气象统计方法 第六章 气候趋势分析_图文.ppt
气象统计分析与预报方法
气象统计分析与预报方法气象统计分析与预报方法旨在利用历史气象数据和统计学方法，对未来气象变化进行预测与分析。
这些方法可以帮助气象学家和气象预报员更好地预测天气变化，提高气象预报准确性。
以下是几种常见的气象统计分析与预报方法。
1.对比分析法：此方法通过对比历史气象数据和当前观测数据，寻找相似的天气模式，并用这些相似的模式来预测未来的天气变化。
例如，可以通过对比去年同期的气象数据和当前的观测数据，预测未来几天的天气情况。
2.趋势分析法：此方法通过分析气象变量的长期变化趋势，来预测未来的气象变化。
利用统计学方法，可以发现其中一气象变量的周期性或趋势性，并根据这些趋势进行天气预测。
例如，通过分析过去几十年的气温数据，可以预测未来一段时间内的气温变化。
3.数理统计方法：此方法利用数学和统计学的原理，对气象数据进行分析和拟合，构建数学模型来预测未来的气象变化。
这种方法常用于复杂的气候系统或大气环流预测。
例如，利用统计学方法分析历史的大气压力和风场数据，可以预测未来几天的气压和风向。
4.数值模拟方法：此方法利用计算机模型对大气运动进行模拟和预测。
通过设定初值和边界条件，模型可以预测未来一段时间内的天气变化。
数值模拟方法目前是气象预报中最常用的方法之一，也是最准确的方法之一、例如，利用大气数值模型，可以预测未来几天的降水和气温等参数。
5.集合预报方法：此方法通过同时运行多个气象模型并综合其预测结果，得到更准确的天气预报。
由于气象系统的复杂性和不确定性，单一模型往往存在一定的误差和局限性。
而集合预报方法可以减小这种误差和局限性，并提高预报的可靠性。
例如，通过同时使用多个数值模型的结果，可以得到更可靠的天气预报。
综上所述，气象统计分析与预报方法是通过对历史气象数据进行分析和预测，利用统计学和数学模型的方法来预测未来的天气变化。
这些方法可以提高气象预报的准确性和可靠性，为人们提供更好的天气预报服务。
气候统计基本气候状态的统计检验PPT课件
❖ 检验所用的显著性水平：针对具体问题的具 体特点，事先规定检验标准。
显著性检验的基本思想
❖ 由以上原理得到的操作过程：把观测到的显 著性水平与作为检验标准的显著性水平比较。
若小于该标准时，则拒绝原假设； 若大于该标准，则认为没有足够证据拒绝原假设。
1 1
❖ 则：Vaˆr[x]s2 s2(11) ，
n n 11
其中 (11)/(11) 为方差膨胀系数
有效自由度
❖ 实际上气候变量的一个突出特点就是具有红 噪声谱，即不同时间的数据之间不是完全独 立的(不是随机的)；
❖ 气候变量某一时刻的状况对后面的状况是有 影响的，很多气候变量有很强的持续性或者 很高的自相关；
置信度间隔
参数检验 ——单样本t检验
❖ 最为常用的统计检验；
❖ t分布为对称分布，非常类似于Gaussian分 布，但极值处（左右两侧）具有的概率分布 高于Gaussian分布；
❖ 适用于两种情况：
总体方差未知时； 遵从正态分布的均值检验，小样本也适用。
参数检验 ——单样本t检验
❖ t分布只有一个参数， ，称为“自由度”， 自由度无限增大时，t 分布将趋近于 Gaussian分布，实际上，当自由度大于30后， 两者的分布曲线基本接近。
❖ 第二类：原假设H 0 实际上是不正确的，但我 们却错误地接受了它，这是犯了“纳伪”的 错误，称为第二类错误，用 表示。
假设性检验可能犯的两类错误 —— 图示
零分布的PDF
特定H A 正确前提下的 检验统计量分布的PDF
Area
A rea 0 .0 5
当 减小，则 必然增加，因此为了较好的平衡误差概率的发生， 有时会选择较不严格的显著性水平，如 0.10
