气象统计方法第六章气候趋势分析全解

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气象统计分析与预报方法

气象统计分析与预报方法气象统计分析与预报方法旨在利用历史气象数据和统计学方法，对未来气象变化进行预测与分析。

这些方法可以帮助气象学家和气象预报员更好地预测天气变化，提高气象预报准确性。

以下是几种常见的气象统计分析与预报方法。

1.对比分析法：此方法通过对比历史气象数据和当前观测数据，寻找相似的天气模式，并用这些相似的模式来预测未来的天气变化。

例如，可以通过对比去年同期的气象数据和当前的观测数据，预测未来几天的天气情况。

2.趋势分析法：此方法通过分析气象变量的长期变化趋势，来预测未来的气象变化。

利用统计学方法，可以发现其中一气象变量的周期性或趋势性，并根据这些趋势进行天气预测。

例如，通过分析过去几十年的气温数据，可以预测未来一段时间内的气温变化。

3.数理统计方法：此方法利用数学和统计学的原理，对气象数据进行分析和拟合，构建数学模型来预测未来的气象变化。

这种方法常用于复杂的气候系统或大气环流预测。

例如，利用统计学方法分析历史的大气压力和风场数据，可以预测未来几天的气压和风向。

4.数值模拟方法：此方法利用计算机模型对大气运动进行模拟和预测。

通过设定初值和边界条件，模型可以预测未来一段时间内的天气变化。

数值模拟方法目前是气象预报中最常用的方法之一，也是最准确的方法之一、例如，利用大气数值模型，可以预测未来几天的降水和气温等参数。

5.集合预报方法：此方法通过同时运行多个气象模型并综合其预测结果，得到更准确的天气预报。

由于气象系统的复杂性和不确定性，单一模型往往存在一定的误差和局限性。

而集合预报方法可以减小这种误差和局限性，并提高预报的可靠性。

例如，通过同时使用多个数值模型的结果，可以得到更可靠的天气预报。

综上所述，气象统计分析与预报方法是通过对历史气象数据进行分析和预测，利用统计学和数学模型的方法来预测未来的天气变化。

这些方法可以提高气象预报的准确性和可靠性，为人们提供更好的天气预报服务。

气候统计基本气候状态的统计检验PPT课件

若观测到的差异表明真实的差异存在的证据越强，则越有理由表明存在真实的差异。
❖ 检验所用的显著性水平：针对具体问题的具体特点，事先规定检验标准。
显著性检验的基本思想
❖ 由以上原理得到的操作过程：把观测到的显著性水平与作为检验标准的显著性水平比较。
若小于该标准时，则拒绝原假设；若大于该标准，则认为没有足够证据拒绝原假设。
1 1
❖ 则：Vaˆr[x]s2 s2(11) ，
n n 11
其中 (11)/(11) 为方差膨胀系数
有效自由度
❖ 实际上气候变量的一个突出特点就是具有红噪声谱，即不同时间的数据之间不是完全独立的(不是随机的)；
❖ 气候变量某一时刻的状况对后面的状况是有影响的，很多气候变量有很强的持续性或者很高的自相关；
置信度间隔
参数检验 ——单样本t检验
❖ 最为常用的统计检验；
❖ t分布为对称分布，非常类似于Gaussian分布，但极值处（左右两侧）具有的概率分布高于Gaussian分布；
❖ 适用于两种情况：
总体方差未知时；遵从正态分布的均值检验，小样本也适用。
参数检验 ——单样本t检验
❖ t分布只有一个参数，，称为“自由度”，自由度无限增大时，t 分布将趋近于 Gaussian分布，实际上，当自由度大于30后，两者的分布曲线基本接近。
❖ 第二类：原假设H 0 实际上是不正确的，但我们却错误地接受了它，这是犯了“纳伪”的错误，称为第二类错误，用表示。
假设性检验可能犯的两类错误 —— 图示
零分布的PDF
特定H A 正确前提下的检验统计量分布的PDF
Area
A rea 0 .0 5
当减小，则必然增加，因此为了较好的平衡误差概率的发生，有时会选择较不严格的显著性水平，如 0.10

