氣象統(tǒng)計(jì)方法實(shí)習(xí)報(bào)告

1、實(shí)習(xí)一求500hPa高度場氣候場、距平場和均方差場 31、資料介紹 32要求 33、實(shí)習(xí)結(jié)果 31）、 FORTRAN 源程序 3（2）、 grads 文件 5（3） 、實(shí)習(xí)結(jié)果 6實(shí)習(xí)二 計(jì)算給定數(shù)據(jù)資料的簡單相關(guān)系數(shù)和自相關(guān)系數(shù) 71、資料介紹 72、要求 73、實(shí)習(xí)結(jié)果 7（ 1）、 Fortran 源程序 7（ 2 ）、程序運(yùn)行結(jié)果： 10實(shí)習(xí)三 分析中國夏季降水線性趨勢(shì)的分布特征 101. 資料介紹及要求： 102. 實(shí)習(xí)結(jié)果 10（1） .matlab 程序 10（ 2） .程序運(yùn)行結(jié)果 11實(shí)習(xí)四 求給定數(shù)據(jù)的一元線性回歸方程 11111 、資料介紹及要求2、實(shí)習(xí)結(jié)果 12（1）

2、、 MATLAB 程序 12（ 2 ）、程序運(yùn)行結(jié)果 12（ 3）、結(jié)果分析 13實(shí)習(xí)五 對(duì)給定的海溫?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行 EOF 分析131、資料介紹 132、要求 143、實(shí)習(xí)結(jié)果： 14（1）、 FORTRAN 源程序 14（ 2）空間場和時(shí)間序列的 ctl 文件 15（ 3）運(yùn)行結(jié)果 16（ 4）分析 16實(shí)習(xí)三（附加） 計(jì)算給定數(shù)據(jù)的 1 1年滑動(dòng)平均和累積距平 171、資料介紹 172、要求 173、實(shí)習(xí)結(jié)果 18實(shí)習(xí)四（附加） 求給定數(shù)據(jù)的多元線性回歸方程 191、說明 192、要求 193、實(shí)習(xí)結(jié)果： 20（1） Matlab 源程序 20（ 2）運(yùn)行結(jié)果 23實(shí)習(xí)一 求 500hPa 高

3、度場氣候場、距平場和均方差場1、資料介紹有一 500hPa高度場資料，文件名，范圍： 60150E, 040N.時(shí)段： 共 48個(gè)月。水平分辨率： *，格點(diǎn)數(shù)： 37*17。2要求編fortran程序，求500hPa高度場的( 1 )氣候場；(2)距平場；( 3)均方差場。并能用Grads做出圖形，實(shí)習(xí)報(bào)告中氣候場、距平場、均方差場任意給出 兩張圖，圖注要清楚，即要注明是哪個(gè)時(shí)間的圖形，并做簡單分析。注：給出了如何用 fortran 讀取 ASCII 碼資料.3、實(shí)習(xí)結(jié)果1) 、FORTRA源程序program ex_gradsimplicit noneinteger,parameter:nx

4、=37,ny=17,nz=4,nt=12integer i,j,iz,itreal var(nx,ny,nz,nt),cl(nx,ny,nt),sum,jp(nx,ny,nz,nt),jfc(nx,ny,nt)! Opening fileopen(10,file='g:gradsdata')do iz=1,nzdo it=1,ntread(10,1000)read(10,3000) (var(i,j,iz,it),i=1,nx),j=1,ny)enddoenddo1000 format(2i7)2000 format3000 format4000 formatclose(10)

5、!Outputopen(16,file='g:gradsdata',form='binary') do iz=1,nzdo it=1,ntwrite(16) (var(i,j,iz,it),i=1,nx),j=1,ny)enddoenddo!Calculating the Climatological Fielddo it=1,ntdo i=1,nxdo j=1,nysum=0do iz=1,nz sum=sum+var(i,j,iz,it) enddo cl(i,j,it)=sum/4 enddo enddo enddo! Output climate-fil

6、e open(12,file='g:gradsdata',form='binary') do it=1,ntwrite(12) (cl(i,j,it),i=1,nx),j=1,ny) enddo!Calculating the Anomalydo iz=1,nzdo it=1,ntdo i=1,nxdo j=1,ny jp(i,j,iz,it)=var(i,j,iz,it)-cl(i,j,it) enddo enddo enddo enddo open(13,file='g:gradsdata',form='binary') !O

