。
我国分布着世界上最大的温带季风区，岭淮河以北是温带季风气候，这里夏季高温多雨，冬季寒冷干燥。
冬冷夏热，雨热同期；岭淮河以南是亚热带季风气候，这里夏季高温多雨，冬季温和少雨，热量充足，气温年较差较小，降水丰富，但季节变化较大；西部的、、、、等多是温带大陆性气候，这里冬冷夏热，年温差大，降水集中，四季分明，年雨量较少，大陆性强；面积广大的青藏高原等地是高原山地气候，这里海拔高，气温低，但辐射强，日照丰富，降水少，冬半年风力强劲，气温的年较差小，日较差大。
近年来，我国极端天气呈现出发生频率加大、致灾性加重等新特点，极端天气趋于常态化。
虽然部分地方加大防灾减灾建设并取得一些成效，但相比现实需求，对极端天气监测预警手段仍然不足，防御应对体系建设仍存在明显短板。
向社会提供准确及时的天气监控预测是我们的宗旨；满足人民对气象信息的多种需我们的目标。
因此，准确的对极端天气监测预警，有着十分重要的意义。
我们建立的这个数学模型就是本着对极端天气监测预警的角度出发，以城市多年的历史数据为参照，建立气象评价体系数学模型和对极端温度、风速的监控预报体系数学模型。
模型的假设与符号说明模型的假设：1．假设气象部门提供的实测数据是准确的，能较真实地反映该城市的气象情况。
2．假设气象与该城市气象相似。
3．假定网上所给的标准气候指标可靠。
4. 假定最高气温与与平均气压、平均气温、平均湿度、日照时数、地面平均温度成线性函数。
5. 假定最高气温时随机变量，服从均值为零的正态分布。
符号说明：Ii——第i项气象因素指数；N——参数项数；C imax ——第i 项气象因素(月) 均最大值； C i —— 第i 项气象因素( 月)平均值； Si —— 第i 顶气象因素标准值； Qi ——第i 项气象因素指数的权数； P i ——第i 项气象因素指数的修正； I ——综合气象质量指数； K ——权重综合气象质量指数。
Y ——最高气温； x1——平均气压； x2——平均气温； x3——平均湿度； x4——日照时数； x5——地面平均气温； bi ——Xi 的回归系数；3.气象评价体系模型的建立与修正为了能够更客观地评价和预测某地的气象，我们仿照科学家对环境空气质量综合指数评价的数学模型，以每个月的平均气压C1、平均气温C2、平均相对湿度C3、平均风速C4、最高气压C1极、最高气温C2极、最高相对湿度C3极、最高风速C4极和的标准气候指数Si 为参数，通过matlab 建立与之相关的函数方程来确定该城市当月的综合气象质量指数I ，然后在评级列表中查出气象质量等级。
3.1综合气象质量指数法计算公式:Si Ci Ci I i*max =（1）∑==ni ii I P I 1* （2）其中第i 顶气象因素评价标准Si 从表1—1气象标准指数表中获取。
表3—1 市标准气象值平均气压 平均气温 极端最高气温 极端最低气温 降水量平均相对湿度 平均风速 (%) 1月 1024.2 -3.7 12.9 -18.3 2.7 44 2.6 2月 1022 -0.7 19.8 -16 4.9 44 2.8 3月1017.45.826.4-158.3463.14月 1010 14.2 33 -3.2 21.2 46 3.2 5月 1005.7 19.9 36.8 2.6 34.2 53 2.9 6月 1001.2 24.4 39.2 9.8 78.1 61 2.5 7月999.7 26.2 41.9 16.6 185.2 75 2.1 8月 1003.7 24.9 36.1 11.4 159.7 77 1.8 9月 1010.5 20 34.4 4.3 45.5 68 2 10月 1016.7 13.1 29.3 -3.5 21.8 61 2.1 11月 1021.3 4.6 22 -10.6 7.4 57 2.4 12月1023.8-1.519.5-15.62.8492.6运用公式（1）（2）得出该市综合气象质量指数I ，然后从表1—2中对应查出气象质量等级。
表3—2 气象质量分级标准 , 所参加评价的气象环境因素指数在计算中权重值相同, 主要污染物对环境空气质量的影响评价结果偏低。
