氣象統(tǒng)計方法實習(xí)報告(共36頁)

1、36氣象統(tǒng)計方法課程實踐內(nèi)容2013 目錄實習(xí)一 求500hPa高度場氣候場、距平場和均方差場31、資料介紹32要求33、實習(xí)結(jié)果31）、FORTRAN源程序3(2)、grads文件5（3）、實習(xí)結(jié)果6實習(xí)二 計算給定數(shù)據(jù)資料的簡單相關(guān)系數(shù)和自相關(guān)系數(shù)111、資料介紹112、要求113、實習(xí)結(jié)果12（1）、Fortran源程序12（2）、程序運行結(jié)果：14實習(xí)三 分析中國夏季降水線性趨勢的分布特征151.資料介紹及要求：15 2.實習(xí)結(jié)果15（1）.matlab程序15（2）.程序運行結(jié)果16實習(xí)四 求給定數(shù)據(jù)的一元線性回歸方程171、資料介紹及要求172、實習(xí)結(jié)果18（1）、MATLAB程序

2、18（2）、程序運行結(jié)果18（3）、結(jié)果分析19實習(xí)五 對給定的海溫數(shù)據(jù)進(jìn)行EOF分析211、資料介紹212、要求213、實習(xí)結(jié)果：21（1）、FORTRAN源程序21（2）空間場和時間序列的ctl文件23（3）運行結(jié)果24（4）分析26實習(xí)三（附加） 計算給定數(shù)據(jù)的11年滑動平均和累積距平281、資料介紹282、要求283、實習(xí)結(jié)果28實習(xí)四（附加） 求給定數(shù)據(jù)的多元線性回歸方程311、說明312、要求313、實習(xí)結(jié)果：31（1）Matlab源程序31（2）運行結(jié)果35實習(xí)一 求500hPa高度場氣候場、距平場和均方差場 1、資料介紹有一500hPa高度場資料，文件名h500.dat，范圍：

3、60150E，040N.時段：1982.11985.12共48個月。水平分辨率：2.5*2.5，格點數(shù)：37*17。2要求編fortran程序，求500hPa高度場的（1）氣候場；（2）距平場；（3）均方差場。并能用Grads做出圖形,實習(xí)報告中氣候場、距平場、均方差場任意給出兩張圖，圖注要清楚，即要注明是哪個時間的圖形，并做簡單分析。注：h500.For給出了如何用fortran讀取ASCII碼資料h500.dat.3、實習(xí)結(jié)果 1）、FORTRAN源程序program ex_gradsimplicit noneinteger,parameter:nx=37,ny=17,nz=4,nt=12

4、integer i,j,iz,itreal var(nx,ny,nz,nt),cl(nx,ny,nt),sum,jp(nx,ny,nz,nt),jfc(nx,ny,nt)! Opening file open(10,file='g:gradsdatah500.dat') do iz=1,nz do it=1,nt read(10,1000) read(10,3000) (var(i,j,iz,it),i=1,nx),j=1,ny) enddoenddo1000 format(2i7)2000 format(37f6.2)3000 format(37f8.1)4000 forma

5、t(37f7.2)close(10)!Outputopen(16,file='g:gradsdatah500.grd',form='binary') do iz=1,nz do it=1,nt write(16)(var(i,j,iz,it),i=1,nx),j=1,ny) enddoenddo!Calculating the Climatological Field do it=1,nt do i=1,nx do j=1,ny sum=0 do iz=1,nz sum=sum+var(i,j,iz,it) enddo cl(i,j,it)=sum/4enddo

6、 enddoenddo! Output climate-file open(12,file='g:gradsdataclimate.grd',form='binary') do it=1,ntwrite(12)(cl(i,j,it),i=1,nx),j=1,ny) enddo !Calculating the Anomaly do iz=1,nz do it=1,nt do i=1,nx do j=1,ny jp(i,j,iz,it)=var(i,j,iz,it)-cl(i,j,it) enddoenddo enddoenddoopen(13,file='