7、utput anomaly-filedo iz=1,nzdo it=1,ntwrite(13) (jp(i,j,iz,it),i=1,nx),j=1,ny)enddoenddo !Calculating the Mean-square Deviation do it=1,ntdo i=1,nxdo j=1,nysum=0do iz=1,nz sum=sum+(jp(i,j,iz,it)*2 enddojfc(i,j,it)=sqrt(sum/4)enddoenddoenddo!Output mean-square deviation-file open(14,file='g:grads

8、data',form='binary') do it=1,ntwrite(14) (jfc(i,j,it),i=1,nx),j=1,ny)enddoend(2) 、 grads 文件'open g:gradsdata*.ctl' (* 為所求場對(duì)應(yīng)的 ctl 文件名 ) 'set lat 0 40''set lon 60 150''set lev 500''enable print g:gradsdata*.gmf'( * 為所求場名稱)i=1while(i<=48( 或 12)

9、9;set t 'i'd h''print''c'i=i+1 endwhile 'disable print'3）、實(shí)習(xí)結(jié)果 、原始場1982年1月 1982年7月 結(jié)果分析：冬季（此處以 1月為代表）等高線分布整體平緩，表明高度場分布相對(duì)均勻，且北部接近極地位勢(shì) 高度低，赤道地區(qū)位勢(shì)高度高，這與太陽直射點(diǎn)在1月在南半球，使北半球整體的輻射吸收隨緯度增加而減小有關(guān)。北半球的氣塊受熱隨緯度遞增而遞減，因而膨脹率遞減，故南方接近赤道地區(qū)的氣體膨脹 大，位勢(shì)高，而北方近極地地區(qū)氣體膨脹小，位勢(shì)低。夏季（此處以 7 月為代表），大

10、洋上空出現(xiàn)副熱帶高壓（588線位置），在東亞地區(qū)存在較為明顯的位勢(shì)高度槽，即東亞大槽。夏季在30° N以北的地區(qū)位于西風(fēng)帶中，從圖中可看岀明顯的西風(fēng)帶長波特征。除東亞大槽外，在中亞地區(qū)也存在一長波槽，這些槽線發(fā)生長波調(diào)整時(shí)，會(huì)在部分地區(qū)發(fā)生較劇烈 的天氣變化。此外，從圖中可以看岀，1982年7月副熱帶高壓脊線的平均位置位于25° N ,125 ° E附近，我國華東地區(qū)位于副高北側(cè)西南氣流控制下，西南氣流為水汽輸送的主要通道，該地區(qū)發(fā)生降水較為頻 繁。從圖中還可以看岀冬夏季的位勢(shì)高度分布存在明顯差異，這與太陽直射點(diǎn)的年紀(jì)變化密切相關(guān)。 、氣候場2月8月結(jié)果分析：氣候

11、場是多年數(shù)據(jù)中同時(shí)段的平均值序列，表征了區(qū)域內(nèi)多年平均的位勢(shì)高度變化。從氣候場圖形可以看岀多年平均的500hPa高度場中，冬季（此處以多年平均的2月氣候場為代表）等高線較平直，大陸上等高線較稀疏，而海洋上等高線較密集，這表明大陸上空的位勢(shì)高度變化率較海 洋小。此外，冬季等位勢(shì)高度線分布平直，還說明冬季的天氣變化顯著。夏季（此處以多年平均的 8月氣候場為代表）在太平洋上有副熱帶高壓，副高是深厚的系統(tǒng)，所以 可以一直延伸到500hPa高度。東亞地區(qū)存在明顯的西風(fēng)帶長波槽，即東亞大槽，東亞大槽的移動(dòng)和變化 配合副熱帶高壓和夏季風(fēng)的影響，會(huì)使我國大部分地區(qū)天氣造成強(qiáng)烈變化，如形成大范圍降水或強(qiáng)對(duì)流 天