第6章-天气预报原理和方法
2．锋面和气旋：
在实际大气中，锋面和温带气旋常 常在一起出现。早在 20 世纪 20 年代初， 卑尔根(Bergen)学派的气象学家就提 出了中纬度天气尺度气旋结构和演变 的概念模型，其中最著名的模型就是气 旋—锋面模型。(Bjerknes(1919)等提 出) 温带气旋形成于一条锋面上。
图 9.6 气旋理想模型
天气预报的历史沿革
看云识天气→根据物像来推测天气→ →单站预报→天气图预报→应用气
象卫星、天气雷达→用计算机进行天气 预报。
伴随着科技的不断进步，天气预报得 到了快速的发展。
天气预报的种类:
按预报时效可大致分为： 临近预报(1～2 小时) 甚短期预报(2～12 小时) 短期预报(12～48 小时) 中期预报(3～10 天) 长期预报(10 天以上)等；
图 9.11 锋面附近的云图
三.天气形势预报和气象要素预报
在天气学方法的预报中，只有对 未来天气形势变化作出正确的判断， 才能对一地的天气(气象要素和天气现 象)变化作出正确的预报。
天气形势预报是天气预报的基础
1.天气形势预报：
大范围环流，高低气压系统（高 空的长波槽、脊和地面气旋、反气旋） 和锋面等的预报。
目前制作天气预报的方法：
天气学预报方法 统计学预报方法 动力学预报方法
及这三种基本预报方法的结合： 天气—统计预报方法 动力—统计预报方法 天气—动力预报方法等。
天气学预报方法 （或称天气图方法）：
以天气图为主要工具，配合卫星云 图、雷达图等，用天气学的原理来分 析和研究天气的变化规律，从而制作 天气预报的方法。这种方法主要用于 制作短期预报。
第一步我们用初始时刻的 u, v, w, ρ,T 和 p（通常记作 u0, v0, w0, ρ0,T0 和 p0）计算出初始时刻的 F0, 这时应有：
气象统计方法气象资料及其表示方法课件
（1）概念 峰度系数与偏度系数是用来衡量随机变量概率
密度分布曲线形状的数字特征，描述了气候变量 的分布特征。
偏度系数：表征曲线峰点对期望值（平均值） 偏离的程度。
峰度系数：表征曲线分布形态顶峰的凸平度 （即渐进于横轴的陡度）。
气象统计方法气象资料及其表示方法
（2）标准偏度系数和峰度系数的计算公式为：
气象统计方法气象资料及其表示方法
气象统计方法气象资料及其表示方法
气象统计方法气象资料及其表示方法
ARGO计划
气象统计方法气象资料及其表示方法
气象监测意义：
1. 记录天气、气候的实际情况 2. 了解气候的基本状况 3. 分析研究气候变化规律 4. 气候预测 （第一张天气图的诞生）
气象统计方法气象资料及其表示方法
气象统计方法气象资料及其表示方法
江苏省气温异常及其标准化
气象统计方法气象资料及其表示方法
降水距平百分率
距平/平均值*100% 1）计算降水距平，即观测值减去平均值 2）1步骤所得结果除以该平均值，乘以100
％，即为降水距平百分比 注意：当观测值序列时间比较长，超过30年，可以
选择1980－2009的平均值，作为步骤1中的平均值
化）。
气象统计方法气象资料及其表示方法
江苏省全年月降水数据分布图
气象统计方法气象资料及其表示方法
第二节 多要素的气象资料
*也可以理解为同一要素多个格点（站点） 的资料，下面慢慢体会。
气象统计方法气象资料及其表示方法
江苏省冬季气温的异常（1958-2007）
气象统计方法气象资料及其表示方法
如何正确计算异常场？
气象统计方法气象资料及其表示方法
气候统计-第六章PPT课件
2IH+1
CHENLI
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说明