第6章-天气预报原理和方法

2．锋面和气旋：
在实际大气中，锋面和温带气旋常常在一起出现。早在 20 世纪 20 年代初，卑尔根(Bergen)学派的气象学家就提出了中纬度天气尺度气旋结构和演变的概念模型，其中最著名的模型就是气旋—锋面模型。(Bjerknes(1919)等提出) 温带气旋形成于一条锋面上。
图 9.6 气旋理想模型
天气预报的历史沿革
看云识天气→根据物像来推测天气→ →单站预报→天气图预报→应用气
象卫星、天气雷达→用计算机进行天气预报。
伴随着科技的不断进步，天气预报得到了快速的发展。
天气预报的种类:
按预报时效可大致分为：临近预报(1～2 小时) 甚短期预报(2～12 小时) 短期预报(12～48 小时) 中期预报(3～10 天) 长期预报(10 天以上)等；
图 9.11 锋面附近的云图
三.天气形势预报和气象要素预报
在天气学方法的预报中，只有对未来天气形势变化作出正确的判断，才能对一地的天气(气象要素和天气现象)变化作出正确的预报。
天气形势预报是天气预报的基础
1.天气形势预报：
大范围环流，高低气压系统（高空的长波槽、脊和地面气旋、反气旋）和锋面等的预报。
目前制作天气预报的方法：
天气学预报方法统计学预报方法动力学预报方法
及这三种基本预报方法的结合：天气—统计预报方法动力—统计预报方法天气—动力预报方法等。
天气学预报方法（或称天气图方法）：
以天气图为主要工具，配合卫星云图、雷达图等，用天气学的原理来分析和研究天气的变化规律，从而制作天气预报的方法。这种方法主要用于制作短期预报。
第一步我们用初始时刻的 u, v, w, ρ,T 和 p（通常记作 u0, v0, w0, ρ0,T0 和 p0）计算出初始时刻的 F0, 这时应有：

统计学中的季节性调整与趋势分析方法

统计学中的季节性调整与趋势分析方法统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在各个领域都有广泛的应用。