7、;g:gradsdataanomaly.grd',form='binary')!Output anomaly-filedo iz=1,nzdo it=1,ntwrite(13)(jp(i,j,iz,it),i=1,nx),j=1,ny) enddoenddo!Calculating the Mean-square Deviation do it=1,nt do i=1,nx do j=1,ny sum=0 do iz=1,nz sum=sum+(jp(i,j,iz,it)*2 enddo jfc(i,j,it)=sqrt(sum/4)enddo enddoenddo!O

8、utput mean-square deviation-file open(14,file='g:gradsdatadeviation.grd',form='binary') do it=1,ntwrite(14)(jfc(i,j,it),i=1,nx),j=1,ny) enddo end(2)、grads文件'open g:gradsdata*.ctl' (*為所求場對應(yīng)的ctl文件名)'set lat 0 40''set lon 60 150''set lev 500''enable p

9、rint g:gradsdata*.gmf' （*為所求場名稱）i=1while(i<=48(或 12)'set t 'i'd h''print''c'i=i+1endwhile'disable print'（3）、實習(xí)結(jié)果、原始場1982年1月1982年7月結(jié)果分析：冬季（此處以1月為代表）等高線分布整體平緩，表明高度場分布相對均勻，且北部接近極地位勢高度低，赤道地區(qū)位勢高度高，這與太陽直射點在1月在南半球，使北半球整體的輻射吸收隨緯度增加而減小有關(guān)。北半球的氣塊受熱隨緯度遞增而遞減，因而膨脹率遞減

10、，故南方接近赤道地區(qū)的氣體膨脹大，位勢高，而北方近極地地區(qū)氣體膨脹小，位勢低。夏季（此處以7月為代表），大洋上空出現(xiàn)副熱帶高壓（588線位置），在東亞地區(qū)存在較為明顯的位勢高度槽，即東亞大槽。夏季在30°N以北的地區(qū)位于西風(fēng)帶中，從圖中可看出明顯的西風(fēng)帶長波特征。除東亞大槽外，在中亞地區(qū)也存在一長波槽，這些槽線發(fā)生長波調(diào)整時，會在部分地區(qū)發(fā)生較劇烈的天氣變化。此外，從圖中可以看出，1982年7月副熱帶高壓脊線的平均位置位于25°N ,125°E附近，我國華東地區(qū)位于副高北側(cè)西南氣流控制下，西南氣流為水汽輸送的主要通道，該地區(qū)發(fā)生降水較為頻繁。從圖中還可以看出冬夏季

11、的位勢高度分布存在明顯差異，這與太陽直射點的年紀(jì)變化密切相關(guān)。、氣候場2月8月結(jié)果分析：氣候場是多年數(shù)據(jù)中同時段的平均值序列，表征了區(qū)域內(nèi)多年平均的位勢高度變化。從氣候場圖形可以看出多年平均的500hPa高度場中，冬季（此處以多年平均的2月氣候場為代表）等高線較平直，大陸上等高線較稀疏，而海洋上等高線較密集，這表明大陸上空的位勢高度變化率較海洋小。此外，冬季等位勢高度線分布平直，還說明冬季的天氣變化顯著。夏季（此處以多年平均的8月氣候場為代表）在太平洋上有副熱帶高壓，副高是深厚的系統(tǒng)，所以可以一直延伸到500hPa高度。東亞地區(qū)存在明顯的西風(fēng)帶長波槽，即東亞大槽，東亞大槽的移動和變化配合副熱帶

12、高壓和夏季風(fēng)的影響，會使我國大部分地區(qū)天氣造成強烈變化，如形成大范圍降水或強對流天氣。同時，孟加拉灣處存在一低渦。由于高原的阻擋作用，這一系統(tǒng)對我國的影響并不顯著。圖中副高脊線8月的多年平均位置位于30°N以北，且東部長波槽位于110°E附近，故由氣候場分析，華北地區(qū)位于長波槽前，又槽線受到副高的阻擋作用，因而華北地區(qū)容易形成降水。、距平場1982年1月1982年7月結(jié)果分析： 距平場指示了位勢高度的震蕩趨勢，因距平的平均值為0，則大于0的值表明位勢高度偏高，小于0的值表示位勢高度偏低。從圖中可看出冬季（此處以1982年1月距平場做代表）在大陸位勢高度為正距平，而在大洋則存

