气象统计实习报告Word文件下载.docx
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\shixi\jp.grd'
）open（13,file='
\shixi\jfc.grd'
）dom=1,12
write（11）（（vars（i,j,m）,i=1,nx）,j=1,ny）enddo
dom=1,12write（13）（（jfc（i,j,m）,i=1,nx）,j=1,ny）
dom=1,12write（12）（（jp（i,j,m,y）,i=1,nx）,j=1,ny）enddo
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T最大取10）
中国1970-1989年年平卿冬季网關
197M979
140
no
120
290
280
360
3.00
180
1980-1989
3.W
100
2.90
2.70
3,50
3.20
□
2.80
縛平帖温
3.24
3.14
3.26
2.38
332
2.71
2.84
3.94
2.75
1.83
19861989
2加
2.81
2.63
320
3.60
3.07
1.87
2.47
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
T最大取10）
■■C：
\Us^r5\Adrnmi5tRtor\Dp^lrop\777\rk,i!
hLigVi）CHngguanaexer
-G.13S64Q.9^（33-0.2£
371Q-lGtC?
O.129220-19^2-0-2723A
6.11S96-0-21059-0.10814-0.36781-0.325440_11095飽02石
Pressanyheytocontinue
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）thenm=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t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
-5.9「
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
-0.8:
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
-3.3
-2.0「
1975
-3.7
1976
-7.6
-2.2
1977
-3.5
-2.3
1978
-0.5「
1979
-4.5
-2.9
1980
、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）
integeri,
s=0.0
doi=1,30
jx=jx+x（i）jy=jy+y（i）enddodoi=1,30
s=s+（x（i）-jx/30）*（y（i）-jy/30）jfx=jfx+（x（i）-jx/30）**2jfy=jfy+（y（i）-jy/30）**2
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
-0.5
27
2.5
24
28
6.2
15
2.7
16
3.2
30
22
1.8
33
35
、实习结果
（1）用excel制作的气温-环流的医院线性回归方程
气温-环流指数的一元线性回归方程
T
温气
y=-0.2343X+7.5095
环流指数
”气温T
一线性（气温T）
回归方程为：
?
7.5-0.23x
（2）回归方程的检验
检验结果：
F=20.18>
Fa=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
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）
E=t/20
计算相关系数
r=E/（var
（1）*var
（2））
print*,'
therelativevalueris:
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
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
Xi
1
21
X2
29
56
31
52
55
71
54
47
40
66
68
X3
17
18
23
X4
60
44
34
y
78.5
74.3
104.3
87.6
i95.
9109.
2102.
772
593
.1115
.9&
L811
3.310
、用excel制作的医院线性回归方程
标准化变量回归方程：
=0.5679人+0.4323X20.2613x4
*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。
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）
累积距平数据图形
“C:
\Users\Administrator\DesIcop\zzz\Debug\MA.exe曰
3.0?
2?
2.936963
2.7454S5
2.^6364
2.763637
2.^19182
2.572727
3.045455
2.903000
2.754545
2.77273B
2.727273
2.609091
2.99B909蚩.854545
2.737273
2.772728
2.53£
3fi4
2.654&
46
2.7909092.881818
3.BS9B91
3.11S1823.09Q969
3.109091
3.127273
3.11S1S2
3.172727
3.136363
3.05^54S
2.972727Pressk砂
3.10?
091
3.136364
3.218112
3.081818
2.9909B9tocontinue
3.861818
3.181818
3.227272
3.Q63637
3.009091
3.S54545
2.954545
2.7S181B
2_663fi^
2_5272732.£
818183.S36364
3.054545
3.154546
3>
1B1B1B
3.618182
3.00Q00d
3.072727
2.918182
2,736364
2.772727
2.6fi3fi36
2-754545
3.1454553.081S1B3,200000
3.163636
3,072727
3,0090?
滑动后数据
、部分fortran程序:
programma
dimensionx（1000）,x1（1000）,nny1（1000）
write（*,10）
10format（5x,'
n二？
ih二？
nyear=?
）
Read（*,*）n,ih,nyear
I**********************************************
*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='
\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
print*,x1
open（10,file='
\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.ct,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。
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
-［皿,
H-u
施第一«
态空间场
model1
1*110
8.1第一樓惠时间序列
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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