在经济学、市场研究、气象学等领域，统计学的季节性调整与趋势分析方法被广泛应用，以帮助人们更好地理解和预测数据的变化趋势。

一、季节性调整季节性调整是指在一定时间范围内，数据呈现出周期性变化的现象。

例如，零售业的销售额在圣诞节和其他假日季节通常会有较大的增长，而在其他时间则相对较低。

季节性调整的目的是消除这种周期性变化的影响，以便更准确地分析趋势。

常用的季节性调整方法包括移动平均法和X-12-ARIMA法。

移动平均法是通过计算一定时间段内的平均值来平滑数据，以消除季节性变化的影响。

X-12-ARIMA法则是一种更复杂的季节性调整方法，它结合了自回归移动平均模型和季节性分解模型，能够更准确地预测和调整季节性变化。

二、趋势分析趋势分析是指通过对数据的长期变化进行分析，预测未来的趋势。

在经济学中，趋势分析可以帮助人们预测市场的发展趋势，从而做出相应的决策。

在气象学中，趋势分析可以帮助人们预测气候变化，制定相应的防灾减灾措施。

常用的趋势分析方法包括线性回归分析和指数平滑法。

线性回归分析是通过建立一个线性模型来描述数据的趋势变化，从而预测未来的趋势。

指数平滑法则是一种基于加权平均的方法，它对历史数据进行加权平均，以预测未来的趋势。

三、季节性调整与趋势分析的应用季节性调整与趋势分析方法在各个领域都有广泛的应用。

在经济学中，它们可以帮助人们预测市场的发展趋势，制定相应的投资策略。

在市场研究中，它们可以帮助人们了解消费者的购买习惯和偏好，从而优化产品和营销策略。

在气象学中，它们可以帮助人们预测气候变化，制定相应的防灾减灾措施。

例如，在零售业中，季节性调整与趋势分析方法可以帮助零售商了解产品销售的季节性变化和趋势，从而合理安排库存和促销活动。

在气象学中，季节性调整与趋势分析方法可以帮助气象学家预测气候变化，提前做好防灾减灾准备。

气象统计方法气象资料及其表示方法课件

气象统计方法气象资料及其表示方法
（1）概念峰度系数与偏度系数是用来衡量随机变量概率
密度分布曲线形状的数字特征，描述了气候变量的分布特征。
偏度系数：表征曲线峰点对期望值（平均值）偏离的程度。
峰度系数：表征曲线分布形态顶峰的凸平度（即渐进于横轴的陡度）。
气象统计方法气象资料及其表示方法
（2）标准偏度系数和峰度系数的计算公式为：
气象统计方法气象资料及其表示方法
气象统计方法气象资料及其表示方法
气象统计方法气象资料及其表示方法
ARGO计划
气象统计方法气象资料及其表示方法
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 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）
气象统计方法气象资料及其表示方法
气象统计方法气象资料及其表示方法
江苏省气温异常及其标准化
气象统计方法气象资料及其表示方法
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
化）。
气象统计方法气象资料及其表示方法
江苏省全年月降水数据分布图
气象统计方法气象资料及其表示方法
第二节多要素的气象资料
*也可以理解为同一要素多个格点（站点）的资料，下面慢慢体会。
气象统计方法气象资料及其表示方法
江苏省冬季气温的异常（1958-2007）
气象统计方法气象资料及其表示方法
如何正确计算异常场？
气象统计方法气象资料及其表示方法

气候统计气候变化趋势分析

|r|越大，变量x与时间t之间的线性相关就越大；
结果分析——检验
可通过对相关系数进行检验来判断变化趋势是否显著：，若 r r ，表明变量x随给定显著性水平，
时间t的变化趋势是显著的，否则则不显著；
也可对回归方程进行显著性检验：
SSR /1 MSR F SSE /(n 2) MSE
周期平稳时间序列
许多气象变量并不是平稳时间序列，而是具有周期循环，例如中高纬度的温度、海平面气压等时间序列，体现出年或半年循环，实际分析前，应先去除这些循环平均值；气候系统受到多种外部强迫，如（地球轨道变化，CO2浓度增加等），以及其它低频变化的影响，对于较短时间尺度分析而言，其所表现出的趋势可能是长周期变化的一部分；
滑动平均——公式
原始数据序列：
xi , i 1, 2,
滑动后序列为：
yt
k L
,n
,n L
பைடு நூலகம்
wx
L
k t k
, t L 1,
2L+1为滑动区间/滑动长度，这样处理则使滑动后时间序列起始点可落在原时间序列对应的坐标点上（中心滑动平均）
滑动平均——权重
上式中 wk 为权重系数，且为对称的，即： wk wk ；权重可以相等也可以不等，但必须满足所有权重之和等于1；对于等权重而言，如为3年的滑动平均，则 L=1，每个权重为1/3；通常为了能更好的体现平滑效果，多采用非等权重平滑，如对于3点的1-2-1加权平滑。
Asia6 Trend=-0.69/10a F test: 95%
Asia7 Trend=-0.17/10a
Asia8 Trend=-0.17/10a F test: 95%

