气象统计实习报告 2.docx
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气象统计实习报告 2.docx
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气象统计实习报告2
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
1981.1距平场
1981.1500hpa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。
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:
programmain
parameter(nx=37,ny=17,mo=12,yr=4)
realvar(nx,ny,mo,4)!
数据
realvars(nx,ny,mo)!
4年气候态
realjp(nx,ny,mo,4)!
距平
realfc(nx,ny,mo)!
方差
realjfc(nx,ny,mo)!
均方差
integeri,j,m,y,irec
real:
:
summ=0。
0
!
*********************求均方差*********************
dom=1,12
doi=1,37
doj=1,17
doy=1,4
summ=summ+jp(i,j,m,y)**2
enddo
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')
dom=1,12
write(11)((vars(i,j,m),i=1,nx),j=1,ny)
enddo
dom=1,12
write(13)((jfc(i,j,m),i=1,nx),j=1,ny)
enddo
doy=1,4
dom=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
'opene:
\anomaly。
ctl’
’setgxoutshaded’
’dxiaobao’
'setgxoutcontour'
’dxiaobao’
’drawtitle1982年1月’
'enableprinte:
\anomaly。
gmf'
'print’
'disableprint’
2。
气候场
’opene:
\climate.ctl'
'setgxoutshaded’
’dxiaobao’
'setgxoutcontour'
'dxiaobao'
’drawtitle1982.1'
’enableprinte:
\climate。
gmf’
'print'
'disableprint'
3.均方差场
'opene:
\deviation.ctl'
'setgxoutshaded’
’dxiaolu’
'setgxoutcontour’
’dxiaolu’
'drawtitle1982。
1deviation'
’enableprinte:
\deviation。
gmf’
’print'
’disableprint’
*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
(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)
implicitnone
realx(20)!
年平均气温
realy(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
integeri,t,j
real:
:
m=0.0
datax/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/
datay/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/
doi=1,20
jx=jx+x(i)
jy=jy+y(i)
enddo
doi=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
enddo
r=s/20/sqrt(jfx/20*jfy/20)
print*,”r=",r
dot=1,10
doi=1,20—t
zx(t)=zx(t)+(x(i)-jx/20)*(x(i+t)-jx/20)
enddo
rzx(t)=zx(t)/(20-t)/(jfx/20)
print*,t,rzx(t)
if(abs(rzx(t))〉m)then
m=abs(rzx(t))
j=t
endif
enddo
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
12月
1月
2月
1951
1.0
-2。
7
-4.3
1952
—5.3
—5。
9
—3.5
1953
-2.0
-3.4
—0。
8
1954
-5.7
—4.7
—1。
1
1955
-0。
9
-3。
8
—3。
1
1956
—5。
7
-5.3
—5。
9
1957
—2。
1
—5。
0
—1。
6
1958
0。
6
—4.3
0。
2
1959
—1.7
—5。
7
2。
0
1960
-3.6
-3。
6
1.3
1961
-3。
0
-3。
1
-0.8
1962
0.1
-3.9
-1.1
1963
—2。
6
—3.0
-5。
2
1964
—1.4
—4。
9
—1。
7
1965
-3.9
-5。
7
-2.5
1966
-4.7
-4。
8
—3.3
1967
—6.0
-5.6
-4.9
1968
-1。
7
-6.4
-5.1
1969
—3.4
—5。
6
-2。
0
1970
—3.1
—4.2
—2.9
1971
-3.8
—4。
9
-3。
9
1972
—2.0
—4。
1
-2。
4
1973
—1.7
-4。
2
-2。
0
1974
-3。
6
-3。
3
-2。
0
1975
—2.7
—3.7
0.1
1976
—2.4
—7.6
—2.2
1977
-0。
9
-3。
5
-2.3
1978
—2。
7
-4.2
—0.5
1979
—1。
6
—4。
5
—2。
9
1980
—3.9
-4.8
—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
Funtionarea(x,y)
implicitnone
realx(30)
realy(30)
real:
:
jx=0.0
real:
:
jy=0.0
real:
:
jfx=0.0
real:
:
jfy=0。
0,r
integeri,
real:
:
s=0。
0
doi=1,30
jx=jx+x(i)
jy=jy+y(i)
enddo
doi=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
enddo
r=s/30/sqrt(jfx/30*jfy/30)
print*,"r=",r
endfuntionarea
*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
气温T
环流指标
1951
0.9
32
1952
1.2
25
1953
2.2
20
1954
2.4
26
1955
—0。
5
27
1956
2。
5
24
1957
-1。
1
28
1958
0
24
1959
6。
2
15
1960
2。
7
16
1961
3。
2
24
1962
-1.1
30
1963
2。
5
22
1964
1.2
30
1965
1.8
24
1966
0。
6
33
1967
2.4
26
1968
2.5
20
1969
1.2
32
1970
-0。
8
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
回归方程为:
(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
doi=1,m
var(i)=0
doj=1,nx
diff(j,i)=dat(j,i)-ave(i)
var(i)=var(i)+diff(j,i)**2
enddo
var(i)=sqrt(var(i)/nx)
enddo
!
计算协方差
i=1;t=0
doj=1,20
t=t+diff(j,i+1)*diff(j,i)
enddo
E=t/20
!
计算相关系数
r=E/(var
(1)*var
(2))
print*,’therelativevalueris:
',r
F=r**2*(nx—2)/(1-r**2)
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
8
9
10
11
12
13
x1
7
1
11
11
7
11
3
1
2
21
1
11
10
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
6
44
22
26
34
12
12
y
78.5
74。
3
104.3
87.6
95。
9
109.2
102。
7
72.5
93.1
115。
9
83。
8
113.3
109.4
一、用excel制作的医院线性回归方程
标准化变量回归方程:
*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:
programma
!
dimensionx(1000),x1(1000),nny1(1000)
!
write(*,10)
!
10format(5x,'n=?
ih=?
,nyear=?
’)
!
Read(*,*)n,ih,nyear
!
**********************************************
!
*n:
samplesizeofthetimeseries*
!
*ih:
movinglength*
!
*nyear:
firstyearoftheseries*
!
*x(n):
oroginaltimeseries*
!
*x1(n-ih+1):
movedseries*
!
**********************************************
integeri,n,ih,nyear
parameter(n=85,ih=11,nyear=1922)
30realx(n),x1(n-ih+1)
open(2,file=’d:
\ma.dat’)
read(2,*)(x(i),i=1,n)
close
(2)
doi=1,n—ih+1
x1(i)=sum(x(i:
i+ih—1))/ih
enddo
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ElNino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
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LaNina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,ElNino和LaNina可能以一定的周期交替出现。
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