气象统计实习报告Word文件下载.docx

1、shixijp.grd） ope n（13,file=shixijfc.grd） do m=1,12write（11）（vars（i,j,m）,i=1, nx）,j=1, ny） en ddodo m=1,12 write（13）（jfc（i,j,m）,i=1, nx）,j=1, ny）do m=1,12 write（12）（jp（i,j,m,y）,i=1, nx）,j=1, ny） en ddoclose（11）close（12）close（13）End（2） Gs程序1距平场ope n e:a no maly.ctlset gxout shadedd xiaobaoset gxout co

2、n tourdraw title 1982 年 1 月en able print e:a no maly.gmfprintdisable print2.气候场climate.ctldraw title 1982.1climate.gmf3.均方差场deviati on. ctld xiaoludraw title 1982.1 deviatio ndeviati on. 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

3、T最大取10）中国1970-1989年年平卿冬季网關197M979140no1202902803603.001801980-19893.W1002.902.703,503.202.80縛平帖温3.243.143.262.383322.712.843.942.751.83198619892加2.812.633203.603.071.872.47一、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：Usr5Adrnmi5tRtorDplrop777rk,i!hLigVi）CHngguan

4、aexer-G.13S64 Q.9（33 -0.2371 Q-lGtC? O.12922 0-192 -0-2723A6.11S96 -0-21059 -0.10814 -0.36781 -0.32544 0_11095 飽02石Press any hey to continue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）implicit nonereal x（20）! 年平均气温real y（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/

5、）s=0.0 ! 协方差jx=0.0jy=0.0jfx=0.0jfy=0.0,rin teger i,t,jm=0.0data x/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/data y/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/do i=1,20jx=jx+x（i）jy=j

6、y+y（i）end dos=s+（x（i）-jx/20）*（y（i）-jy/20）jfx=jfx+（x（i）-jx/20）*2jfy=jfy+（y（i）-jy/20）*2r=s/20/sqrt（jfx/20*jfy/20）print *,r=,rdo t=1,10do i=1,20-tzx（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） the n m=abs（rzx（t） j=tend ifprint *, 年平均温度的自相关系数绝对值最大的滞后时间

7、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19511.0-2.7-4.31952-5.3-5.9-3.5 :1953-2.0-3.4-0.81954-5.7-4.7-1.11955-0.9-3.8-3.11956-5.91957-2.1-5.0-1.619580.60.21959-1.72.01960-3.61.31961-3.0-0.8 :19620.1-3.91963-2.6-5.21964-1

8、.4-4.91965-2.51966-4.8-3.31967-6.0-5.61968-6.4-5.119691970-4.2-2.919711972-4.1-2.419731974-3.3-2.01975-3.71976-7.6-2.21977-3.5-2.31978-0.51979-4.5-2.91980、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Fun ti on area（x,y）real x（30）real y（30）in teger i,s=0.0do i=1,30jx=jx

9、+x（i） jy=jy+y（i） end do do i=1,30s=s+（x（i）-jx/30）*（y（i）-jy/30） jfx=jfx+（x（i）-jx/30）*2 jfy=jfy+（y（i）-jy/30）*2r=s/30/sqrt（jfx/30*jfy/30） print *,end fun ti on area*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0.9321.2252.2202.426-0.5272.524286.2152.7163.230221.8333

10、5、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=20.18Fa=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do i=1,mvar（i）=0doj=1,nxdiff（j,i）=dat（j,i）-ave（i）var（i）=var（i）+diff（j,i）*2var（i）=sqrt（var（i）/nx） end do计算协方差i=

11、1;t=0do j=1,20t=t+diff（j,i+1）*diff（j,i）E=t/20计算相关系数r=E/（var（1）*var（2）prin t*,the relative value r is: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。i2345678910111213Xi121X22956315255715447406668X3171823X4604434y78.574.3104.387.6i 95.9 109.2 102.7 725

12、 93.1 115.9 &L8 113.3 10、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+0.4323X2 0.2613x4*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:U se rsAdm i nistra torDe s Ico pzzzDe bu gM A. exe 曰3.0?2?2.9369632.7454S52.636

13、42.7636372.191822.5727273.0454552.9030002.7545452.77273B2.7272732.6090912.99B909 蚩.8545452.7372732.7727282.533fi42.654&462.790909 2.8818183.BS9B913.11S182 3.09Q9693.1090913.1272733.11S1S23.1727273.1363633.0554S2.972727 Press k砂3.10?0913.1363643.2181123.0818182.9909B9 to continue3.8618183.1818183.227

14、2723.Q636373.0090913.S545452.9545452.7S181B2_663fi2_527273 2.81818 3.S363643.0545453.15454631B1B1B3.6181823.00Q00d3.0727272.9181822,7363642.7727272.6fi3fi362-7545453.145455 3.081S1B 3,2000003.1636363,0727273,0090?滑动后数据、部分fortran程序:program ma dime nsion x（1000）,x1（1000）, nn y1（1000） write（*,10） 10for

15、mat（5x, n二？,ih二？, nyear=?） Read（*,*） n,ih, ny earI * * n: sample size of the time series * * ih:m oving len gth * * n year: first year of the series * * x（n）: orogi nal time series * * x1（ n-ih+1）: moved series *in teger i,n ,ih, ny earparameter （n=85,ih=11, nyear=1922） 30real x（n） ,x1（ n-ih+1）ope n

16、（ 2,file=ma.dat read（2,*）（x（i）,i=1, n）close（2）do i=1, n-ih+1x1（i）=sum（x（i:i+ih-1）/ihprin t*,x1ope n（ 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

17、EOF。Zhu nsst.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model 11*1108.1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 El Nino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 La Nina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，El Nino和La Nina可能以一 定的周期交替出现。