气象资料的分析与预测问题
气象统计分析与预报方法：03_第一章-基本统计量
s 2
1 n
n
( xi
i 1
x )2
▪ 标准差（standard deviation）
方差的平方根
s
1
n
n
(xi x)2
i1
变化幅度统计量— 方差和标准差
由于均方差反映样本资料偏离平均值的整体平均 状况，故对逐月样本资料而言，要分别计算其每个 月的均方差场，共得到12个。 这12个月的均方差场可以反映要素的年际异常的 季节变化情况.
▪ 例如，1月和7月某日温度相对本月长期平均温度 的距平相同，但1月和7月数据离散程度，即标准 差不同，而距平标准化值能体现出这两月中这种 温度变化是否是属于异常事件。
稳健估计量
▪ 离散程度统计量 IQR （interquartile range） : 四分位距，又称 为四分位差
IQR q0.75 q0.25
▪ 四分位距通常是用来构建箱形图，以及对概率分布 的简要图表概述。对一个对称性分布数据（其中位 数必然等于第三四分位数与第一四分位数的算术平 均数）。
数据的距平标准化
▪ 原因及优点---不同单位、不同量级数据之间
便与比较
▪
计算公式---
xz
xx sx
sxx， s x
为标准差
▪ 特点1---通常标准化后的数据为无量纲的数据
中心趋势统计量-平均值
平均值的应用：
平均值的概念很简单,但在气象科学应用中应视具体问题而慎 重考虑,一般而言,平均值的概念有下列两个方面的应用:
(1)日平均值转变为月平均值
若要将要素的日平均值转变为月平均值，只要直接利用上式 进行计算，其中的n为某个月的天数。类似地，可利用月平 均值求年平均值，此时 n = 12，为一年中的月数。
数值天气预报基本问题及展望讲解
• 2000年以来,在科技部“十五”国家重点科
技攻关和“973”国家重大基础研究项目经
费支持下,中国气象局组织中国科学家自主
研究开发的多尺度通用数值天气预报系统
。
陈耀登
7
基本问题、历史及展望
三份重要文件
1.中国气象局《气象科技创新体系建设指导 意见（2014-2020年）》2014.10.30
2.中国气象局《国家气象科技创新工程（ 2014—2020年）实施方案》2014.10.30
基本问题、历史及展望
数值天气预报基本问题、 及展望
陈耀登
1
基本问题、历史及展望
陈耀登
Outline
0. 国内现状 1. Basic Concepts of NWP（基本问题） 2. Brief History of NWP（发展历程） 3. Operation of NWP and The Future
• 气象教育历久弥新 • 学科建设与人才培养面临挑战：
天气预报、数值模拟、大气化学、地球 观测、人工影响天气等方面仍有不足
陈耀登
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基本问题、历史及展望 1.1 Basic Concepts of NWP
(1) What is Numerical Weather Prediction? (2) What are the main components of NWP?
GRAPES-Meso 对中国区域的降水进行短期（60小时以内）预报，
如降水发生区域、降水强度、降水出现时段等
台风模式 专门针对发生在西太平洋-我国沿海的台风，进行其 中心位置、移动路径的中短期（96小时内）预报
中期T213 集合预报
对未来1-10天，特别是第5-10天期间、全球大尺度环
气象学中的气象观测数据分析与应用方法研究
气象学中的气象观测数据分析与应用方法研究气象观测数据在气象学研究和应用中起着至关重要的作用。
通过对气象观测数据的分析与应用，可以加深对天气和气候的理解，为天气预报、气候变化研究以及决策制定提供科学依据。
本文将探讨气象学中的气象观测数据的分析与应用方法。
一、气象观测数据分析方法1.1 统计分析方法统计分析是气象观测数据分析的基本方法之一。
通过对大量观测数据进行整理和计算，可以得到平均值、标准差、相关系数等统计量，从而揭示出数据的规律性和性质。
常用的统计方法包括：（1）均值和标准差分析：计算观测数据的平均值和标准差，可以评估数据的集中程度和离散程度，进而推断天气现象和气候特征。
（2）相关分析：通过计算观测数据之间的相关系数，可以揭示变量之间的关联关系，如温度与降雨量之间的相关性。
（3）频率分析：通过对观测数据的频次进行统计，可以分析天气事件的发生频率，如降水频率、风向频率等。
1.2 数值模拟方法数值模拟是一种基于大气动力学原理和数值计算方法的气象观测数据分析方法。
