气象统计实习报告-().doc

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1981.1 500hpa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10N20N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: program main parameter(nx=37,ny=17,mo=12,yr=4) real var(nx,ny,mo,4)!数据 real vars(nx,ny,mo)!4年气候态 real jp(nx,ny, mo,4)!距平 real fc(nx,ny,mo)!方差 real jfc(nx,ny,mo)!均方差 integer i,j,m,y,irec real:summ=0.0!*求均方差*do m=1,12 do i=1,37 do j=1,17 do y=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 enddoenddo!*open(11,file=d:shixivars.grd,form=binary )open(12,file=d:shixijp.grd,form=binary )open(13,file=d:shixijfc.grd,form=binary )do m=1,12 write(11)(vars(i,j,m),i=1,nx),j=1,ny)enddodo m=1,12 write(13)(jfc(i,j,m),i=1,nx),j=1,ny)enddodo y=1,4 do m=1,12 write(12)(jp(i,j,m,y),i=1,nx),j=1,ny) enddoenddo close(11) close(12) close(13)End（2）Gs程序1. 距平场open e:anomaly.ctlset gxout shadedd xiaobaoset gxout contourd xiaobaodraw title 1982年1月enable print e:anomaly.gmfprintdisable print2.气候场open e:climate.ctlset gxout shadedd xiaobaoset gxout contourd xiaobaodraw title 1982.1enable print e:climate.gmfprintdisable print3. 均方差场open e:deviation.ctlset gxout shadedd xiaoluset gxout contourd xiaoludraw title 1982.1 deviationenable print e:deviation.gmfprintdisable print*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） implicit none real 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/) 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 integer i,t,j real :m=0.0 data 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=1,20 jx=jx+x(i) jy=jy+y(i) end do do i=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 end do r=s/20/sqrt(jfx/20*jfy/20) print *,r=,r do t=1,10 do i=1,20-t zx(t)=zx(t)+(x(i)-jx/20)*(x(i+t)-jx/20) end do rzx(t)=zx(t)/(20-t)/(jfx/20) print *,t,rzx(t) if(abs(rzx(t)m) then m=abs(rzx(t) j=t end if end do 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19511.0-2.7-4.31952-5.3-5.9-3.51953-2.0-3.4-0.81954-5.7-4.7-1.11955-0.9-3.8-3.11956-5.7-5.3-5.91957-2.1-5.0-1.619580.6-4.30.21959-1.7-5.72.01960-3.6-3.61.31961-3.0-3.1-0.819620.1-3.9-1.11963-2.6-3.0-5.21964-1.4-4.9-1.71965-3.9-5.7-2.51966-4.7-4.8-3.31967-6.0-5.6-4.91968-1.7-6.4-5.11969-3.4-5.6-2.01970-3.1-4.2-2.91971-3.8-4.9-3.91972-2.0-4.1-2.41973-1.7-4.2-2.01974-3.6-3.3-2.01975-2.7-3.70.11976-2.4-7.6-2.21977-0.9-3.5-2.31978-2.7-4.2-0.51979-1.6-4.5-2.91980-3.9-4.8-1.4一、 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Funtion area(x,y) implicit none real x(30) real y(30) real :jx=0.0 real :jy=0.0 real :jfx=0.0 real :jfy=0.0,r integer i, real :s=0.0 do i=1,30 jx=jx+x(i) jy=jy+y(i) end do do i=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 end do r=s/30/sqrt(jfx/30*jfy/30) print *,r=,rend funtion 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。年份气温T环流指标19510.93219521.22519532.22019542.4261955-0.52719562.5241957-1.128195802419596.21519602.71619613.2241962-1.13019632.52219641.23019651.82419660.63319672.42619682.52019691.2321970-0.835一、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=20.18F=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)=0do j=1,nxdiff(j,i)=dat(j,i)-ave(i)var(i)=var(i)+diff(j,i)*2end dovar(i)=sqrt(var(i)/nx)end do!计算协方差i=1;t=0do j=1,20t=t+diff(j,i+1)*diff(j,i)end doE=t/20!计算相关系数r=E/(var(1)*var(2)print*,the relative value r is:， rF=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。i12345678910111213x17111117113122111110x226295631525571315447406668x3615886917221842398x46052204733226442226341212y78.574.3104.387.695.9109.2102.772.593.1115.983.8113.3109.4一、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：program ma! dimension x(1000),x1(1000),nny1(1000)! write(*,10)! 10format(5x,n=?,ih=?,nyear=?)! Read(*,*)n,ih,nyear! *! * n: sample size of the time series *! * ih:moving length *! * nyear: first year of the series *! * x(n): oroginal time series *! * x1(n-ih+1): moved series *! *integer i,n,ih,nyearparameter (n=85,ih=11,nyear=1922) 30real x(n),x1(n-ih+1)open(2,file=d:ma.dat ) read(2,*)(x(i),i=1,n) close(2)do i=1,n-ih+1 x1(i)=sum(x(i:i+ih-1)/ih end doprint*,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。此文档可自行编辑修改，如有侵权请告知删除，感谢您的支持，我们会努力把内容做得更好最新可编辑word文档