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
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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。
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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
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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'
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'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
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（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)
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print *,\"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 1951 1952 1953 1954 1955 1956 1957 1958 1959 1960 1961 1962 1963 1964 1965 文档大全
12月 1.0 -5.3 -2.0 -5.7 -0.9 -5.7 -2.1 0.6 -1.7 -3.6 -3.0 0.1 -2.6 -1.4 -3.9 1月 -2.7 -5.9 -3.4 -4.7 -3.8 -5.3 -5.0 -4.3 -5.7 -3.6 -3.1 -3.9 -3.0 -4.9 -5.7 2月 -4.3 -3.5 -0.8 -1.1 -3.1 -5.9 -1.6 0.2 2.0 1.3 -0.8 -1.1 -5.2 -1.7 -2.5 实用标准文案
1966 1967 1968 1969 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 -4.7 -6.0 -1.7 -3.4 -3.1 -3.8 -2.0 -1.7 -3.6 -2.7 -2.4 -0.9 -2.7 -1.6 -3.9 -4.8 -5.6 -6.4 -5.6 -4.2 -4.9 -4.1 -4.2 -3.3 -3.7 -7.6 -3.5 -4.2 -4.5 -4.8 -3.3 -4.9 -5.1 -2.0 -2.9 -3.9 -2.4 -2.0 -2.0 0.1 -2.2 -2.3 -0.5 -2.9 -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=\
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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 1951 1952 1953 1954 1955 1956 1957 1958 1959 1960 1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969 1970 气温T 0.9 1.2 2.2 2.4 -0.5 2.5 -1.1 0 6.2 2.7 3.2 -1.1 2.5 1.2 1.8 0.6 2.4 2.5 1.2 -0.8 环流指标 32 25 20 26 27 24 28 24 15 16 24 30 22 30 24 33 26 20 32 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
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气温-环流指数的一元线性回归方程86气温T420-201020环流指数3040气温T线性 (气温T)y = -0.2343x + 7.5095
回归方程为：
ˆ 7.5-0.23x y（2）回归方程的检验
检验结果：F=20.18>Fα=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)
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实习五 求给定数据的多元线性回归方程
说明：x1-x4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 3 8 9 10 11 12 13 1 2 21 1 11 10 x1 7 1 11 11 7 11 x2 26 29 56 31 52 55 71 31 54 47 40 66 68 x3 6 15 8 8 6 9 17 22 18 4 23 9 8 x4 60 52 20 47 33 22 y 5 3 3 6 9 2 6 44 22 26 34 12 12 78.74.104.87.95.109.102.72.93.115.83.113.109.7 5 1 9 8 3 4 一、用excel制作的医院线性回归方程
1401201008060402000510x2：y = 2.2033x + 32.731x4：y = -2.7198x + 49.03815x1：y = 0.2088x + 6x1x2x3x4y线性 (x1)线性 (x2)线性 (x3)线性 (x4)x3：y = 0.3681x + 9.1923
ˆ =0.5679x1 +0.4323x20.2613x4 标准化变量回归方程：y
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*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：
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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
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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
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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。
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