气象统计实习报告 2Word格式.docx
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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!
jfc（i,j,m）=sqrt（fc（i,j,m））!
summ=0.0
enddo
******************************************
open（11,file='
d:
\shixi\vars.grd'
form='
binary'
）
open（12,file='
\shixi\jp.grd'
open（13,file='
\shixi\jfc.grd'
write（11）（（vars（i,j,m）,i=1,nx）,j=1,ny）
write（13）（（jfc（i,j,m）,i=1,nx）,j=1,ny）
doy=1,4
dom=1,12
write（12）（（jp（i,j,m,y）,i=1,nx）,j=1,ny）
close（11）
close（12）
close（13）
End
（2）Gs程序
1.距平场
'
opene:
\anomaly.ctl'
setgxoutshaded'
dxiaobao'
setgxoutcontour'
drawtitle1982年1月'
enableprinte:
\anomaly.gmf'
print'
disableprint'
2.气候场
\climate.ctl'
drawtitle1982.1'
\climate.gmf'
3.均方差场
\deviation.ctl'
dxiaolu'
drawtitle1982.1deviation'
\deviation.gmf'
*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）
（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。
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/）
rzx（10）=（/0,0,0,0,0,0,0,0,0,0/）
s=0.0!
协方差
jx=0.0
jy=0.0
jfx=0.0
jfy=0.0,r
integeri,t,j
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
s=s+（x（i）-jx/20）*（y（i）-jy/20）
jfx=jfx+（x（i）-jx/20）**2
jfy=jfy+（y（i）-jy/20）**2
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）
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
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
1957
-2.1
-5.0
-1.6
1958
0.6
0.2
1959
-1.7
2.0
1960
-3.6
1.3
1961
-3.0
1962
0.1
-3.9
1963
-2.6
-5.2
1964
-1.4
-4.9
1965
-2.5
1966
-4.8
-3.3
1967
-6.0
-5.6
1968
-6.4
-5.1
1969
1970
-4.2
-2.9
1971
1972
-4.1
-2.4
1973
1974
1975
-3.7
1976
-7.6
-2.2
1977
-2.3
1978
-0.5
1979
-4.5
1980
1、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）
realx（30）
realy（30）
real:
integeri,
s=0.0
doi=1,30
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*,"
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。
气温T
环流指标
0.9
32
1.2
25
2.2
20
2.4
26
27
2.5
24
28
6.2
15
2.7
16
3.2
30
22
1.8
33
35
（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
2、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）
计算协方差
i=1;
t=0
doj=1,20
t=t+diff（j,i+1）*diff（j,i）
endd
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