气象统计实习报告 2.docx

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

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）

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。