13、在明顯的負(fù)距平。則由距平場的性質(zhì)得，冬季在大洋上位勢高度偏高，在大陸上位勢高度偏低。其原因是，海水的比熱大于陸地，則冬季海洋溫度比陸地高，所以海洋上氣塊膨脹更多，位勢高度更高。夏季（此處以1982年7月距平場做代表）相反，大洋上位勢高度偏低，而陸地偏高。在70°E90°E附近位勢偏高的原因在于夏季青藏高原接受太陽輻射使之在對流層中層形成熱源，位勢高度因比大陸其他位置高。由此可見，位勢高度的變化不僅與海陸差異有關(guān)，同時也與地形有關(guān)。在海洋上副熱帶高壓所在的位置存在證據(jù)平值。、均方差場6月12月結(jié)果分析：均方差場反應(yīng)同一時段內(nèi)的位勢高度變化幅度的大小。由圖可以看出，整體位勢高度

14、在大陸上的變化幅度比海洋小， 且海洋上冬季的變化幅度比夏季大，而陸地上相反，冬季的變化幅度比夏季小。因為陸地的比熱小，所以陸地在夏季白天與夜間的溫差大于冬季，對應(yīng)的高度場震蕩就比冬季劇烈。海洋上的位勢高度變化幅度的影響方面溫差為次要因素，其主要受到副熱帶高壓，西風(fēng)帶長波槽脊影響，位勢高度根據(jù)天氣系統(tǒng)的移動而變化，所以震蕩幅度較大。除受到天氣系統(tǒng)影響外，海洋上的位勢高度場還受到洋流等因素的影響。實習(xí)二 計算給定數(shù)據(jù)資料的簡單相關(guān)系數(shù)和自相關(guān)系數(shù) 1、資料介紹根據(jù)下表中年平均氣溫和冬季平均氣溫的等級數(shù)據(jù)進(jìn)行下列計算：1）計算兩個氣溫之間的簡單相關(guān)系數(shù)。2）分別找出兩個氣溫數(shù)據(jù)自相關(guān)系數(shù)絕對值最大的

15、滯后時間長度。（滯后長度最大取10）2、要求實習(xí)報告中附出簡單相關(guān)系數(shù)或自相關(guān)系數(shù)程序。答案：r=0.47 年平均氣溫在滯后長度j=3、冬季序列在j=4最大。3、實習(xí)結(jié)果（1）、Fortran源程序PROGRAM EXAMIMPLICIT NONEINTEGER,PARAMETER:N=20INTEGER i,j,k,ty,tw,tywREAL:avr_y=0,avr_w=0,sy=0,sw=0,rxy=0,max_y=0,max_w=0,max_yw=0REAL y(N),w(N)DATA y/3.4,3.3,3.2,2.9,3.4,2.8,3.6,3.0,2.8,3.0,3.1,3.0,2

16、.9,2.7,3.5,3.2,3.1,2.8,2.9,2.9/DATA w/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/REAL syy(N),sww(N),r(N),rty(N),rtw(N),rtyw(N),rxy_ty(N),rxy_tw(N),rxy_tyw(N)!求兩數(shù)組平均值 DO i=1,N avr_y=avr_y+y(i) avr_w=avr_w+w(i) END DO avr_y=avr_y/N avr_w=avr_w/N

17、!簡單相關(guān)系數(shù)DO j=1,N syy(j)=(y(j)-avr_y)*2 sy=sy+syy(j) sww(j)=(w(j)-avr_w)*2 sw=sw+sww(j)END DO sy=sqrt(sy/N) sw=sqrt(sw/N)DO j=1,N r(j)=(y(j)-avr_y)/sy)*(w(j)-avr_w)/sw) rxy=rxy+r(j)END DO rxy=rxy/NPRINT "(/'1970-1989年全年平均氣溫與冬季平均氣溫的簡單相關(guān)系數(shù)rxy=',f5.2)",rxyk=0!自相關(guān)系數(shù)DO ty=1,N/2 DO i=1,N-t

