成信工《统计天气预报》教学大纲

《统计天气预报》教学大纲

一、课程性质、地位和作用

《统计天气预报》是大气科学专业的一门重要技术专业课，属核心必修课。在气象分析与预报业务中，统计方法是最基本的三大方法之一，也是天气学和数值天气预报方法的重要的基础内容。基本的统计分析和预报方法，是气象预报的基础，在气象、水文、环境等多个学科也有着广泛的应用，并在学生的知识结构、技能培养和认识理念上都是必不可少的培养环节。气象统计预报的学习，也为后续的中长期天气预报、数值天气预报产品的应用等提供了基础。

通过统计天气预报课程的学习，要求学生掌握气象资料的基本整理方法、多元分析方法以及时间序列分析的方法基本原理和应用思路，了解一些新的统计方法在大气科学中的应用概况，为今后的学习和工作提供和建立一套完整的统计分析方法的思路。

二、课程教学对象、目的和要求

本课程适用于大气科学、应用气象学等本科专业。课程教学目的、要求：

（一）从内容上，应使学生牢固掌握各种基本统计量及统计检验的概念和计算；回归分析模型的基本思路、基本推导和基本的计算步骤；判别分析模型的基本思路和基本计算步骤；气象要素场的主分量分析和经验正交分解思想及计算步骤;相似性度量和简单的聚类分析方法；时域和频域分析的基本观点和分析方法；统计检验的客观检验和评分方法以及预报集成等。

（二）从能力方面，应使学生初步培养如何从实际问题出发，通过抽象提出各种统计数学模型的能力；使学生初步掌握综合运用各种数学工具分析数学模型,建立多种统计模型的能力；使学生初步具备多种统计模型的计算能力及应用分析能力。

（三）从教学方法上，着重从实际的天气分析和预报中提出问题、提出解决问题的统计数学模型、建立统计模型的思路和统计模型的计算步骤及应用。力求清楚地讲述提出问题和解决问题的基本思路。

三、相关课程及关系

‘本课程的先修课包括〃概率论与数理统计〃，〃线性代数〃，〃天气学原理〃，〃数值计算方法〃，"FORTRAN语言程序设计〃等。本课程的学习应在学生掌握一定数理知识和天气动力知识的基础上进行。本课程的学习为后续的〃中长期天气预报〃，〃数值天气预报〃〃应用气象学〃等课程及毕业论文的工作打下必要的理论基础。

四、课程内容及学时分配

总学时：48学时

（一）气象资料的整理：4学时

1、气象资料的表示（了解）

2、基本统计量（掌握）

3、统计量的检验（掌握）

关于气象资料的表示和整理是统计分析和预报的基础工作，如平均值、标准差、相关系数、峰度系数及偏度系数等基本统计量的讲解是该部分教学的重点，资料的代表性及统计量的检验是该部分教学的难点。

（二）回归分析：16学时，其中上机4学时

1、一元线性回归（掌握）

2、多元线性回归（掌握）

3、因子数目（了解）

4、逐步回归（掌握）

5、残差分析（了解）

6、非线性回归（理解）

7、回归分析在气象中的应用（了解）

本部分是最经典的统计分析方法之一，也是气象统计分析中最常用、最基本的一种统计模型，一元线性回归、多元线性回归、逐步回归等回归模型的基本思路和数学推导及应用是本部分教学的重点内容，逐步回归方法的推导和计算是本部分的难点内容。

（三）判别分析：6学时

1、费歇判别准则（掌握）

2、多级判别（掌握）

3、贝叶斯判别准则（掌握）

4、逐步判别（理解）

5、判别分析在气象中的应用（了解）

本部分讲解在费歇判别准则和贝叶斯判别准则的前提下的级别或类别判别分析方法，教学

重点应放在费歇判别准则的基本概念、多因子二级判别的方法和多级判别的费歇准则的基本含义上，多级判别、逐步判别是本部分教学的难点内容。

（四）主分量分析：6学时，其中上机2学时

1、两个变量的主分量（掌握）

2、多个变量的主分量（理解）

3、经验正交函数分解（掌握）

4、主分量分析的应用（理解）

本部分讲授的是气象上多变量分析中的常用方法之一，是关于要素场的主要信息的分析方法之一，教学重点应放在主分量分析的具体计算步骤上，主分量分析的基本原理的理解尤其是经验正交函数分解计算中的时空转换等的理解是教学的难点内容。

（五）聚类分析：4学时

1、相似性度量（掌握）

2、逐级归并法（掌握）

3、平均权重串组法（了解）

4、最近矩心串组法（了解）

5、最优分割法（理解）

6、聚类分析的应用（了解）

本部分讲授的是多要素或多个变量的客观分类方法，这是气象资料分析研究中经常需考虑的问题，本部分的重点应放在相似性度量的选择和逐级归并法、平均权重串组法、最近矩心串组法的基本原理的理解和天气学概念的考虑。

（六）时间序列分析：4学时

1、随机序列的基本概念（掌握）

2、自回归模型（AR）（掌握）

3、滑动平均模型（MA）（掌握）

4、自回归滑动平均模型（ARMA）（理解）

5、非平均时间序列的处理（理解）

6、气象中时间序列分析应用（了解）

本部分讲授处理时间序列的方法之一，即从〃时域〃角度的时序分析方法，自回归模型和滑

动平均模型的基本原理和计算步骤均是需重点讲授的内容。重、难点：随机序列的概念和性质、自回归模型（AR）的建立与检验、建模中的资料归一化问题。

（七）谱分析：6学时，其中上机2学时

1、谱的基本概念（掌握）

2、功率谱（掌握）

3、利用功率谱作周期分析（理解）

4、滤波（掌握）

5、谱分析的应用（了解）

本部分讲授处理时间序列的方法之一，即从〃频域〃角度的时序分析方法，功率谱的估计和滤波方法是本部分的重点内容。重、难点：谱概念、功率谱估计和滤波方法。

（八）预报评分与集成：2学时

1、散型变量的预报评分（掌握）

2、续型变量的预报评分（掌握）

3、预报集成（掌握）

4、统计方法的使用（理解）

五、实践教学环节

本科课程有8学时的上机实习，主要调试回归分析模型和时序分析模型的统计程序。

六、作业（习题）要求

要求每类方法讲授结束后布置相应的作业，部分作业要求学生电邮调试完成的计算程序及计算结果。

七、考核方式

本科课程采用闭卷考试，内容包括教学大纲所列全部内容，以大纲所列重点为主。

八、教材与主要参考书

（一）推荐使用教材：黄嘉佑编著《气象统计分析与预报方法》（第三版）气象出版社（二）主要参考书目：马开玉等编《气象统计原理与方法》气象出版社

施能编著《气象科研与预报中多元分析方法》气象出版社

魏凤英编著《现代气候统计诊断预报技术》气象出版社