12、氣。同時(shí)，孟加拉灣處存在一低渦。由于高原的阻擋作用，這一系統(tǒng)對(duì)我國的影響并不顯著。圖中副 高脊線8月的多年平均位置位于 30 ° N以北，且東部長波槽位于 110 ° E附近，故由氣候場分析，華北地區(qū) 位于長波槽前，又槽線受到副高的阻擋作用，因而華北地區(qū)容易形成降水。 、距平場1982年1月1982年7月結(jié)果分析：距平場指示了位勢(shì)高度的震蕩趨勢(shì)，因距平的平均值為0，則大于 0的值表明位勢(shì)高度偏高，小于 0的值表示位勢(shì)高度偏低。從圖中可看岀冬季（此處以 1982年1月距平場做代表）在大陸位勢(shì)高度為正距平，而在大洋則存在 明顯的負(fù)距平。則由距平場的性質(zhì)得，冬季在大洋上位勢(shì)高度偏

13、高，在大陸上位勢(shì)高度偏低。其原因 是，海水的比熱大于陸地，則冬季海洋溫度比陸地高，所以海洋上氣塊膨脹更多，位勢(shì)高度更高。夏季（此處以 1982年7月距平場做代表）相反，大洋上位勢(shì)高度偏低，而陸地偏高。在70° E90° E附近位勢(shì)偏高的原因在于夏季青藏高原接受太陽輻射使之在對(duì)流層中層形成熱源，位勢(shì)高度因比大陸其他位置高。由此可見，位勢(shì)高度的變化不僅與海陸差異有關(guān)，同時(shí)也與地形有關(guān)。在海洋上副熱帶高壓 所在的位置存在證據(jù)平值。、均方差場6月12月結(jié)果分析 ：均方差場反應(yīng)同一時(shí)段內(nèi)的位勢(shì)高度變化幅度的大小。 由圖可以看出，整體位勢(shì)高度在大陸上的變化幅度比海洋小， 且海洋上冬季的

14、變化幅度比夏季 大，而陸地上相反，冬季的變化幅度比夏季小。因?yàn)殛懙氐谋葻嵝?，所以陸地在夏季白天與夜間的溫差 大于冬季，對(duì)應(yīng)的高度場震蕩就比冬季劇烈。海洋上的位勢(shì)高度變化幅度的影響方面溫差為次要因素， 其主要受到副熱帶高壓，西風(fēng)帶長波槽脊影響，位勢(shì)高度根據(jù)天氣系統(tǒng)的移動(dòng)而變化，所以震蕩幅度較 大。除受到天氣系統(tǒng)影響外，海洋上的位勢(shì)高度場還受到洋流等因素的影響。實(shí)習(xí)二 計(jì)算給定數(shù)據(jù)資料的簡單相關(guān)系數(shù)和自相關(guān)系數(shù)1、資料介紹根據(jù)下表中年平均氣溫和冬季平均氣溫的等級(jí)數(shù)據(jù)進(jìn)行下列計(jì)算：1）計(jì)算兩個(gè)氣溫之間的簡單相關(guān)系數(shù)。2）分別找出兩個(gè)氣溫?cái)?shù)據(jù)自相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值最大的滯后時(shí)間長度。 （滯后長度T最大取10

15、）2、要求實(shí)習(xí)報(bào)告中附出簡單相關(guān)系數(shù)或自相關(guān)系數(shù)程序。答案：r=年平均氣溫在滯后長度j=3、冬季序列在j=4最大。3、實(shí)習(xí)結(jié)果（ 1）、 Fortran 源程序PROGRAM EXAMIMPLICIT NONEINTEGER,PARAMETER:N=20INTEGER i,j,k,ty,tw,tywREAL:avr_y=0,avr_w=0,sy=0,sw=0,rxy=0,max_y=0,max_w=0,max_yw=0REAL y(N),w(N)DATA y/,DATA w/,REAL syy(N),sww(N),r(N),rty(N),rtw(N),rtyw(N),rxy_ty(N),rxy

16、_tw(N),rxy_tyw(N) !求兩數(shù)組平均值DO i=1,Navr_y=avr_y+y(i) avr_w=avr_w+w(i)END DOavr_y=avr_y/N avr_w=avr_w/N!簡單相關(guān)系數(shù)DO j=1,N syy(j)=(y(j)-avr_y)*2 sy=sy+syy(j)sww(j)=(w(j)-avr_w)*2 sw=sw+sww(j)END DOsy=sqrt(sy/N) sw=sqrt(sw/N)DO j=1,Nr(j)=(y(j)-avr_y)/sy)*(w(j)-avr_w)/sw)rxy=rxy+r(j)END DOrxy=rxy/NPRINT &quo