该方法由于在子序列的选择上具有人为性， 可能由于子序列长度选择不同而造成突变点 的漂移。
因此，具体使用中应多采用几组不同长度子 序列进行比较分析，以提高计算结果的可靠 性。
实例可见魏凤英统计书P59。
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CHENLI
摘自严中伟（2007） 17
北京1961-2000年6月平均温度序列及突变10 年滑动t检验
综合以上方面，在判断气象要素出现突变时，应分 清：
自然气候变化造成的突变； 由于人为迁站等因素造成的突变。
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注意事项
目前，突变统计分析并不十分成熟； 在应用中存在一些问题：
如虽然对气候序列已分析出存在突变，但由于没有合适 的物理机制支持，或尚不明确造成突变的原因，将难以 解释造成突变现象的原因；
有时，由于使用的突变检测方法不当，可能最终会得到 错误的结论。
建议：
在确定某气候系统或过程发生突变现象时，最好使用多 种方法进行比较；
给定严格的显著性水平进行检验； 运用气候学的知识加以判断。
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气候突变示例
上世纪60年代北非Shahel地区降水量突变性的减少
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摘自严中伟（2007） 9
两个子样本的样本长度分别为：n1，n2 均值分别为：x 1 , x 2
方差分别为 s 1 , s 2
构造检验统计量： t x2 x1
s 11 n1 n2
s
( n1
1)
s12
(n2
1)
s
2 2
n1 n2 2
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滑动t检验
分析判断气候类型PPT课件
夏季炎热干燥，冬季温和多雨
夏季受副热带高气压带控制， 冬季受西风带控制
温带季风气候
夏季高温多雨，冬季寒冷干燥
夏季受东南季风控制， 冬季受西北季风控制
温带海洋性气候 全年温和多雨
终年受西风带控制
温带大陆性气候夏热冬冷，年温差大，降水较少 深居内陆，海洋水汽难以到达
苔原气候 冰原气候
终年寒冷，降水少 全年酷寒，降水稀少
4、只分布在北半球的气候类型是
A亚寒带针叶林气候
B地中海气候
C热带草原气候
D热带季风气候
海洋
C 40°
B 30°
陆地 D
海洋 60°
A
上图为位于30 °N-60 °N的大陆部分地区气候示
意图。读图回答： （1）图中A地的气候类型是__温_带__季__风_气__候__，气候特征是 ___________夏__季___高__温__多___雨__，__冬___季__寒__冷___干__燥__________________
南北纬20°~30°之间
非洲北部、西南部；亚洲西部；澳大 利亚中西部、北美南部、南美西海岸
大陆东岸25°~35°之间
亚洲东南部、北美南美东南部、 澳大利亚东南沿海
南北纬30°~40°之间 除南极洲外各大洲均有分布，
大陆西岸
地中海周围地区最广
亚洲东部35°~60°之间
中国秦淮线以北、日本、朝 鲜半岛、俄罗斯
特征：全年高温，干湿季分明
成因：受赤道低气压带（湿季）和信风带（干 季）交替控制 范围：南北纬10o至回归线之间
特征：全年高温，雨旱两季分明，降雨量大 成因：海陆热力性质差异；气压带、风带季节移动 范围：南北纬10o至回归线之间的大陆东岸
气候统计气候变化趋势分析
气候时间序列构成分量
