气候统计基本气候状态的统计量
气候变化指数计算公式
气候变化指数计算公式
气候变化指数是通过对气候数据进行统计和分析得出的一个衡量气候变化程度的指标。
目前常用的气候变化指数包括温度变化指数、降水变化指数等。
这些指数的计算公式通常是基于气候数据的统计方法和数学模型来进行计算的。
以温度变化指数为例，常用的计算公式包括：
1. 平均温度变化指数，ΔT = (T2 T1) / n.
其中，ΔT为平均温度变化指数，T2为某一时期的平均温度，T1为基准时期的平均温度，n为年数。
2. 极端温度事件指数，该指数用于衡量极端高温或低温事件的变化情况，计算公式较为复杂，涉及到对极端事件的定义和统计方法。
对于降水变化指数，常用的计算公式包括：
1. 降水量变化指数，ΔP = (P2 P1) / P1。
其中，ΔP为降水量变化指数，P2为某一时期的降水量，P1为基准时期的降水量。
2. 极端降水事件指数，用于衡量极端降水事件的变化情况，计算公式也较为复杂，涉及到对极端事件的定义和统计方法。
需要注意的是，不同的气候变化指数可能有不同的计算方法和公式，而且在实际应用中可能会根据具体的研究对象和目的进行调整和改进。
因此，针对具体的气候变化指数，需要结合具体的数据和研究背景来选择合适的计算方法和公式。
揭示气候变化的指标与监测方法
揭示气候变化的指标与监测方法气候变化是指地球气候系统在长期时间尺度上发生的变化。
这些变化包括但不限于气温上升、海平面上升、极端气象事件增多等。
气候变化不仅对自然环境和生态系统造成巨大影响，也会对人类社会造成极大损害。
因此，为了解决气候变化问题，我们需要了解气候变化的指标和监测方法。
一、气候变化的指标1. 温度变化气温是判断气候变化的重要指标之一。
随着气候变暖，地球的平均气温也在持续上升。
根据国际气象组织的数据，自20世纪50年代以来，每一年的全球平均气温都比前一年更高，迄今为止最热的年份是2016年。
气温对气候的影响非常大，它可以改变植物和动物的适应性，影响水体蒸发和海洋循环，改变降雨模式等。
2. 降雨变化降雨是一个地区气候的另一个重要指标。
气候变暖可能引发干旱和洪水等自然灾害。
例如，在南亚，洪水已经造成了许多人员伤亡和经济损失。
世界气象组织的数据表明，受到地球变暖的影响，全球大部分地区的年平均降雨量呈上升趋势，而某些地区的降雨量则呈下降趋势。
3. 海洋变化海洋变化也是气候变化的一个重要指标，包括海平面上升、海洋温度升高等。
据世界气象组织的统计，自20世纪中叶以来，全球平均海平面上升了10到20厘米，主要是由于全球的冰川和两极冰盖在融化。
温度升高也会导致海洋生态系统的失衡，它可能会导致珊瑚礁死亡、鱼群数量减少、藻类数量增多等。
二、气候变化的监测方法为了更好地了解气候变化的趋势和影响，我们需要使用各种监测方法来记录气候变量的变化。
1. 气象站使用气象站可以记录温度、降雨、风速等气象变量。
由于气象站需要长时间稳定地记录数据，它通常设置在遥远、无人居住的地区，如南极和沙漠等。
由于气象站可以为我们提供大量的实时数据，因此这是气候变化监测的重要方法之一。
2. 卫星一些卫星可随时记录地球各个地区的气象变量。
由于卫星主要在高空轨道上运行，可以俯瞰地球的全部或大部分表面，从而可以为监测气象变量提供更全面、更准确的数据。
第三章(继续)气候变化的诊断方法
第二章 基本气候状态的统计量
the statistics represent climate
在气候诊断中，用一些量来表征基本气 候状态的分布，主要有4类：表示气候 变量中心趋势、变化幅度、分布形态 和相关程度。它们是统计学的基本内 容，计算简单，易懂，下面做一个简 介。
2
第一节 中心趋势统计量
相关系数临界值表(table )
α n
1 2 „ 15 16 17 .. 20 25 „ 30 35 .. 40 .. 100
0.1 0.98769 0.9 0.4124 0.4 0.3887 0.3598 0.3233 0.296 0.2746 0.2573 0.1638
0.05 0.9969 0.95 0.4821 0.4683 0.4555 0.4277 0.3809 0.3494 0.324 0.3044 0.1946
1
二 气候诊断研究的内容
• 对气候数值模拟结果与实际变化状况 之间的差异进行统计诊断。
• 研究气候诊断的新方法，提高气候诊 断水平。
1
三 现代气候统计诊断技术的发展概况
气候统计诊断使用的统计技术涉及到统 计学多个分支，如：统计检验、时间 序列分析、谱分析、多元分析、变量 场展开等经典方法，随着科学技术的 发展，许多新方法渗入到气候诊断中 来，与经典方法比较，现代统计诊断 技术的发展主要体现在：
1
四 气候诊断的一般步骤
• （3）选择诊断方法： 根据研究目的 和研究对象，选择合适的诊断方法进行 研究。 • （4）科学综合和诊断： 气候诊断 是统计学与气候学的交叉学科，不能盲 目套公式，对统计结果要进行显著性检 验。不通过显著性检验的结果是没有分 析价值的，这一点常常被忽略。要得到 科学的结论，重要的是运用深厚的气候 学知识，对计算结果进行科学的综合和 细致的分析
气候统计分析方法-1
准点发生了突变.