17、t;(/'1970-1989 年全年平均氣溫與冬季平均氣溫的簡單相關(guān)系數(shù) rxy=',",rxy k=0!自相關(guān)系數(shù)DO ty=1,N/2DO i=1,N-tyrty(i)=(y(i)-avr_y)/sy)*(y(i+ty)-avr_y)/sy) rxy_ty(ty)=rxy_ty(ty)+rty(i)END DOrxy_ty(ty)=rxy_ty(ty)/(N-ty)rxy_ty(ty)=ABS(rxy_ty(ty)IF(rxy_ty(ty)>max_y) THEN max_y=rxy_ty(ty) k=tyEND IFEND DOPRINT "(&

18、#39; 全年平均氣溫絕對(duì)值最大自相關(guān)系數(shù) rxy_ty=',/,' 滯后時(shí)間長度 k=0DO tw=1,N/2DO i=1,N-tw rtw(i)=(w(i)-avr_w)/sw)*(w(i+tw)-avr_w)/sw) rxy_tw(tw)=rxy_tw(tw)+rtw(i)END DO rxy_tw(tw)=rxy_tw(tw)/(N-tw) rxy_tw(tw)=ABS(rxy_tw(tw)IF(rxy_tw(tw)>max_w) THEN max_w=rxy_tw(tw) k=twEND IFEND DOPRINT "(' 冬季平均氣溫絕對(duì)值最

19、大自相關(guān)系數(shù) rxy_tw=',/,' 滯后時(shí)間長度 k=0!落后交叉相關(guān)系數(shù)DO tyw=1,N/2DO i=1,N-tyw rtyw(i)=(y(i)-avr_y)/sy)*(w(i+tyw)-avr_w)/sw) rxy_tyw(tyw)=rxy_tyw(tyw)+rtyw(i)END DO rxy_tyw(tyw)=rxy_tyw(tyw)/(N-tyw) rxy_tyw(tyw)=ABS(rxy_tyw(tyw)IF(rxy_tyw(tyw)>max_yw) THEN max_yw=rxy_tyw(tyw) k=tywEND IFEND DOrxy_tyw=&#

20、39;,/,' 滯后時(shí)間長度PRINT "(' 全年平均溫度與冬季平均氣溫之間的落后交叉相關(guān)系數(shù) k=',I2)",rxy_tyw(k),kk=',I2)",rxy_ty(k),kk=',I2)",rxy_tw(k),kEND2）、程序運(yùn)行結(jié)果：實(shí)習(xí)三 分析中國夏季降水線性趨勢(shì)的分布特征1. 資料介紹及要求：利用數(shù)據(jù)， 編寫求 1982-2006 年中國 160 站各站夏季降水線性傾 向率，給出分布圖，并進(jìn)行簡單分析。給出了閱讀資料的 fortran 程序。數(shù)據(jù)在文件夾中單獨(dú)給出。2. 實(shí)習(xí)結(jié)果1) .matlab

21、 程序%編寫求 1982-2006 年中國 160 站各站夏季降水線性傾向率clear allclcfid=fopen( 'E:/' , 'rt' );tline=fgets(fid);data1=fscanf(fid,'%f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f%f %f %f %f %f %f %f %f %f',28,160);data2=data1'fclose(fid);for i=1:160;j(i,1:25)=data2(i,4:28);n1=1982:1

22、:2006;pp(i,:)=polyfit(n1,j(i,1:25),1);endb=pp(:,1);jd=data2(:,3);wd=data2(:,2);jdc=75:135;wdc=18:.5:55;bz=griddata(jd,wd,b,jdc,wdc', 'cubic' );c=contour(jdc,wdc,bz)xlabel( ' 精度 ' );ylabel(' 緯度 ' );title('1982-2006 年中國 160 站各站夏季降水線性傾向率分布圖)(2) 程序運(yùn)行結(jié)果實(shí)習(xí)四 求給定數(shù)據(jù)的一元線性回歸方程1、

23、資料介紹及要求利用下表數(shù)據(jù)，以環(huán)流指標(biāo)為預(yù)報(bào)因子，氣溫為預(yù)報(bào)量，計(jì)算氣溫和環(huán)流 指標(biāo)之間的一元線性回歸方程，并對(duì)回歸方程進(jìn)行檢驗(yàn)。年份氣溫T環(huán)流指標(biāo)195132195225:1953201954261955271956241957281958024195915196016196124196230196322196430196524196633196726196820196932197035答案：F=>F尸，回歸方程顯著2、實(shí)習(xí)結(jié)果(1)、MATLAB程序%實(shí)習(xí)四 求給定數(shù)據(jù)的一元線性回歸方程ClimateData=xlsread('F: 氣象統(tǒng)計(jì)方法實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù) 氣象統(tǒng)計(jì) 實(shí)驗(yàn)四 數(shù)