18、y rty(i)=(y(i)-avr_y)/sy)*(y(i+ty)-avr_y)/sy) rxy_ty(ty)=rxy_ty(ty)+rty(i) END DO rxy_ty(ty)=rxy_ty(ty)/(N-ty) rxy_ty(ty)=ABS(rxy_ty(ty) IF(rxy_ty(ty)>max_y) THEN max_y=rxy_ty(ty) k=ty END IFEND DOPRINT "('全年平均氣溫絕對值最大自相關(guān)系數(shù)rxy_ty=',f7.4,/,'滯后時間長度 k=',I2)",rxy_ty(k),kk=0DO

19、 tw=1,N/2 DO i=1,N-tw rtw(i)=(w(i)-avr_w)/sw)*(w(i+tw)-avr_w)/sw) rxy_tw(tw)=rxy_tw(tw)+rtw(i) END DO rxy_tw(tw)=rxy_tw(tw)/(N-tw) rxy_tw(tw)=ABS(rxy_tw(tw) IF(rxy_tw(tw)>max_w) THEN max_w=rxy_tw(tw) k=tw END IFEND DOPRINT "('冬季平均氣溫絕對值最大自相關(guān)系數(shù)rxy_tw=',f7.4,/,'滯后時間長度 k=',I2)&qu

20、ot;,rxy_tw(k),kk=0!落后交叉相關(guān)系數(shù)DO tyw=1,N/2 DO i=1,N-tyw rtyw(i)=(y(i)-avr_y)/sy)*(w(i+tyw)-avr_w)/sw) rxy_tyw(tyw)=rxy_tyw(tyw)+rtyw(i) END DO rxy_tyw(tyw)=rxy_tyw(tyw)/(N-tyw) rxy_tyw(tyw)=ABS(rxy_tyw(tyw) IF(rxy_tyw(tyw)>max_yw) THEN max_yw=rxy_tyw(tyw) k=tyw END IFEND DOPRINT "('全年平均溫度與冬

21、季平均氣溫之間的落后交叉相關(guān)系數(shù)rxy_tyw=',f7.4,/,'滯后時間長度 k=',I2)",rxy_tyw(k),kEND（2）、程序運行結(jié)果：實習(xí)三 分析中國夏季降水線性趨勢的分布特征 1.資料介紹及要求：利用數(shù)據(jù)160zhan-rainfall-summer.txt，編寫求1982-2006年中國160站各站夏季降水線性傾向率，給出分布圖，并進(jìn)行簡單分析。read-rain.for給出了閱讀資料的fortran程序。數(shù)據(jù)在文件夾中單獨給出。2.實習(xí)結(jié)果（1）.matlab程序%編寫求1982-2006年中國160站各站夏季降水線性傾向率clear

22、allclcfid=fopen('E:/160zhan-rainfall-summer.txt','rt');tline=fgets(fid);data1=fscanf(fid,'%f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f %f',28,160);data2=data1'fclose(fid);for i=1:160; j(i,1:25)=data2(i,4:28); n1=1982:1:2006; pp(i,:)=pol

23、yfit(n1,j(i,1:25),1);endb=pp(:,1);jd=data2(:,3);wd=data2(:,2);jdc=75:0.5:135;wdc=18:.5:55;bz=griddata(jd,wd,b,jdc,wdc','cubic');c=contour(jdc,wdc,bz)xlabel('精度');ylabel('緯度');title('1982-2006年中國160站各站夏季降水線性傾向率分布圖')（2）.程序運行結(jié)果實習(xí)四 求給定數(shù)據(jù)的一元線性回歸方程1、資料介紹及要求利用下表數(shù)據(jù)，以環(huán)流指標(biāo)為