应用实例
用滑动t-检验检测1950-2005年北京年降水量突变点.
4 3 2 1 0 -1 -2 -3
1959 1962 1965 1968 1971 1974 1977 1980 1983 1986 1989 1992
统计量
Cramer’s法
功能: 与t-检验类似,区别在于它是比较一子 序列与总序列平均值的显著性差异.
低阶边界约束方案可以应用到平滑过程中: 方案1：滑动序列的零阶导数，它可以生成最小模的 解， 此方案有利于序列边界附近的平滑趋势接近于气候态，记 为Norm(模)约束方案； 方案2：滑动序列的一阶导数，它可以生成最小斜率的约 束，有利于序列边界附近的平滑趋势接近一个局部值，记 为Slope(斜率)约束方案； 方案3：滑动序列的二阶导数，生成最小粗糙度的解，有 利于边界平滑趋势由一个定常斜率来逼近，记为 Roughness(粗糙度)约束方案.
t n1(n 2) n n1(1 )
x1 x
s
Yamamoto法
功能: 利用信噪比检测突变.
x1 x 2 SNR
s1 s2
气候变化信号 变率---噪音
应用实例
• 用Yamamoto检测1950-2005年北京年降水量,无突变点 • 用Yamamoto检测1911-2000年中国年平均气温等级突变
1971年1月
1981年1月
1991年1月
2001年1月
Correlation Coefficient
1 0.8 0.6 0.4 0.2
0 -0.2 -0.4
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Lag Time/month
气候统计方法和应用 期末复习
气候跃变气候从一种状态到另一种状态较迅速转变的现象。
气候跃变检验方法滑动T-test（均值检验）、滑动F-test（方差检验）、滑动符号检验、M-K检验滑动t检验把一气候序列中的两段子序列的均值差异有无显著性差异看做来自两个总体均值有无显著性差异来检验，如果子序列的均值差异超过了某一阈值，则认为总体均值存在显著性差异，存在突变。
中心趋势统计量用一个数值来描述样本资料在哪一个位置或者集中在哪个中心位置上的数据是最有代表性的。
（平均数、中位数、众数）中位数按顺序排列的一组数据中居于中间位置的数。
变化幅度统计量距离分布中心远近程度的统计量。
（方差、标准差）分布特征统计量用样本的偏态特征系数来体现数据的分布特征，即对称性。
计算相关的方法Pearson相关和Spearman相关Poisson分布描述单位间隔内等时间发生次数的分布。
事件独立，即事件发生的概率不随时间变化。
概率密度函数描述随机变量的输出值，在某个确定点附近的可能性的函数。
累计分布函数（CDF）随机变量X不超过某个值时的概率。
中心极限定理在极限情况下，当样本量很大时，无论这个样本本身满足何种分布，一组独立实验的和或者算术平均满足高斯分布。
Gamma分布气象中有许多统计量是非对称的，右偏的，如降水量，Gamma分布能很好的描述降水量的分布。
统计假设性检验相关的分布卡方分布、学生t分布、F分布统计假设性检验判断样本与样本、样本与总体之间的误差是由抽样误差还是本质差别引起的。
显著性检验事先对总体的参数或总体分布错出一个假设，然后利用样本信息来判断这个假设是否合理，即判断总体的真实情况与原假设是否有显著性差异。
其原理是：小概率事件实际不可能性原理来接受或拒接原假设。
参数检验与非参数检验1. 当数据或统计量可用特定的分布进行描述时，采用参数检验。
2. 无须或无合适的分布描述数据或统计量时，采用非参数检验。
假设性检验的步骤1. 明确检验统计量2. 定义零假设3. 定义备择假设4. 得出零分布基于数据的秩，而不是数据本身原假设：时间序列是独立的，具有相同的分布。
气候统计方法和应用：气候极值
Climate Extremes
课程内容
研究背景+基本概念 逐日气候分布和极值 常用分析方法 本课要点
背景问题 - 随着全球变暖，极端天气现象（如热
浪/寒潮/强风/暴雨等）是否变得更频繁或更强烈？