24、據(jù) .xls' )%從Excel 文件讀取數(shù)據(jù)x=ClimateData(:,3);%提取 ClimateData的第三列，即環(huán)流指標(biāo)y=ClimateData(:,2);%提取 ClimateData的第三列，即氣溫 Txdata=ones(size(x,1),1),x;%在原始數(shù)據(jù)x的左邊加一列1，即模型包含常數(shù)項(xiàng)b,bint,r,rint,s=regress(y,xdata);%調(diào)用 regress函數(shù)作一元線性回歸yhat=xdata*b;%計(jì)算 y 的估計(jì)值%定義元胞數(shù)組，以元胞數(shù)組形式顯示系數(shù)的估計(jì)值和估計(jì)值得95%置信區(qū)間head1= ' 系數(shù)的估計(jì)值 '

25、 , ' 估計(jì)值的 95%置信下限 ' , ' 估計(jì)值的 95%置信上限 ' ; head1;num2cell(b,bint)%定義元胞數(shù)組，以元胞數(shù)組形式顯示y 的真實(shí)值、 y 的估計(jì)值、殘差和殘差的95%置信區(qū)間head2= 'y 的真實(shí)值 ' , 'y 的估計(jì)值 ' , ' 殘差 ' , ' 殘差的 95%置信下限 ' , ' 殘差的 95%置信上限 ' ; %同時(shí)顯示 y 的真實(shí)值， y 的估計(jì)值、殘差和殘差的95%置信區(qū)間head2;num2cell(y,yhat,r,ri

26、nt)%定義元胞數(shù)組，以元胞數(shù)組形式顯示判定系數(shù)、F統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值、檢驗(yàn)的P值和誤差方差的估計(jì)值head3='判定系數(shù)，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值,'檢驗(yàn)的P值,'誤差方差的估計(jì)值;head3;num2cell(s)(2)、程序運(yùn)行結(jié)果ans =' 系數(shù)的估計(jì)值 ''估計(jì)值的95% 置信下限 ''估計(jì)值的95% 置信上限 ' ans ='y的真實(shí)值 ''y 的估計(jì)值 ''殘差 ''殘差的95%置信下限 ''殘差的 95% 置信上限 0 ans =' 判定

27、系數(shù) ''F 統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值''檢驗(yàn)的 P 值 ''誤差方差的估計(jì)值 (3)、結(jié)果分析從輸出的結(jié)果看，常數(shù)項(xiàng)和回歸系數(shù)的估計(jì)值分別為和，從而可以寫出線性回歸方程為 回歸系數(shù)估計(jì)值的置信區(qū)間為 , 。對(duì)回歸直線進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，原假設(shè)和對(duì)立假設(shè)分別為檢驗(yàn)P的值為X 10-4 <,可知顯著性水品 a=下應(yīng)拒絕原假設(shè) H0,可認(rèn)為y環(huán)流指數(shù))與x (氣溫T的線 性關(guān)系是顯著的。原始數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖與回歸直線圖>>plot(x,y, 'k.', 'Markersize' ,15)%原始數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖>>h

28、old on>>plot(x,yhat, 'linewidth' ,3)%回歸直線圖>>xlabel( '環(huán)流指標(biāo)(x)') %標(biāo)注x軸>>ylabel( '氣溫(y)') %標(biāo)注 y 軸>>legend( ' 原始散點(diǎn) ' , ' 回歸直線 ' ) %加標(biāo)注框?qū)嵙?xí)五 對(duì)給定的海溫?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行 EOF 分析1、資料介紹給出海表溫度距平數(shù)據(jù)資料，以及相應(yīng)的數(shù)據(jù)描述文件，對(duì)其進(jìn)行EOF 分析，資料的時(shí)空范圍可以根據(jù)獲知。數(shù)據(jù)在文件夾中單獨(dú)給出，距平或者標(biāo)準(zhǔn)化距平處理后再進(jìn)行