24、預(yù)報因子，氣溫為預(yù)報量，計算氣溫和環(huán)流指標(biāo)之間的一元線性回歸方程，并對回歸方程進(jìn)行檢驗。年份氣溫T環(huán)流指標(biāo)19510.93219521.22519532.22019542.4261955-0.52719562.5241957-1.128195802419596.21519602.71619613.2241962-1.13019632.52219641.23019651.82419660.63319672.42619682.52019691.2321970-0.835答案：F=20.18>F=4.41，回歸方程顯著2、實習(xí)結(jié)果（1）、MATLAB程序%實習(xí)四 求給定數(shù)據(jù)的一元線性回歸方程C

25、limateData=xlsread('F:氣象統(tǒng)計方法實驗數(shù)據(jù)氣象統(tǒng)計實驗四數(shù)據(jù).xls'); %從Excel文件讀取數(shù)據(jù)x=ClimateData(:,3); %提取ClimateData的第三列，即環(huán)流指標(biāo)y=ClimateData(:,2); %提取ClimateData的第三列，即氣溫Txdata=ones(size(x,1),1),x; %在原始數(shù)據(jù)x的左邊加一列1，即模型包含常數(shù)項b,bint,r,rint,s=regress(y,xdata); %調(diào)用regress函數(shù)作一元線性回歸yhat=xdata*b; %計算y的估計值%定義元胞數(shù)組，以元胞數(shù)組形式顯示系

26、數(shù)的估計值和估計值得95%置信區(qū)間head1='系數(shù)的估計值','估計值的95%置信下限','估計值的95%置信上限'head1;num2cell(b,bint)%定義元胞數(shù)組，以元胞數(shù)組形式顯示y的真實值、y的估計值、殘差和殘差的95%置信區(qū)間head2='y的真實值','y的估計值','殘差','殘差的95%置信下限','殘差的95%置信上限'%同時顯示y的真實值，y的估計值、殘差和殘差的95%置信區(qū)間head2;num2cell(y,yhat,r,rint)%定

27、義元胞數(shù)組，以元胞數(shù)組形式顯示判定系數(shù)、F統(tǒng)計量的觀測值、檢驗的P值和誤差方差的估計值head3='判定系數(shù)','F統(tǒng)計量的觀測值','檢驗的P值','誤差方差的估計值'head3;num2cell(s)（2）、程序運行結(jié)果ans = '系數(shù)的估計值' '估計值的95%置信下限' '估計值的95%置信上限' 7.5095 4.6554 10.3637 -0.2343 -0.3433 -0.1253ans = 'y的真實值' 'y的估計值' '殘

28、差' '殘差的95%置信下限' '殘差的95%置信上限' 0.9000 0.0123 0.8877 -1.5633 3.3388 1.2000 1.6523 -0.4523 -3.0331 2.1285 2.2000 2.8237 -0.6237 -3.1171 1.8696 2.4000 1.4180 0.9820 -1.5611 3.5251 -0.5000 1.1837 -1.6837 -4.1250 0.7576 2.5000 1.8866 0.6134 -1.9531 3.1800 -1.1000 0.9494 -2.0494 -4.4072

29、0.3084 0 1.8866 -1.8866 -4.2867 0.5136 6.2000 3.9952 2.2048 0.1971 4.2125 2.7000 3.7609 -1.0609 -3.3535 1.2317 3.2000 1.8866 1.3134 -1.1840 3.8108 -1.1000 0.4808 -1.5808 -3.9959 0.8342 2.5000 2.3552 0.1448 -2.4137 2.7034 1.2000 0.4808 0.7192 -1.8001 3.2385 1.8000 1.8866 -0.0866 -2.6717 2.4986 0.6000

30、 -0.2220 0.8220 -1.5996 3.2437 2.4000 1.4180 0.9820 -1.5611 3.5251 2.5000 2.8237 -0.3237 -2.8318 2.1844 1.2000 0.0123 1.1877 -1.2301 3.6056 -0.8000 -0.6906 -0.1094 -2.4794 2.2606ans = '判定系數(shù)' 'F統(tǒng)計量的觀測值' '檢驗的P值' '誤差方差的估計值' 0.5313 20.4045 2.6673e-004 1.5134（3）、結(jié)果分析 從輸出的結(jié)