- 社会各界日益关注，当前气候学界热门话题
近百年全球平均 变暖约0.9度。 该量值本身难 以用于恰当评 估气候变化的 影响。因为影 响是通过作用 于人类和生态 个体的局部天 气现象实现的
基本概念 – 百分位，即发生概率均分为100份的份间阈值
对于给定样本量的一个分布，百分位值比最大（小）值更稳定。 例如：某地温度距平分布，由1000个观测样本构成（下）和由 10000个样本构成（上），其最大最小值往往不一，但第5/95
百分位值则相当一致（如下图）
第5百分位值
最大值
DT -10
-5
32
• 附加的蓝色*点为2013
31
年7-8月的最高6个温度
（有重合）
30
29
-1
0
1
2
3
10
10
10
10
10
Return Period
方法 – 通过广义Pareto分布GPD研究极值
• μ为阈值，固定；σ为尺度参数；ξ为形态参数 • 样本数量可随阈值调整而变化，避免GEV每年只有1个值的做法
史
L. Alexander et al 2006： IPCC 2007：
Allan & Soden 2008：
Min et al 2011：
IPCC 2012：
BAMS 2014-2015：
全球平均变暖0.3-0.6C 气候变化中的变率对极值的影响 重视区域异常天气事件（气候极值CEs） GCM模拟逐日输出的气候极值分析 从逐日资料提取气候极值信息 从分布概念出发定义逐日序列极值频率指数 我国温度降水极值变化 逐日资料基础上的我国极端气候变化格局分析 气候极值变化的全球分布分析 逐日序列小波分析，全球变暖中区域天气波动变化 百年增暖中的气候极值变化 - 兼论气候极值定义 区域逐日气候分布变化及其与全球变化联系的GLM分析 GEV分布变化的GLM和Monte Carlo分析 极端热浪的归因研究 定义各种气候极值、鼓励GLM这样的非平稳过程分析方法 首个全球范围内的逐日温度和降水的气候极值变化分析 进一步强调CEs重要意义 大气变暖与极端降水变率关系的研究 极端降水的归因研究 极端事件与灾害风险管理特别报告（中国SREX2014定稿） 归因全球变暖对近年各地极端事件的贡献和影响评估
气候资料的表示方法
气候资料的表示方法气候是指某一地区长期的天气状况，是地球上最基本的自然现象之一。
气候资料的收集和分析对于气象预报、气候变化研究等方面都有着重要的意义。
而气候资料的表示方法则是气象学中的一个重要内容。
一、气候资料的分类气候资料可以按照时间、空间、要素等不同的分类方式进行划分。
按照时间分类，气候资料可以分为日、月、季、年等不同的时间尺度。
按照空间分类，气候资料可以分为国家、地区、城市等不同的空间尺度。
按照要素分类，气候资料可以分为气温、降水、风速、湿度等不同的气象要素。
二、1. 图表法图表法是气候资料表示方法中最常用的一种方法。
常见的图表有气温曲线图、降水柱状图、风向玫瑰图等。
这些图表可以直观地反映出气候要素的变化趋势和规律，方便人们进行分析和比较。
2. 统计法统计法是通过对气候资料进行统计分析，得出气候要素的平均值、极值、变化幅度等指标。
常见的统计指标有平均气温、年降水量、极端气温等。
这些指标可以反映出气候要素的基本特征，方便人们进行气候变化的研究和预测。
3. 数值模拟法数值模拟法是通过计算机模拟气象系统的运动和变化，得出气候要素的预测值。
这种方法可以预测未来的气候变化趋势和规律，对于气象预报和气候变化研究都有着重要的意义。
三、气候资料的应用气候资料的应用范围非常广泛，包括气象预报、气候变化研究、农业生产、水资源管理等方面。
例如，在农业生产中，根据气候资料可以选择适宜的作物品种和种植时间，提高农作物的产量和质量；在水资源管理中，根据气候资料可以预测降水量和径流量，合理规划水资源的利用和保护。
总之，气候资料的表示方法是气象学中的一个重要内容，不同的表示方法可以反映出气候要素的不同特征和规律。
气候资料的应用也非常广泛，对于人类社会的发展和生存都有着重要的意义。