通过建立数值模型，将观测数据输入，并通过数值计算得到大气各种变量的数值预报结果。
数值模拟方法可以提供对天气和气候的空间分布和时序变化的模拟，为气象预报和气候研究提供重要参考。
1.3 空间插值方法气象观测数据通常只覆盖有限的观测点，而需要对更广阔区域的气象变量进行预测和估计。
空间插值方法是一种通过建立数学模型，将已知观测点的数据推导到未知区域的方法。
常用的空间插值方法包括：克里金插值、反距离加权插值、三角剖分插值等。
二、气象观测数据应用方法2.1 天气预报气象观测数据是天气预报的基础数据。
通过对气象观测数据的分析与应用，可以揭示不同天气系统的变化趋势和演变规律，从而提高天气预报的准确性和时效性。
常见的天气预报方法包括：实况分析法、模式预报法、统计预报法等。
2.2 气候变化研究气象观测数据对于气候变化研究也具有重要意义。
通过对气象观测数据的长期分析和比较，可以揭示气候的长期变化趋势和周期性变化规律，如全球气温上升、降水模式变化等。
气象分析知识点总结
气象分析知识点总结1. 气象要素气象要素是指描述大气状况或气象现象的物理量，可以分为主要要素和次要要素。
主要要素包括气温、气压、湿度、风速和降水，而次要要素则涵盖云量、能见度、霜冻等。
气象要素的变化直接影响着天气的变化和气象灾害的发生，因此对各种气象要素进行准确的观测和分析是气象分析的重要基础。
2. 气象数据气象数据是进行气象分析的基础，包括历史气象数据和实时气象数据。
历史气象数据记录了过去一段时间内各种气象要素的观测值，是分析气象变化规律和趋势的重要依据；而实时气象数据则提供了当前大气状况的观测值，是进行短期天气预报和气象灾害监测的重要数据来源。
3. 气象分析方法气象分析方法包括目视分析、数值分析和统计分析等。
目视分析是指通过对气象图、卫星云图和气象雷达图等图像资料的观察和分析来推断天气变化的趋势；数值分析是指利用气象数值模式对大气的物理过程进行模拟和预测，从而得出未来天气的预报结果；而统计分析则是通过对历史气象数据的统计和分析，来揭示气象变化的规律和趋势。
不同的气象分析方法有着各自的优缺点，通常需要结合多种方法进行综合分析。
4. 天气系统分析天气系统分析是指通过对气象图、卫星云图和气象雷达图等图像资料的分析，来识别和分析天气系统的形成和演变过程。
常见的天气系统包括高压系统、低压系统、冷锋、暖锋、干冷空气团和湿热空气团等，在天气分析过程中需要对这些天气系统进行准确的识别和分析，从而预测天气的变化趋势。
5. 大气环流分析大气环流是指大气中巨大的气流系统，它主导着天气的形成和变化。
大气环流分析是气象分析的重要内容之一，通过对大气环流的分析，可以揭示大气运动的规律和趋势，为长期气候变化和气候预测提供支持。
常见的大气环流有赤道气流、副热带气流、温带气流和极地气流等，它们之间的相互作用和演变过程影响着全球气候的变化和季节性的天气变化。
6. 气象灾害分析气象灾害是指由气象要素的极端变化所引起的自然灾害，包括台风、暴雨、冰雹、干旱等。
预测天气的十四小技巧
预测天气的十四小技巧预测天气是一个复杂而精确的过程，需要综合考虑气象学的知识、地理环境和大量的数据分析。
以下是预测天气的十四小技巧，帮助人们更好地了解天气变化。
1.气象数据分析：通过收集和分析气象数据，如气温、湿度、风向和风速等，可以更好地理解天气变化趋势。
2.气象模型：气象模型使用数学算法，基于大量的数据来预测未来天气。
了解和理解气象模型的原理可以提高预测的准确性。
3.观测地理特征：地理特征，如海洋、山脉和河流，对天气产生影响。
了解当地的地理特征可以帮助预测天气变化。
4.气象雷达：气象雷达可以监测降水情况，并提供关于降水类型、强度和方向的信息。
通过气象雷达数据，可以预测雨量和风暴的到来。
5.卫星图像：卫星图像可以提供云层、风暴和气旋的可视化信息。
通过观察卫星图像，可以预测天气系统的运动和变化。
6.历史数据：研究以往的天气数据可以发现一些规律和趋势。
了解历史天气数据可以帮助预测未来的天气。
7.气象信号：气象信号包括风速、气压、湿度和温度等。
观察气象信号的变化可以预测天气变化。
8.气象图表：气象图表是基于气象数据绘制的图表，如气温、降水和风向等。
通过观察气象图表可以判断天气趋势和变化。
9.观察天空：观察天空的云层、颜色和形状等可以推测天气情况。
例如，深红色的晚霞可能意味着明天会有好天气。
10.预测气候：气候是长期的天气模式。
通过研究气候变化，可以预测未来几周、几个月甚至几年的天气趋势。
11.季节性变化：每个季节都有典型的天气特征。