31、果看，常數(shù)項和回歸系數(shù)的估計值分別為7.5095和-0.2343，從而可以寫出線性回歸方程為 回歸系數(shù)估計值的置信區(qū)間為 -0.3433,-0.1253。 對回歸直線進(jìn)行顯著性檢驗，原假設(shè)和對立假設(shè)分別為 檢驗P的值為2.6673×10-4 <0.01，可知顯著性水品=0.01下應(yīng)拒絕原假設(shè),可認(rèn)為y(環(huán)流指數(shù))與x（氣溫T）的線性關(guān)系是顯著的。原始數(shù)據(jù)散點圖與回歸直線圖>>plot(x,y,'k.','Markersize',15) %原始數(shù)據(jù)散點圖>>hold on>>plot(x,yhat,'li

32、newidth',3) %回歸直線圖>>xlabel('環(huán)流指標(biāo)(x)')%標(biāo)注x軸>>ylabel('氣溫(y)')%標(biāo)注y軸>>legend('原始散點','回歸直線')%加標(biāo)注框?qū)嵙?xí)五 對給定的海溫數(shù)據(jù)進(jìn)行EOF分析 1、資料介紹給出海表溫度距平數(shù)據(jù)資料sstpx.grd，以及相應(yīng)的數(shù)據(jù)描述文件sstpx.ctl，對其進(jìn)行EOF分析，資料的時空范圍可以根據(jù)sstpx.ctl獲知。 數(shù)據(jù)在文件夾中單獨給出，距平或者標(biāo)準(zhǔn)化距平處理后再進(jìn)行EOF。Zhunsst.for給出了如何讀取資料

33、，Ssteof.for為對距平或者標(biāo)準(zhǔn)化距平處理后的資料進(jìn)行EOF分析。2、要求實習(xí)報告中給出第一特征向量及其時間系數(shù)，并分析其時空特征。 3、實習(xí)結(jié)果：（1）、FORTRAN源程序! prepare data for eof analysis! the program is to normalize sea surface temperature(SST)! mt: the length of time series;! mo: the month numbers; my: the year numbers;! sst: sea surface temperature data;!sst3:

34、 the work array; avf: the average of SST;! df: the variance of SST; program main parameter(mo=12,my=43,nx=18,ny=12,mt=516) dimension avf(mo,nx,ny),df(mo,nx,ny) dimension sst(nx,ny,mt),sst3(nx,ny,mt) open(1,file='g:sstpxsstpx.grd',form='unformatted',access='direct',recl=nx*ny)

35、 irec=1 do it=1,mt read(1,rec=irec)(sst(i,j,it),i=1,nx),j=1,ny) irec=irec+1 end do! average do j=1,ny do i=1,nx do k=1,mo do it=k,mt,12 avf(k,i,j)=avf(k,i,j)+sst(i,j,it) end do avf(k,i,j)=avf(k,i,j)/my end do end do end do! variance do j=1,ny do i=1,nx do k=1,mo do it=k,mt,12 df(k,i,j)=df(k,i,j)+(ss

36、t(i,j,it)-avf(k,i,j)*2 end do df(k,i,j)=sqrt(df(k,i,j)/my) end do end do end do ! standardizing do j=1,ny do i=1,nx do k=1,mo do it=k,mt,12 if(sst(i,j,it)=-999.0)then sst3(i,j,it)=-999.0 else sst3(i,j,it)=(sst(i,j,it)-avf(k,i,j)/df(k,i,j) end if end do end do end doend do! output file open(2,file=&#

37、39;g:sstpxstandard.grd',form='unformatted',access='direct',recl=nx*ny) irec=1 do it=1,mt write(2,rec=irec)(sst3(i,j,it),i=1,nx),j=1,ny) irec=irec+1 end do close(2) close(1)end分解后的時間系數(shù)寫入tcf.grd文件中，空間場寫入evf.grd文件中，特征值和分析誤差寫入sstpx文件夾下的eigenvalue.dat文件，特征向量寫入eigenvactors.dat文件。由eigen