29、EOF給出了如何讀取資料，為對(duì)距平或者標(biāo)準(zhǔn)化距平處理后的資料進(jìn)行 EOF 分析2、要求實(shí)習(xí)報(bào)告中給出第一特征向量及其時(shí)間系數(shù)，并分析其時(shí)空特征3、實(shí)習(xí)結(jié)果：( 1)、 FORTRAN 源程序! prepare data for eof analysis! the program is to normalize sea surface temperature(SST)! mt: the length of time series;! mo: the month numbers;my: the year numbers;! sst: sea surface temperature data;!ss

30、t3: the work array;avf: the average of SST;! df: the variance of SST;program mainparameter(mo=12,my=43,nx=18,ny=12,mt=516)dimension avf(mo,nx,ny),df(mo,nx,ny)dimension sst(nx,ny,mt),sst3(nx,ny,mt) open(1,file='g:sstpx',form='unformatted',access='direct',recl=nx*ny) irec=1do i

31、t=1,mt read(1,rec=irec)(sst(i,j,it),i=1,nx),j=1,ny) irec=irec+1end do! averagedo j=1,nydo i=1,nxdo k=1,modo it=k,mt,12 avf(k,i,j)=avf(k,i,j)+sst(i,j,it) end doavf(k,i,j)=avf(k,i,j)/myend doend doend do! variancedo j=1,nydo i=1,nxdo k=1,modo it=k,mt,12df(k,i,j)=df(k,i,j)+(sst(i,j,it)-avf(k,i,j)*2 end

32、 dodf(k,i,j)=sqrt(df(k,i,j)/my)end doend doend do! standardizingdo j=1,nydo i=1,nxdo k=1,modo it=k,mt,12if(sst(i,j,it)=thensst3(i,j,it)=elsesst3(i,j,it)=(sst(i,j,it)-avf(k,i,j)/df(k,i,j)end ifend doend doend doend do! output file open(2,file='g:sstpx',form='unformatted',access='d

33、irect',recl=nx*ny) irec=1do it=1,mt write(2,rec=irec)(sst3(i,j,it),i=1,nx),j=1,ny) irec=irec+1end doclose(2)close(1)sstpx文件夾下的文件，特征end 分解后的時(shí)間系數(shù)寫入文件中，空間場寫入文件中，特征值和分析誤差寫入 向量寫入文件。由 中的標(biāo)準(zhǔn)特征向量可得出一般特征值的前兩個(gè)模態(tài)有效。用grads打開和，分別畫岀海平面氣溫EOF分解后的空間場和時(shí)間序列。2)空間場和時(shí)間序列的 ctl 文件dset g:sstpxtitle Coads SSTA Eundefxdef

34、18 linear 120 10ydef 12 linear 5zdef 1 linear 1000 1tdef 2 linear 1jan1948 1month vars 1S 0 99 Coads SST anomaly interperated using endvars dset g:sstpx title Coads SSTA Tundefxdef 1linear 120 10ydef 1linear 5zdef 1linear 1000 1tdef 516 linear 1jan1948 1month vars 2a 0 99 time coefficient 1b 0 99 ti

35、me coefficient 2endvars3）運(yùn)行結(jié)果第一模態(tài)空間場時(shí)間系數(shù)第二模態(tài)空間場時(shí)間系數(shù)第一特征向量文件給出了 EOF 分析的第一特征向量值的 216個(gè)值4）分析第一模態(tài)空間場時(shí)間系數(shù)此次試驗(yàn) EOF 分析中的前兩個(gè)特征向量最大限度地表征了海平面溫度場的主要結(jié)構(gòu)。第一特征向 量所描繪的第一經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)的特征場(即第一模態(tài))具有海表面氣溫 516 個(gè)樣本的最相似的特征。若 其可以解釋為 516 個(gè)月的標(biāo)準(zhǔn)化特征，它指示出海表溫度變化的擾動(dòng)。其對(duì)應(yīng)的時(shí)間系數(shù)可以表示為第 一模態(tài)空間場的時(shí)間權(quán)重。 從第一模態(tài)的空間特征場可以看出，受到大尺度環(huán)流影響，整場的空間變化基本全為負(fù)值。而其值乘