任何一个气候时间序列都可以由下式表述：
xt Ht P t Ct St at
Pt 为气候序列存在的一种固有周期性变化，如
年变化、月变化等； Ct 为循环变化分量，准周期性，代表气候序列 周期长度不严格的隐含周期性波动，如几年、 十几年或几十年长度的波动；
-0.03
Year
气候时间序列构成分量
任何一个气候时间序列都可以由下式表述：
xt Ht P t Ct St at
St 为平稳时间序列分量；
at 为随机扰动分量，即白噪声；
平稳时间序列
将某种随机变量按出现时间的顺序排列起 来称为时间序列.平稳时间序列是指其中随 机变量的时间序列,它的前期演变过程的统 计相关规律在未来的一段时间内是不变的, 也就是说它的数学期望值与方差是不变的, 它的相关函数只与时间间隔有关而与时间 无关； 这个随机变量或随机过程的所有统计参数 与时间无关； 许多统计方法已假定观测过程是平稳的；
遵从分子自由度为1和分母n-2的F分布
结果分析——例子
1953-2003年亚洲年平均PDSI变化趋势，单位：/年
滑动平均——概述
气候要素的时间序列中包含多种时间尺度 变化，对于趋势分析而言，我们希望保留 长期变化过程，而去除掉其它成分； 滑动平均是趋势拟合技术最基础的方法， 相当于低通滤波； 即把序列高频分量滤去，而突出长期或气 候变化趋势； 用确定时间序列的平滑值来显示变化趋势。
周期平稳时间序列
许多气象变量并不是平稳时间序列，而是 具有周期循环，例如中高纬度的温度、海 平面气压等时间序列，体现出年或半年循 环，实际分析前，应先去除这些循环平均 值； 气候系统受到多种外部强迫，如（地球轨 道变化，CO2浓度增加等），以及其它低频 变化的影响，对于较短时间尺度分析而言， 其所表现出的趋势可能是长周期变化的一 部分；
气候类型判断与气候特征分析PPT课件
90
太
阳 辐 副极地低 射 气压带 从 低 纬
向 两
副热带 高压带
极
递
减
赤道低
气压带
苔原气候
70
70
60
亚寒带针叶林气候
温带
海洋性
温带
50
气候
大陆性 温带季风气候
40 地中海气候 气候 30 热带沙漠气候 20 热带草原气候
亚热带季风气候 35 热带季风气候 25
10
热带雨林气候
0
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10 07
A ,大陆西岸 B ,大陆东岸 C ,大陆内部 D ,赤道地区
（3）城市①所处自然带的植被类型是（ D ）：
A ,热带雨林
B ,亚寒带针叶林
C ,亚热带常绿硬叶林 D ,亚C热HE带NLI常绿阔叶林
6
（2）分布规律
气候模式图
大气 环流
极地高 气压带
大洋
东侧 大陆西部
90
大陆内陆
冰原气候
大陆东部
大洋
冬雨型： 地中海气候
少雨型： 热带沙漠气候、温带CH大EN陆LI 性气候
3
例１、下图中绘出甲乙丙丁四地气候的月均温 和月降水量的坐标、区间，判断四地的气候类 型分别是：
气温 0 C
丙
丁
20
乙
10
0
甲
10
降水mm
20 0 60 120 180 240 300
甲（ ）最冷月均温_<_0_℃ 温带季风气候 降水类型_夏_雨_ 型
单一气压带、风带、气团影响下形成的气候
•热带雨林气候——赤道低气压带 •热带沙漠气候——副热带高气压带
•冰原气候——极地高气压带 •温带海洋性气候——西风带
气象统计方法气候稳定性检验PPT课件(模板)
Yeh et al., 2009 Nature
Red shaded Indicating the 95% confidence level, based on
a student’s t-test.