38、values.dat 中的標(biāo)準(zhǔn)特征向量可得出一般特征值的前兩個模態(tài)有效。用grads打開evf.ctl和tcf.ctl，分別畫出海平面氣溫EOF分解后的空間場和時間序列。（2）空間場和時間序列的ctl文件evf.ctldset g:sstpxevf.grdtitle Coads SSTA Eundef -999.0xdef 18 linear 120 10ydef 12 linear -27.5 5zdef 1 linear 1000 1tdef 2 linear 1jan1948 1monthvars 1S 0 99 Coads SST anomaly interperated usinge

39、ndvars tcf.ctldset g:sstpxtcf.grdtitle Coads SSTA Tundef -999.0xdef 1 linear 120 10ydef 1 linear -27.5 5zdef 1 linear 1000 1tdef 516 linear 1jan1948 1monthvars 2a 0 99 time coefficient 1b 0 99 time coefficient 2endvars （3）運行結(jié)果第一模態(tài)空間場時間系數(shù)第二模態(tài)空間場時間系數(shù)第一特征向量Eigenvalues.dat文件給出了EOF分析的第一特征向量值的216個值 0 0 0

40、-0.0220 0.0180 0.0430 0.0340 0.0640 0.0540 0.0600 0.0690 0.0550 0.0370 0.0100 -0.0190 -0.0210 -0.0460 0 0 0 0 -0.0230 0.0210 0.0500 0.0610 0.0540 0.0500 0.0260 0.0130 0.0070 -0.0600 -0.0580 -0.0690 -0.0530 -0.0550 0 -0.0130 0 -0.0010 0.0230 0.0280 0.0350 0.0510 0.0320 0.0080 -0.0550 -0.0730 -0.1070

41、-0.1180 -0.0990 -0.0760 -0.0680 -0.0780 0 -0.0140 -0.0140 0.0010 0.0360 0.0270 0.0180 -0.0010 -0.0560 -0.0610 -0.1050 -0.1230 -0.1230 -0.1220 -0.1140 -0.0970 -0.0870 -0.1110 0 -0.0130 -0.0050 0.0170 0.0490 -0.0140 -0.0510 -0.0540 -0.1050 -0.1120 -0.0970 -0.1010 -0.1400 -0.1410 -0.1270 -0.1270 -0.107

42、0 -0.1180 0 -0.0080 0.0170 0.0490 0.0120 -0.0640 -0.0950 -0.1100 -0.1330 -0.1250 -0.1220 -0.1130 -0.1220 -0.1270 -0.1360 -0.1190 -0.1180 0 0 -0.0200 0.0120 0.0150 -0.0010 -0.0480 -0.1040 -0.1030 -0.1270 -0.1300 -0.1160 -0.1180 -0.1130 -0.1010 -0.1000 -0.1060 -0.1240 -0.1080 0 -0.0280 0.0070 0.0140 0

43、.0120 -0.0020 -0.0340 -0.0710 -0.0810 -0.0800 -0.1020 -0.1150 -0.0980 -0.0950 -0.0890 -0.1080 -0.1380 -0.1120 0 -0.0320 0.0120 0.0250 0.0120 0.0010 -0.0190 -0.0080 -0.0440 -0.0620 -0.0770 -0.0810 -0.0630 -0.0530 -0.0810 -0.0770 -0.1310 -0.0780 -0.0640 -0.0210 -0.0090 0.0210 0.0310 0.0240 0.0040 -0.0

44、090 -0.0370 -0.0610 -0.0560 -0.0640 -0.0650 -0.0720 -0.0840 -0.0850 -0.0520 -0.0660 -0.0780 -0.0110 -0.0260 -0.0100 -0.0110 0.0280 0.0180 0.0240 0 -0.0230 -0.0420 -0.0660 -0.0630 -0.0650 -0.0960 0.0160 -0.0340 -0.0480 -0.0630 -0.0080 -0.0110 -0.0070 -0.0050 0.0130 0.0350 0.0450 0.0600 0.0550 0.0280

