气象统计实习报告 2.docx

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气象统计实习报告 2.docx

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

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)

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

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)

enddo

!

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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