气象统计实习报告-(2).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/20jfy/20) print ,r=，r do t=1,10 do i=1，20t 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19511.0-2.74。319525.3-5。93。519532.03。4-0.819545.74.71。119550。9-3。8-3.119565.7-5.35.919572。1-5。01.619580。64。30。21959-1.75.72.019603.6-3.61.319613.03。10.819620.13。91。11963-2.63.0-5.21964-1。4-4.9-1.719653.95.7-2。519664。7-4。83。31967-6.05.64.919681。76。45.11969-3。45。6-2。019703。14。2-2。919713。8-4.93.919722.04.12。41973-1.74.22。01974-3。63。32。01975-2.7-3.70。119762.47。62.21977-0。93。52.319782.7-4。2-0.51979-1.64。5-2.919803.94。81。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/30jfy/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。42619550.52719562.5241957-1.128195802419596。21519602。71619613。22419621.13019632.52219641。23019651.82419660.63319672.42619682。52019691。23219700。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=r2*(nx2）/（1-r*2)实习五 求给定数据的多元线性回归方程说明：x1x4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（nih+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+ih1)）/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。9