利用统计学方法解析气候变化趋势
利用统计学方法解析气候变化趋势统计学方法在解析气候变化趋势方面是一种非常有效的工具。
通过收集和分析大量的气象数据，我们可以利用统计学方法来揭示气候的变化规律以及未来的趋势。
本文将介绍一些常用的统计学方法，并以实例来说明这些方法的应用。
首先，我们可以利用时间序列分析来研究气候变化趋势。
时间序列是指按照时间顺序排列的一系列观测数据。
通过分析时间序列的趋势、季节性和周期性等特征，我们可以预测未来的气候变化情况。
例如，我们可以对过去几十年的气温数据进行时间序列分析，找出其中的趋势，并根据这一趋势来推测未来的气温变化。
其次，回归分析是另一种常用的统计学方法，可以用于研究气候变化趋势。
回归分析可以帮助我们了解不同气象因素之间的关系，并通过建立数学模型来预测未来的气候变化。
例如，我们可以利用回归分析来探究温室气体排放与气温升高之间的关系，并利用建立的回归模型来预测未来的气温变化趋势。
另外，聚类分析也是一种常用的统计学方法，在研究气候变化趋势方面具有一定的应用价值。
聚类分析可以将一系列观测数据按照其相似性进行分组，从而揭示数据之间的内在结构。
在气候变化研究中，我们可以使用聚类分析将不同地区的气象数据进行分类，以便比较不同地区之间的气候差异并找出其变化趋势。
此外，统计学中还有许多其他的方法可以应用于气候变化研究。
例如，方差分析可以用于比较不同时间段之间的气候变化情况，以及不同区域之间的差异；协方差分析可以用于探究不同气象因素之间的关联性，从而进一步了解气候变化的复杂性。
综上所述，利用统计学方法解析气候变化趋势是一项重要且具有挑战性的任务。
通过时间序列分析、回归分析、聚类分析等方法，我们可以揭示气候变化的规律并预测未来的趋势。
然而，需要注意的是，统计学方法仅仅是分析气候变化的工具之一，我们还需要结合其他领域的知识和数据来全面了解气候变化的原因和影响。
未来，随着数据获取和分析技术的不断进步，我们相信统计学方法在研究气候变化中的应用将更加广泛和深入。
全球气候变化趋势衡量与预测方法
全球气候变化趋势衡量与预测方法气候变化是当前全球面临的重大挑战之一，对人类社会、经济和自然环境都带来了深远的影响。
为了更好地理解和应对气候变化，科学家们开发了各种方法来衡量和预测全球气候变化的趋势。
一、全球气候变化趋势衡量方法1. 温度记录和分析温度记录是衡量气候变化的重要指标之一。
科学家们利用气象站、卫星观测和冰芯等数据收集温度观测数据，然后进行分析和比较。
通过分析气温的变化趋势，可以揭示全球气候变化的趋势和模式。
例如，全球平均地表温度的上升被视为气候变暖的重要证据之一。
2. 大气气候指数大气气候指数通过衡量气候系统的变化和波动，提供了对全球和地区气候变化的描述和评估。
常见的大气气候指数包括南方涛动指数（SOI）、太平洋涛动指数（PDO）、北大西洋涛动指数（NAO）等。
这些指标可以用来研究气候系统的变化趋势和相互关系，帮助科学家们理解全球气候的演变。
3. 冰川和冻土监测冰川和冻土是全球气候变化的早期指示器之一。
通过监测冰川和冻土的变化，可以了解全球气候系统的响应和变化。
科学家们利用卫星观测、无人机和地面测量等方法，收集冰川和冻土的观测数据，并对其进行分析和比较。
4. 海平面监测海平面的变化是全球气候变化的重要指标之一。
随着全球气温升高，冰川融化和海洋膨胀导致海平面上升。
通过卫星测量和长期监测，可以得出全球海平面变化的趋势和速度。
这些数据对于评估海岸线的腐蚀风险、海洋生态系统的变化和全球气候变化的影响至关重要。
二、全球气候变化预测方法1. 气候模型气候模型是科学家们用来预测全球气候变化的重要工具。
它们基于大量的气候和环境数据，通过模拟和计算来模拟气候系统的演变和趋势。
气候模型考虑了气候系统的各种要素，如海洋、大气、土地和冰雪覆盖等，可以预测不同情景下的气候变化趋势。
虽然模型的准确性仍有限，但它们提供了对未来全球气候变化趋势的重要参考。
2. 碳排放和碳循环模型碳排放和碳循环是全球气候变化的关键过程之一。