气象统计方法 pdf

气象统计方法
气象统计学是一门应用数学的科学.它研究的内容主要是气象观测、气象数据处理和通过数学方法研究大气现象的统计学。

气象统计方法有助于测算出有关气象变化和气象现象的统计量。

气象统计方法，主要包括:描述统计和推断统计。

描述统计是一种统计方法，它将观测数据进行汇总和分析，从而说明某一观测系统的本质特点。

比如，气象观测数据中存在的平均气温、总降水量及其月均等属性就属于描述统计的范畴。

推断统计是一种统计方法，它研究的是观测数据的统计特征，从而推断出随机变量的分布情况，并处理相应的方面，研究大气现象的发展趋势及其可能的影响因素。

比如，在讨论气象变化问题时，利用推断统计的方法，可以推断出某一地区气温变化的规律和可能的变化范围，以便做出预测性判断。

气象统计方法在实践中广泛应用。

其中，描述统计方法可用于研究某一观测数据的特征，比如对日最高气温、最低气温进行描述，推断统计方法可用于研究大气现象的发展趋势，比如利用推断统计方法进行气温变化预测。

气象统计方法还可以用于台风移动路径的预测、大气现象的预测和气候模拟实验等研究。

气象统计方法的实施需要许多数学和统计处理技术，如时间序列分析、概率论、统计推断、多元分析、通用线性模型等。

此外，气象统计方法还受到地理空间和数据空间结构的影响，了解大气现象的时空变化规律及其影响因素，还有必要分析其时空演变规律。

总之，气象统计方法作为气象学中重要的研究方法之一，在有效
分析观测数据和研究大气现象的发展趋势方面显示出了其独特的优势。

它的实施需要多种统计计算技术的结合，而且受到地理空间及数据结构的影响，因此，它是一个具有很高难度的研究内容。

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2006年7月18日，一名青年跳入英国的泰晤士河游泳。
7月，英国出现了据称是近百年来的最高气温。
2006年7月23日，在法国东南部的里昂，一只猴子端起瓶子喝水。在今年热浪袭击期间，法国共有112人直接死于高温
2006年7月19日，在德国东部的一片麦田中，一位农民手捧受到高温干旱影响而颗粒干瘪的麦穗。
气象统计方法
主讲：温娜
南京信息工程大学大气科学学院 2014年9月
本课件主要参考南信大李丽平老师的课件
第六章气候变化趋势分析
1. 1861年以来，全球的气温变化趋势如何？ 2. 找出20世纪气温增幅最大的两个时期。
气候变化的影响
可能的影响
健康
天气原因的死亡现象传染病
农业
气候变化气温降水
。
第三节滑动平均（wei47）
一、方法概述
滑动平均是趋势拟合技术最基础的方法，它相当于低通滤波器。用确定时间序列的平滑值来显示变化趋势。
对样本量为n的序列x，其滑动平均序列为：
1 k ˆ j xi j 1 x k i 1
j 1,2,, n k 1
其中，k为滑动长度，k最好取奇数，以使平均值可以加到时间序列中项的时间坐标上。
之则为下降趋势，b值的大小反应了上升和下降
的速率，即倾向程度。 2，相关系数r 变量与时间的相关系数表示变量y随时间变化程度。要判断变化趋势的程度是否显著，就要对相关系数进行显著性检验。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 举例 1
举例2
第二节
累积距平
一、方法概述累积距平也是一种常用的、由曲线直观判断变化趋势的方法。对于序列x,其某一时刻t的累积距平表示为：
气候变暖，雪线升高，气候变冷，雪线下降。
第一节
线性倾向估计
基本概念： ---气候时间序列：随时间变化的一列气候数据。如年降水总量序列、月海表温度序列、季平均气温序列等。 ---气候序列的基本特点： 1）数据取值随时间变化； 2）每一时刻取值的随机性； 3）前后时刻数据之间存在相关性、持续性； 4）序列整体有上升或下降趋势，呈周期振荡 5）某一时刻数据取值出现转折或突变。