了解每个季节的典型天气变化可以帮助预测未来的天气。
12.地方经验：当地居民对当地天气的变化有很强的感知。
听取当地居民的意见和经验可以提高天气预测的准确性。
13.专业气象预报：专业气象预报员通过专业的知识和工具进行天气预测。
关注正规的气象预报可以获得更准确的天气预测信息。
14.合理判断：天气预测并非绝对准确，有时天气可能超出预期。
因此，在预测天气时要保持合理的判断，尽量避免过于依赖天气预报。
气象数据的可视化处理与分析
气象数据的可视化处理与分析气象数据是指用各种仪器、观测站、卫星等收集而来的气象信息。
包括天气、气象灾害、气温、降水、湿度等信息。
分析气象数据可以帮助我们预测天气变化、制定紧急救援计划和农业生产安排。
但是大量的数据难以直观地理解，因此可视化处理和分析气象数据就显得尤为重要。
1.可视化处理气象数据可视化处理是将数据转换成可直观理解的图像，从而更方便的发现数据中的规律和趋势。
在处理气象数据时，可视化应该覆盖各个方面，如天气图、气象预测图、云图等。
1.1 天气图天气图主要展示大气层的温度、气压、湿度、角风和降水等气象参数的变化情况。
在天气图中，各种气象元素以不同的符号和颜色表示。
例如，在气压图中，高气压通常用“H”符号表示，低气压则用“L”符号表示。
1.2 气象预测图气象预测图主要是根据过去一段时间的气象数据和当前的天气状况推测未来的天气状况。
预测图通常会配合动画，比如表示未来几天的气温变化的温度曲线。
1.3 云图云图展示云的类型和分布情况，可以帮助我们预测天气变化。
云的形状，颜色和分布图案不断变化，揭示了天气的变化趋势。
例如，暴雨前通常有暗灰色或黑色的乌云。
2.分析气象数据2.1 数据清理清理气象数据是为了得到准确的可靠数据，以便进行后续的分析。
常见的数据清理方法包括重复值删除、异常值剔除、样本缺失值填充等。
2.2 数据挖掘数据挖掘是发现数据背后的隐含规律和模式的一种方法。
而在气象数据的分析中，数据挖掘的主要方法包括聚类、分类和预测。
2.2.1 聚类聚类分析是将物品集合划分为不同的类别或簇的方法。
在气象数据中，聚类可以通过测量距离和向量空间来进行。
例如，可以通过分析降雨强度和气压的关系,将同一类型的天气按照降雨级别划分到同一类别即簇中。
2.2.2 分类分类是一种预测方法，其目的是基于已知类别的样本进行模型训练，来预测新的样本所属的类别。
在气象数据的分类中，通常使用决策树、朴素贝叶斯和神经网络等算法。
2.2.3 预测预测基于已有的气象数据来推断未来可能发生的气象情况。
关于影响气象预报准确率的因素分析
关于影响气象预报准确率的因素分析摘要：加强天气预测，对保证人民生产生活的高效有序开展具有重要意义。
在经济发展的进程中，加强对天气预报的预测，提高对天气预报的预测精度，有助于人们根据天气预报，制订科学的工作方案和出行方案，降低气象因素对日常工作、生活的影响，满足人民的生产生活需求，维护社会秩序，促进经济发展。
气候环境、信息不全面、技术落后等多种原因，都会对其预测精度造成一定的负面影响，对提高本地气象服务水平会造成一定的不利影响，并对人民的生产和生活造成极大的不便。
因此，对影响天气预报准确率的因素进行分析，提出相应的改进措施，提高预测准确度，将是非常有实际意义的。
关键词：气象预报；准确率；影响因素；建议前言天气预报是对未来一段时期的气候状况做出合理的预测。
近几年，随着人们对天气预测精度的不断提高，气象台预报员通过运用专业技术软件平台，科学分析提高天气预报的准确性，以更好地适应人们的需求。
为此，本文对如何提高天气预报准确性提出了几点建议。
一、提高气象预报准确率的积极作用随着通信技术的发展，天气预报服务在短期内有了重大的发展。
21世纪初期，气象服务逐步向精确化发展，实现了对基本气象要素的实时监测和数据传输。
为了更好的满足天气预测的需求，更好的服务于更多的社会活动，必须提高气象预测的准确率，使气象业务进一步升级。
气象服务的完善是建立在不断增长的服务需求基础之上的，它更好地适应了社会的气象服务需要，既可以方便人民的生产和生活，又可以降低恶劣气候对经济和生命安全的影响，在一定程度上，有利于社会生产发展，增加经济效益。
天气预报是气象部门工作的重要组成部分，因此，提高预测精度是进行此项工作的前提。
由于专业预报人员数量较少，预报准确率不高，成为开展综合气象工作的一大难题。
只有采取科学、高效的方法，才能使天气预测的准确性得到更好的改善，才能真正解决气象综合业务的难点和重点。