3.2综合指数法的修正为能更加客观地评价气象质量, 在综合指数法的基础上, 给各单项指数根据一定条件赋予一个权重值, 各单项指数与权重值的乘积之和为评价综合气象质量指数, 并将此法称为权重综合气象质量指数法, 计算公式如下:设,10,1≤≤=∑=i ni iii Q II Q (i=1,2,3…n) （3） 若S 为05.00<≤i Q 的个数, 且n S <≤0, t 为15.0≤<i Q 的个数, s n t -≤≤0,分指数权重赋值公式:0.05, 05.00<≤i Q5.005.0),5.005.01(1≤≤--∑--=i ts n i iiQ t s QQ （4）15.0,5.0≤<i Q则11=∑=ni i P 且∑==ni ii I P K 1*。
（5）修正综合指数法说明: 对分指数太小或太大分指数赋值, 即05.00<≤i Q 或15.0≤<i Q 时,对分指数取值偏差不大, 5.005.0≤≤i Q 时, 用加权算术平均数计算分指数权数, 用公式( 4) 求出分指数权数, 再由公式( 5) 求出综合指数。
3.3权重综合指数法的应用表3—3 该市第一年气象质量指数对照表从表3—3可以看出, 使用两种方法计算的综合污染指数略有不同,权重综合气象质量指数法计算结果略高于综合气象质量指数法,该市第一年的三月、五月、六月、七月、八月、九月、十月、十一月的权重气象质量指数均为优。
3.4权重综合指数法的检验我们常用单个气候因素的真实值与标准值作差或商，来判断气候质量。
所以可以用气候的差或商值来检验模型的正确性。
将该市第二年每个月的平均气压、平均气温、平均相对湿度、平均风速、与市标准气象值做对比，画出折线图如图：表3—5 该市第二年月平均气压与标准气压对比折线图表3—6 该市第二年月平均气温与标准气温对比折线图表3—7 该市第二年月平均湿度与标准湿度对比折线图风速表随机选取第二年中数月（如二月份、七月份、十一月）的气象因素数值进行做差检验，差值较小者的为优，其次为良，最后为差。
做差得：二月份平均气压差值：1018.2-1022=-3.8平均气温差值：-1.4+0.7=-0.7平均湿度差值：0.58-0.44=0.14平均风力差值：1.4-2.8=-1.4七月份平均气压差值：993.6-999.7=-6.1平均气温差值：28.7-26.2=2.5平均湿度差值：0.62-0.75=-0.13平均风力差值：1.5-2.1=-0.6十一月份平均气压差值：1011.5-1021.3=-9.8平均气温差值：9.9-4.6=5.3平均湿度差值：0.45-0.57=-0.12平均风力差值：1.3-2.4=-1.1分别运用综合气象质量指数法和权重综合气象质量指数法计算得二月、七月、十一月质量等级如表3—4表3—4 该市第二年气象质量指数对照表经做差分析知七月的各个气候因素差值相对较小，气象质量等级应最高，十一月的各个气候因素差值相对较大，气象质量等级应最低，此结果正与运用权重综合气象质量指数法计算结果相同。
3.5结论：权重综合污染指数法对极端值进行了处理, 根据分指数的大小不同分别赋予其不同的权重值；与综合气象质量指法相比，对主要气象因素在权重上有所侧重, 运用此法对该市第二年的数据进行检验，评价结果也与实际情况能较好吻合。
4.对该市气候的整体评价及中长期预测4.1对该市气候的整体评价：该市的气候整体表现为夏季高温多雨，冬季寒冷干燥，冬冷夏热，雨热同期，属于典型的温带季风气候。
4.2对该市气候的中长期预测：表4—1 预测对照数据日期综合气象评估指数检测数据权重气象评估检测数据1月份 1.0798 1.12142月份 1.1676 1.0791 1.1888 1.19013月份 1.0209 1.07314月份 1.058 1.1495月份0.984 1.01736月份0.9692 1.03517月份0.9305 0.9973 0.971 1.01618月份0.9883 0.99599月份0.9416 0.983910月0.9395 0.9771份11月0.9792 1.3934 1.0226 1.803份12月1.0659 1.1332份表4—2 预测对照图根据建立的气象质量评价数学模型和第一、第二两年数据对比趋势图，分析预测得综合气象质量会逐渐变差,平均气压有缓慢降低趋势，平均气温有缓慢升高趋势，最高气温缓慢降低趋势，最低气温缓慢升高趋势，平均湿度缓慢降低趋势，降水量缓慢降低，平均风力缓慢增大等。