淮河流域夏季降水标准化距平
3 2.5 2 1.5 1 0.5 0 -0.5 -1 -1.5 -2 -2.5 1952 1956 1960 1964 1968 1972 1976 1980 1984 1988 1992 1996 2000 2004
三、五、七和九点二次平滑
一、方法概述
对时间序列做三点二次、五点二次、七点二次和九点二次平滑，与滑动平均一样，也起到低通滤波的作用，以展示出变化趋势。优点：可以克服滑动平均削弱过多波幅的缺点。
对时间序列x，用二次多项式拟合：
x a0 a1t a 2 t 2
a2 ， a1 、根据最小二乘法原理确定系数 a 、可以得到三点二次、五点二次、七点二次和九点二次平滑公式：
ˆt x
其中，
(x
i 1
t
i
x)
x
i 1 n
t 1,2,, n
1 x n
i
二、计算步骤（1）计算出x的均值；（2）根据上式逐一计算出各个时刻的累积距平值。
注意：最后一个累积距平值为0(相当于全部距平的和，当然为0)。
三、计算结果分析 1）累积距平曲线呈上升趋势，表示距平值增加(正距平为主)； 2）呈下降趋势，表示距平值减小(负距平为主) ； 3）从曲线明显的上下起伏，可以判断其长期显著的的演变趋势及持续性变化，甚至还可以判断出发生突变的大致时间。从曲线小的波动可以考察其短期的距平值变化。
拉萨站冬季气温的异常（1958-2007）
对样本量为n、预报量y与预报因子 x(时间变量)的一组样本，如果认为y与x 是一种统计线性关系，预报量的估计量与x有如下关系：
ˆ i a bxi i 1,2,, n y
1，回归系数b
回归系数b表示了变量y的趋势倾向。b符号
为正，说明变量随时间t的增加呈上升趋势，反
二、计算步骤
n个数据可以得到n-k+1的平滑值。先用前k个数据求和，得到一个数字，然后依次用这个数字减去平均时段的第一个数字，并加上第k+1个数据，再用求出的值除以k，循环这样的过程计算出第2个到第nk+1个平滑值。第一个平滑值就是前k个数据的平均值。
三、计算结果分析主要从滑动平均序列曲线图来诊断其变化趋势。例如：看其演变趋势有几次明显的波动，是呈上升还是下降趋势。
图1c 1981 年是个明显的转折点, 在这之前累积曲线呈下降趋势, 海温以负距平为主, 这之后累积曲线呈上升趋势, 海温以正距平为主。1951- 1980 年平均海温距平为-0.08℃, 1982- 1993 年为0.21℃, 赤道太平洋年平均海温1981 年后
b 西风漂流区的年平均海温距平(实线) 和累积曲线(虚线) ; 比1981 年前增加了0.29℃ c 赤道太平洋区年平均海温距平(实线) 和累积曲线(虚线).
海平面上升
作物产量灌溉用水的需求变化
自然灾害
频率地理分布强度
水资源
水量水质用水竞争
海岸带
沿岸侵蚀沿岸土地淹没沿岸城乡保护的成本
自然生态区
物种和栖息地的丧失
2008年春节前后中国雪灾
2009年11月11日大雪（太原/石家庄）
2009年11月10日湖北冰雹十级大风渔民吓得腿软
图1b 1976 年是个明显的转折点, 在这之前累积曲线基本上呈上升趋势, 海温以正距平主, 这之后累积曲线呈下降趋势, 海温以负距平为主。19511975 年平均海温距平为0.2℃, 而1977- 1993 年平均海温距平为-0.28℃。这就是说西风漂流区年平均海温从19511975 年至1977- 1993 年下降了0.48℃。
2010年西南干旱
挖地八天找水
这是2006年2月,德国南部部分地区遭遇暴风雪天气。据当地气象学家称，这是德国南部近十年来遭遇的最强降雪。
这是2006年2月23日，距菲律宾首都马尼拉东南675公里的吉恩萨贡村2月17日被暴雨引发的泥石流袭击，造成上千人丧生。
这是2006年5月10日，一名男子在喷泉中享受清凉。当日，巴基斯坦部分地区最高温度达到49摄氏度。