二、影响天气预报准确率的主要因素1.客观因素随着经济的快速发展，人们对自然环境的破坏日益加剧，大气污染，自然植被遭到破坏，出现了极端天气和恶劣天气，对气象观测站工作造成一定影响，使预测精度下降。
气象预报的方法与不确定性
气象预报的方法与不确定性气象预报的方法与不确定性一、引言气象预报作为一种重要的预测技术，对于人们的生活和经济发展具有重要意义。
准确的气象预报可以帮助人们做出科学的决策，合理安排活动，提高生产效率，预防自然灾害等。
然而，由于气象系统的复杂性，气象预报中存在着一定的不确定性。
因此，本文将重点探讨气象预报的方法和不确定性，并分析其原因和对策。
二、气象预报的方法1. 经验预报法经验预报法是一种基于历史观测数据和经验规律的预报方法。
它通过观察过去的天气情况来推测未来的天气变化。
这种方法适用于一些气象变化相对平稳的地区和季节，例如气温的季节变化。
但是，由于气象系统的非线性和复杂性，仅仅依靠经验规律进行预报往往难以达到高精度和高准确度的要求。
2. 数值模拟预报法数值模拟预报法利用计算机模拟的方式，将大气系统划分成无数的小区域，并通过数值方法解大气运动方程，从而得到未来一段时间的天气情况。
这种方法是目前气象预报中最常用和最先进的方法。
数值模拟预报法可以对气象系统的变化进行定量分析和预测，具有高时空分辨率和较高的准确度。
然而，数值模拟预报法也存在着一定的不确定性，主要来源于初始场数据的误差、模型参数的不确定性和计算误差等。
3. 统计预报法统计预报法是一种基于统计数据和关联规律的预报方法。
它通过统计历史观测数据和与天气相关的因素之间的关系，建立预测模型，从而得出未来一段时间的天气预测。
这种方法适用于一些气象变化相对稳定且具有明显季节性的地区和季节，例如降水的季节变化。
统计预报法可以通过分析和挖掘统计数据中的规律和趋势，从而实现对天气变化的预测。
然而，统计预报法也面临着数据不足、模型自身的局限性等问题，因此需要结合其他预报方法进行综合分析和判断。
三、气象预报的不确定性气象预报中的不确定性主要包括两方面，一是由于气象系统本身的复杂性和非线性引起的内在不确定性，二是由于预报方法本身的局限性和误差引起的外在不确定性。
1. 内在不确定性气象系统由于其复杂性和非线性，导致了气象预测中存在着内在的不确定性。
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气象资料的分析与预测问题建模分析
姓名： 范涛 学号：********* 班级:自动化SY10
姓名：尹照奇 学号：********* 班级:自动化SY10
姓名：奚乐乐 学号：********* 班级:自动化SY10
2012年5月28日
一、摘要：
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。本文对该气象预测问题的建模采用了时间序列分析方法。通过建
立理想的数学模型和准确的分析预报，结合该城市两年的各气候因素的衡量和对
比，对该模型进行定阶和考察之后得出合理的预报值。
关键字：时间分析序列 气象预测 气温 最大似然估计正态分布
气候的整体评价
：该城市年均气温上升略微呈上升趋势,其中冬、春季的
增幅最大,降水量总体上呈下降趋势,该城市第一年降水集中在四月下旬到九月上
旬，其中七月份降水量较大，较密集。第二年与第一年相似，但有几天反常，因
为第二年二月份有几天降雨很大。气温波动较大，其中六七月份波动较剧烈，六
月份到八月份气温较高，十二月份到二月份气温较低，甚至在零度以下。
二、问题的提出
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。设想如
果能将数学建立关于气象的信息，就能够有效的较少自然恶劣天气对人民生活及
财产的影响。
三、问题的分析
有题意可知，目的就是为了建立一种模型，最大限度提高中长期预测准确度。问题一：
首先计算出这两年气温数据的自相关系数和偏相关系数。在这个问题中可以应用概率分布问
题和时间分布方法。
ARIMA（p，d，q）（单整自回归移动平均模型）
差分算子：
tdt
d
ttttttttttttxLxxLxLxLxxxxLLxxxxx)1()1()1()1()1(21121
对d阶单整序列xt~I(d)
tdtdt
xLxw)1(
则wt是平稳序列，于是可对wt建立ARMA（p，q）模型，所得到的模型
称为xt~ARIMA（p，d，q），模型形式是
qtqtttptptttuuuuwwww22112211
tt
d
uLxL)()(
由此可转化为ARMA模型。
ARMA的相关特性图