45、-0.0230 -0.0590 -0.0950 -0.0630 0.0070 0.0040 0.0100 -0.0140（4）分析 第一模態(tài)空間場時間系數(shù)此次試驗EOF分析中的前兩個特征向量最大限度地表征了海平面溫度場的主要結(jié)構(gòu)。第一特征向量所描繪的第一經(jīng)驗正交函數(shù)的特征場（即第一模態(tài)）具有海表面氣溫516個樣本的最相似的特征。若其可以解釋為516個月的標(biāo)準(zhǔn)化特征，它指示出海表溫度變化的擾動。其對應(yīng)的時間系數(shù)可以表示為第一模態(tài)空間場的時間權(quán)重。從第一模態(tài)的空間特征場可以看出，受到大尺度環(huán)流影響，整場的空間變化基本全為負(fù)值。而其值乘以時間權(quán)重后均變?yōu)樨?fù)值。也就是大的時間系數(shù)乘以空間特征值對應(yīng)海表

46、溫度的低值，而小的時間系數(shù)乘以空間特征值則對應(yīng)高值。海表溫度的低值對應(yīng)了氣象上的拉尼娜年，而海表溫度的高值對應(yīng)了厄爾尼諾年。 厄爾尼諾現(xiàn)象泛指赤道附近的東部太平洋表層海水溫度上升引起的氣候異?，F(xiàn)象，它是熱帶海洋洋流與大氣互作用的產(chǎn)物。其基本特征是太平洋沿岸的海面水溫異常升高，海水水位上漲，并形成一股暖流向南流動。它使原屬冷水域的太平洋東部水域變成暖水域，結(jié)果引起海嘯和暴風(fēng)驟雨，造成一些地區(qū)干旱，另一些地區(qū)又降雨過多的異常氣候現(xiàn)象。所以，在空間特征場乘以時間系數(shù)后的高值表示厄爾尼諾年。 拉尼娜現(xiàn)象是指海洋中的赤道的中部和東部太平洋，東西上萬公里，南北跨度上千公里的范圍內(nèi)，海洋溫度比正常溫度東部和

47、中部海面溫度偏低0.2攝氏度，并持續(xù)半年（與現(xiàn)象正好相反），東南信風(fēng)將表面被太陽曬熱的海水吹向太平洋西部，致使西部比東部海平面增高將近60厘米，西部海水溫度增高，下降，潮濕空氣積累形成和熱帶風(fēng)暴，東部底層海水上翻，致使東太平洋海水變冷的現(xiàn)象。所以，在空間特征場乘以時間系數(shù)后的低值表示拉尼娜年。實習(xí)三（附加） 計算給定數(shù)據(jù)的11年滑動平均和累積距平 1、資料介紹利用數(shù)據(jù)ma.dat，編寫11點滑動平均的程序，ma.for給出了閱讀資料的fortran程序。數(shù)據(jù)在文件夾中單獨給出。2、要求實習(xí)報告中附出程序，并給出原數(shù)據(jù)和滑動后數(shù)據(jù)的圖形（1張圖）Matlab程序load 'g:MA.DA

48、T' x=MA; year=1922:1:2006' year2=year(1+(ih-1)/2:length(x)-(ih-1)/2); ih=11; for i=1:length(x)-10 avr(i)=sum(x(i:i+10)/ih; end plot(year,x,'b:') hold on plot(year2,avr,'r') save ('Exam_4_output_data.txt','avr','-ascii') 3、實習(xí)結(jié)果、FORTRAN程序滑動平均計算值（已導(dǎo)入文件Exam_4 output file_DATA.dat） 第 36 頁 共 36 頁3.072727 3.045455 2.990910 2.954546 2.918182 2.936364 2.900000 2.854546 2.781819 2.736364 2.745455 2.754546 2.727273 2.727273 2.754546 2.736364 2.772728 2.772728 2.763637 2.772728 2.7