36、以 時(shí)間權(quán)重后均變?yōu)樨?fù)值。也就是大的時(shí)間系數(shù)乘以空間特征值對(duì)應(yīng)海表溫度的低值，而小的時(shí)間系數(shù)乘 以空間特征值則對(duì)應(yīng)高值。海表溫度的低值對(duì)應(yīng)了氣象上的拉尼娜年，而海表溫度的高值對(duì)應(yīng)了厄爾尼 諾年。厄爾尼諾現(xiàn)象泛指赤道附近的東部太平洋表層海水溫度上升引起的氣候異常現(xiàn)象，它是熱帶海洋洋 流與大氣互作用的產(chǎn)物。其基本特征是太平洋沿岸的海面水溫異常升高，海水水位上漲，并形成一股暖 流向南流動(dòng)。它使原屬冷水域的太平洋東部水域變成暖水域，結(jié)果引起海嘯和暴風(fēng)驟雨，造成一些地區(qū) 干旱，另一些地區(qū)又降雨過多的異常氣候現(xiàn)象。所以，在空間特征場乘以時(shí)間系數(shù)后的高值表示厄爾尼 諾年。拉尼娜現(xiàn)象是指海洋中的赤道的中部和東

37、部太平洋，東西上萬公里，南北跨度上千公里的范圍 內(nèi)，海洋溫度比正常溫度東部和中部海面溫度偏低攝氏度，并持續(xù)半年(與現(xiàn)象正好相反)，東南信風(fēng) 將表面被太陽曬熱的海水吹向太平洋西部，致使西部比東部海平面增高將近 60 厘米，西部海水溫度增 高，下降，潮濕空氣積累形成和熱帶風(fēng)暴，東部底層海水上翻，致使東太平洋海水變冷的現(xiàn)象。所以， 在空間特征場乘以時(shí)間系數(shù)后的低值表示拉尼娜年。實(shí)習(xí)三(附加) 計(jì)算給定數(shù)據(jù)的 11 年滑動(dòng)平均和累積距 平1、資料介紹利用數(shù)據(jù)，編寫11點(diǎn)滑動(dòng)平均的程序，給出了閱讀資料的fortran程序。 數(shù)據(jù)在文件夾中單獨(dú)給出。2、要求實(shí)習(xí)報(bào)告中附出程序，并給出原數(shù)據(jù)和滑動(dòng)后數(shù)據(jù)的圖

38、形( 1張圖) Matlab 程序 load 'g:' x=MA;year=1922:1:2006' year2=year(1+(ih-1)/2:length(x)-(ih-1)/2);ih=11;for i=1:length(x)-10 avr(i)=sum(x(i:i+10)/ih;endplot(year,x, 'b:' )hold onplot(year2,avr, 'r' )save ( '' , 'avr' , '-ascii' )3、實(shí)習(xí)結(jié)果 、 FORTRAN 程序滑動(dòng)平均計(jì)

39、算值(已導(dǎo)入文件Exam_4 output ) 、原始數(shù)據(jù)及實(shí)驗(yàn)滑動(dòng)平均擬合曲線圖表（圖表由matlab畫岀） 、分析圖中滑動(dòng)平均值很好的描述了變量 x隨時(shí)間的變化趨勢(shì)?；瑒?dòng)平均值濾掉了較大的震蕩，使趨 勢(shì)更加明顯。從圖中看出， x的整體趨勢(shì)被體現(xiàn)而震蕩的極大值卻在趨勢(shì)線中沒有顯著表示。 所以，滑動(dòng)平均在分析數(shù)據(jù)時(shí)可以更好的體現(xiàn)變化趨勢(shì)但無法體現(xiàn)較大的異常值。在分析異常 時(shí)，不宜使用滑動(dòng)平均。實(shí)習(xí)四（附加）求給定數(shù)據(jù)的多元線性回歸方程1、說明X1-X4為四個(gè)預(yù)報(bào)因子，y為預(yù)報(bào)量；樣本個(gè)數(shù)n=132、要求選取預(yù)報(bào)因子1、2、4,求預(yù)報(bào)量的標(biāo)準(zhǔn)化回歸方程。i12345678910111213X17

40、111117113122111110X226295631525571315447406668X3615886917221842398X46052204733226442226341212y答案：標(biāo)準(zhǔn)化變量回歸方程：? =0.5679人+0.4323x2 0.2613x4附加：利用上表資料，嘗試編寫逐步回歸程序。3、實(shí)習(xí)結(jié)果：( 1) Matlab 源程序ClimateData=xlsread('F:-0 O -O伍氣象統(tǒng)計(jì)方法實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)氣象統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)四數(shù)據(jù)(附加題).xls' );%從Excel文件讀取數(shù)據(jù)X=ClimateData(2:5,:);%提取 ClimateData 的