检验一地气候是否稳定 第若二节 方差的或显者著性检验 B若ased ，on，da则ta拒fr绝om原th假e设U.，否则接受原假设。 （利1用）样单本个资总料体进均行值分检析验时，不能仅凭样本资料的结果就对总体特征作出判断，而要鉴别其结果是否为总体的特征。 (则气拒象绝中原的假模设型，试否验则经接常受遇原到假异设常。年份与一般年份的显著性检验。 u其检中验，适n用为于样总本体数方，差为已观知的情形 R第e二d s章haded 测气样候本 稳，定上性式检遵验从自由度为 n的 分布。 已---统知计拉量萨的站检夏验季与气应温用遵从正态分布，1958-2000年气温平均值为 ， 而2001-2006气温平均值 ， 标准差 ，那么近6年拉萨站观测气温的气 候第稳一定 节性平怎均样值？的显著性检验 t（检1）验单(总个体总方体差均未值知检) 验 lte检ve验l, b(总ase体d方on差未知) 检已验知一 拉地萨气站候夏是季否气稳温定遵从正态分布，1958-2000年气温平均值为 ， 而2001-2006气温平均值 ， 标准差 ，那么近6年拉萨站观测气温的气 第候二稳章 定性怎样？ 气特候殊稳 年定份性要检素验值求平均就是合成分析. -是--统分计别量来的自检两验个与相应互用独立的正态总体的样本方差， 对合正成态 分总析体可,参以照上两两地种气情候形差均异有进两行种检检验验方法 已分知布拉 概萨率站密夏度季函气数温遵从正态分布，1958-2000年气温平均值为 ， 而2001-2006气温平均值 ， 标准差 ，那么近6年拉萨站观测气温的气 候已稳知定 拉性萨怎站样夏？季气温遵从正态分布，1958-2000年气温平均值为 ， 而2001-2006气温平均值 ， 标准差 ，那么近6年拉萨站观测气温的气 若候稳定性怎样？ 已特知殊拉 年萨份站要夏素季值气求温平遵均从就正是态合分成布分，析1. 958-2000年气温平均值为 ， 而2001-2006气温平均值 ， 标准差 ，那么近6年拉萨站观测气温的气 候检稳验定 两性地怎气样候？是否存在显著差异及合成分析的检验 （若2）两个总体均值的检验： 若level, b，as，ed则on拒绝原假设，否则接受原假设。 实其际中情 ，况中是，总总体体方方差差，未S2知是的来小自样正本态居总多体， 检验两地气候是否存在显著差异及合成分析的检验
《降水的变化与分布》天气与气候6PPT课件 图文
降水量柱状图的判读
降水量／毫米 200
1.各月降水分配均 匀吗？
2.哪几个月降水比
150
较多？主要集中在
多 100
什么季节？
3.哪几个月降水比
50
较少？主要集中在
少
什么季节？
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 月
冬春
夏
秋冬
有一句话说：“人的一生会遇到两个人，一个惊艳了时光，一个温柔了岁月。” 惊艳了时光的那个人，是青春回忆里最绚烂、最耀眼的存在，不后悔跟他经历过的快乐与感动，哪怕后来的大风大浪都是他给的，但还是想对他说，有生之年，欣喜相逢。 你给过我太多的快乐和感动，太多的收获和意外，也有太多的心酸和坎坷。可总归你来过我的生命，也带给我许多的美好和小幸福。我不知道是怎样的缘分让我们相遇，可我都不想去追究了，因为我相信每一种遇见，都有意义，每一个爱过的人，都有记忆。无论怎样，都是幸运的，因为你带给了我一些特殊的感受，以至于每次回味起来，都觉得人生是精彩的。 我始终还记得那年夏天你为了在我路过的城市见我冒着大雨开车几百公里，只为在车站短短的停留……我也记得在街头只因我看了一眼那各式的冰糖葫芦，你穿越熙攘的人群排队为我拿回最后一个糖葫芦欣喜的样子，不是爱吃甜食的我那晚一口气吃掉了那个糖葫芦，而你看着我憋得满嘴和通红的脸只是宠溺的笑笑……我还记得因为我随口一说自己都没在意的东西而你却把它买回来了，就在有次离别的车站，当我不告而别你知道后发疯的电话、视频和在机场着急的身影，手里还提着我自己也不知道什么时候说过的东西时我就知道你就是那个惊艳了时光也温柔了我曾经岁月的人。 “路漫漫其修远兮，吾将上下而求索”人生的路坎坎坷坷，舍与得在一念之间，我也曾满怀期待所有的相遇与分别是事出有因或者可以久别重逢。可怎奈，当再次面临抉择时才知道有的相遇只是漫漫人生路上的一个劫，一份缘的未尽而已…… 谢谢你来过，谢谢你给过我那么多，也谢谢你给我那些惊艳的时光！很知足过去有你陪伴的时光，很怀念那些和你一起走过的日子。未来我不知道该怎么取舍，我也不知道以后又会怎样？可无论是什么我都不会后悔认识你了，无论你带给我的是恩赐还是劫难我都不后悔了，至少我感受过你的温柔，拥有过你的怀抱，也和你十指相扣的走过了一段路。所以，以后无论怎样你都是我不经意间想起和思念的人。 谢谢你来过！不管你是否真的快乐？不管岁月是否善待你我，也不管能否一直有你带给我的小确幸，还是谢谢你！谢谢你带给我的幸运，谢谢你曾为了我付出了全部的时间与爱，也谢谢你给我的岁月平淡和温情有于…… 没有太多的修饰，只是很庆幸曾经你也是我的“那个他”。谢谢你来过，谢谢你让我觉得我不会孤单，谢谢你用漫漫柔情，温暖了我的生命。你给的美好，我会悉数珍藏，用力保护的。
如何利用统计学方法天气变化趋势
如何利用统计学方法天气变化趋势如何利用统计学方法研究天气变化趋势天气的变化对于我们的日常生活、农业生产、交通运输等各个方面都有着重要的影响。
了解和预测天气变化趋势对于我们提前做好准备、降低风险以及合理规划活动具有极大的意义。
而统计学方法在研究天气变化趋势方面发挥着关键作用。
首先，我们需要收集大量的天气数据。
这些数据来源广泛，包括气象站的观测记录、卫星遥感数据、雷达数据等等。
数据的时间跨度要足够长，以反映出长期的天气变化规律；同时，数据的类型也要丰富，涵盖温度、降水、风速、风向、气压等多个气象要素。
在收集到数据后，第一步通常是进行数据的整理和预处理。
这包括检查数据的完整性和准确性，剔除异常值和错误数据。
例如，某个气象站记录的温度明显偏离正常范围，或者某个时间段的数据缺失，都需要进行适当的处理。
可以通过与附近站点的数据对比、使用插值方法等手段来修正和补充数据。
接下来，我们可以运用描述性统计方法来初步了解数据的特征。
比如，计算平均值可以让我们知道某个地区多年平均的气温和降水量；计算标准差可以反映出数据的离散程度，也就是天气的变异性。
通过绘制直方图、折线图、箱线图等图表，能够更直观地展示数据的分布情况和变化趋势。
时间序列分析是研究天气变化趋势的重要手段之一。
它将天气数据视为随时间变化的序列，通过建立数学模型来预测未来的天气状况。
常见的时间序列模型有自回归移动平均模型（ARMA）和自回归积分移动平均模型（ARIMA）。
这些模型可以捕捉到数据中的季节性、周期性和趋势性等特征。
以气温为例，如果我们发现过去几十年的气温呈现出逐渐上升的趋势，那么可以使用线性回归模型来拟合这个趋势。
通过计算回归系数，我们能够定量地描述气温上升的速率。
但需要注意的是，实际的天气变化往往不是简单的线性关系，可能存在复杂的非线性特征。
这时，可能需要使用更复杂的模型，如多项式回归或者非线性回归模型。
在分析天气变化趋势时，还需要考虑多个气象要素之间的相关性。
气候统计气候变化趋势分析
遵从分子自由度为1和分母n-2的F分布
结果分析——例子
1953-2003年亚洲年平均PDSI变化趋势，单位：/年
滑动平均——概述