41、第二到 5行數(shù)據(jù)，即自變量觀測(cè)矩陣 Xy=ClimateData(6,:);%提取 ClimateData的第六行，即預(yù)報(bào)量reglm(y,X)%調(diào)用 reglm 函數(shù)做 4重線性回歸，顯示回歸分析的方差分析表和參數(shù)估計(jì)表function stats = reglm(y,X,model,varnames)% 多重線性回歸分析或廣義線性回歸分析% reglm(y,X)，產(chǎn)生線性回歸分析的方差分析表和參數(shù)估計(jì)結(jié)果，并以表格形式顯示在屏幕上 . 參%數(shù)X是自變量觀測(cè)值矩陣，它是n行p列的矩陣.y是因變量觀測(cè)值向量，它是n行1列的列向量.% stats = reglm(y,X) stats.%，還返回

42、一個(gè)包括了回歸分析的所有診斷統(tǒng)計(jì)量的結(jié)構(gòu)體變量%stats = reglm(y,X,model)，用可選的 model 參數(shù)來控制回歸模型的類型 . model曰是一個(gè)字符串，%其可用的字符串如下%'linear'帶有常數(shù)項(xiàng)的線性模型(默認(rèn)情況)%'interaction'帶有常數(shù)項(xiàng)、線性項(xiàng)和交叉項(xiàng)的模型%'quadratic'帶有常數(shù)項(xiàng)、線性項(xiàng)、交叉項(xiàng)和平方項(xiàng)的模型%'purequadratic'帶有常數(shù)項(xiàng)、線性項(xiàng)和平方項(xiàng)的模型%stats = reglm(y,X,model,varnames)，用可選的 varnames 參數(shù)

43、指定變量標(biāo)簽varnames%可以是字符矩陣或字符串元胞數(shù)組，它的每行的字符或每個(gè)元胞的字符串是一個(gè)變量的標(biāo)簽，它的行%數(shù)或元胞數(shù)應(yīng)與X的列數(shù)相同.默認(rèn)情況下，用X1,X2,作為變量標(biāo)簽.%例 :%x = 215 250 180 250 180 215 180 215 250 215 215%'%y = '%reglm(y,x,'quadratic')%方差分析表% 方差來源 自由度 平方和 p值% 回歸% 殘差% 總計(jì)% 均方根誤差 (Root MSE)% 因變量均值 (Dependent Mean)% %變量估計(jì)值p值%常數(shù)項(xiàng)%X1%X2% X1*X2% X

44、1*X1% X2*X2% Copyright 2009 - 2010 xiezhh.if nargin < 2error( ' 至少需要兩個(gè)輸入?yún)?shù) ' ); end均方 F判定系數(shù) (R-Square) 調(diào)整的判定系數(shù) (Adj R-Sq)參數(shù)估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤t值p = size(X,2);% X 的列數(shù)，即變量個(gè)數(shù)if nargin < 3 | isempty(model)model = 'linear' ;% model 參數(shù)的默認(rèn)值end% 生成變量標(biāo)簽 varnamesif nargin < 4 | isempty(varnames)var

45、name1 = strcat('X',num2str(1:p');varnames = makevarnames(varname1,model);else% 默認(rèn)的變量標(biāo)簽if ischar(varnames) varname1 = cellstr(varnames);elseif iscell(varnames) varname1 = varnames(:);elseerror( 'varnames 必須是字符矩陣或字符串元胞數(shù)組 ' ); endif size(varname1,1) = perror('變量標(biāo)簽數(shù)與X的列數(shù)不一致);elsevarnames = makevarnames(varname1,model);% 指定的變量標(biāo)簽endendST = regstats(y,X,model);% 調(diào)用 regstats 函數(shù)進(jìn)行線性回歸分析，返回結(jié)構(gòu)體變量 STf = ;% F 檢驗(yàn)相關(guān)結(jié)果% 顯示方差分析表fprintf(fprintf('n' );11fprintf('n' );fprintf('%s%7s%15s%15s%15s%12s'' , 'p 值 ' );fpr