气候要素的时间序列中包含多种时间尺度 变化，对于趋势分析而言，我们希望保留 长期变化过程，而去除掉其它成分； 滑动平均是趋势拟合技术最基础的方法， 相当于低通滤波； 即把序列高频分量滤去，而突出长期或气 候变化趋势； 用确定时间序列的平滑值来显示变化趋势。
k 0,1, 2,3, 4
1 2 3 4 4; C4 6; C4 4; C4 1; 二项式系数为： C40 1; C4
权重为：1/16，4/16，6/16，4/16，1/16
二项系数滑动——权重系数（9点）
9点二项式滑动权重系数
摘自龚道溢（2004）
二项系数滑动——权重系数（9点）
9点二项式滑动的频率响应函数
摘自龚道溢（2004）
二项系数滑动——图解
从上图可见，对于 f 0.3 的高频部分全部 滤掉了，而保留了较多的低频部分。 与3点二项系数平滑比较而言，高频部分滤 去的更多，是更为理想的低通滤波器。 如果想保留10年以上时间尺度的长期变化， 则可以用9点二项式滑动进行滤波。 因此对于上述滑动平均而言，滑动区间越 大，过滤掉的短周期就越长；
低通与高通滤波
低通和高通滤波是可以转换的，如从北京 夏季气温时间序列中减去9点二项式低通滤 波，则得到的主要是年际尺度的变化，即 相当于高通滤波处理结果。
滑动平均优势及作用
优势：
计算量小； 滑动平均线能较好地反映时间序列的趋势及其
变化。
滑动平均的过程其实就是削弱短周期振荡 对数据的影响，从而突出长周期波动的作 用，因而也反映了气候变量长周期的变化 状况。
气象统计图[整理版]
![气象统计图[整理版]](https://img.taocdn.com/s3/m/62608af4534de518964bcf84b9d528ea81c72f80.png)
气候统计图的十二大类型和判读方法一、气温曲线和降水柱状配合图：气候气温和降水特点此种图最常见，是气候考查的基础和重点。
1. 从气温曲线的弯曲方向可判断南北半球。
曲线下凹为南半球，上凸为北半球。
如图1，甲气候在南半球，乙气候在北半球。
2. 从气温曲线的坡度和相对高度，能判断气温随季节变化特点，计算气温年较差（气温曲线最低和最高处的气温差）。
仅从图2看，气温曲线相对高差（曲线坡度）最大的是极地气候（苔原气候和冰原气候），其次是温带季风气候（⑧）和温带大陆性气候（⑨），然后是亚热带季风气候（⑤）、地中海气候（⑥）和温带海洋性气候（⑦），最小的是热带的气候（从大到小依次是：热带沙漠气候④、热带草原气候②、热带季风气候③、热带雨林气候①）。
3. 从降水量柱状图可以读出全年降水量。
如图2，年平均降水量最多的是热带的气候（除热带沙漠气候外），其次为亚热带的气候，再次为温带的气候，最少的为寒带的气候。
变化规律与气温年变化大小相反。
二、气温和降水点状图：气温和降水时间变化及气候类型图3中12个点分别表示一地12个月的气温和降水状况，从图中可以判读1月、7月（代表冬夏季）的气温和降水特点及其组合情况，由此来判断气候类型。
但此图不能形象直观地反映气温和降水变化趋势，分析气候特点有一定难度。
注意：纵横坐标不一定分别表示降水和气温，有时反过来表示。
该图1月气温（10～15℃）比7月低，降水比7月多，应属地中海气候。
变式图：图4中的a、b、c三地，12个点代表12个月，则a为地中海气候，b为亚热带季风气候，c为热带雨林气候。
三、气温和降水折线图：气温和降水时间分配（随月份）折线图实际是点状图的一种，只不过各月之间用折线连起来。
判读方法与判读点状图相同。
图5中A、B、C、D分别为地中海气候、温带季风气候、热带雨林气候、温带海洋性气候。
四、气温和降水变率范围图：气候类型将气温降水点状图中各点用平滑曲线连接起来即可得到该图，或理解为该地各月的气温、降水数值都位于封闭曲线内部。