气候模式评估指标的计算方法与解释
气候模式评估指标的计算方法与解释气候模式评估是研究气候变化和预测的重要工具。
为了评估气候模式的性能，科学家们开发了一系列指标来衡量模式的准确性和可靠性。
本文将介绍一些常用的气候模式评估指标的计算方法和解释。
一、平均气候状态平均气候状态是指某个特定时间段内的气候平均值。
常用的计算方法是将模式模拟结果与观测数据进行比较，计算它们之间的差异。
例如，可以计算模式模拟的年平均温度与观测数据的年平均温度之间的差异。
这种方法可以帮助评估模式模拟的整体准确性。
二、气候变率气候变率是指气候变化的幅度和速度。
常用的计算方法有标准差和趋势分析。
标准差可以衡量模式模拟结果与观测数据之间的差异程度，趋势分析可以揭示模拟结果中的长期变化趋势。
这些指标可以帮助评估模式模拟的变化能力和可靠性。
三、极端气候事件极端气候事件是指气候中的极端现象，如暴雨、干旱和热浪等。
评估模式模拟的极端气候事件通常需要考虑多个指标，如频率、强度和持续时间等。
通过比较模式模拟结果与观测数据，可以评估模式对极端气候事件的模拟能力。
四、年际和季节际变化年际和季节际变化是指气候在不同年份和季节之间的变化。
常用的计算方法是通过计算模式模拟结果和观测数据之间的相关系数来评估模式对年际和季节际变化的模拟能力。
较高的相关系数表示模式能够较好地模拟观测数据的变化趋势。
五、空间分布空间分布是指气候在地球表面的分布情况。
为了评估模式的空间分布能力，科学家们通常将模式模拟结果与观测数据进行比较，并计算它们之间的差异。
常用的计算方法包括均方根误差和偏差等。
这些指标可以帮助评估模式模拟的空间一致性和准确性。
六、不确定性估计不确定性估计是指模式模拟结果的可信度和置信度。
由于气候系统的复杂性和不确定性，模式模拟结果往往存在一定的误差。
为了评估模式的不确定性，科学家们通常使用统计方法，如置信区间和蒙特卡洛模拟等。
这些方法可以帮助评估模式模拟结果的可靠性和稳定性。
综上所述，气候模式评估指标的计算方法和解释涉及多个方面，包括平均气候状态、气候变率、极端气候事件、年际和季节际变化、空间分布和不确定性估计等。
《气象统计方法》中基本统计量的教学体会
１ 平 均值
１ １ 基 本概念 ．
某格点（ 或站点） 要素 有 ｎ 次等时间间隔观测值 ， 即 ｔ＝１２ … ，， ，， ｎ
，
（） １
则 的平均值可以表示为
露： 一 ＝
。 ｏ
ｎ
（） ２ ，
平均值反映了该要素的平均状况或者叫气候状况。 １２ 平均值 在气 象上 的应 用 ． （） ２ 式给出的平均值的概念很简单， 但在气象科学应用中应视具体问题而慎重考虑 ， 一般 而言 ， 平均值的概念有下列两个方面的应用。 （） １ 日平均值转变为月平均值 若要将要素的 日 平均值转变为月平均值 ， 只要直接利用（ ） ２ 式进行计算 ， 中的 ｎ 其 为月 中 日 数。类似地 ， 可利用月平均值求年平均值 ， 此时 ｎ １ ， ＝ ２ 为一年中的月数。 （） ２ 求要素的气候值 （ 场） 实际应用 中， 经常涉及计算某个要素 的气候值或气候场 ， 如有南京站 的 ５ 年逐月气温 ０ａ 序列 ， 序列长度为 ６０ ０ 个月 ， 计算该要素的气候值时学生可能会有两种思路。一种思路是公式
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第３ ０卷 第 ４ 期
气 象 教 育 与 科 技
２０ ０７年 总第 ８ 期 １
《 象 统 计 方 法》 气 中基 本 统 计 量 的教 学 体 会
李丽平
（ 南京信息工程大学 大气科学学院 ， 江苏 南京 ２ ０ ４ ） １０ ４
摘要 ： 介绍 了气 象统 计 方法 中几 个基 本 统计 量和基 本概 念 ， 出它们在 气 象研 究 中具 给 体 应 用的 实例和 注意 的 问题 ， 旨在 引导 学生 以“ 论联 系实际” 学 习思 维更 好地 掌 理 的 握 气 象统 计 方法 。 关键 词 ： 象统计 方 法 ； 学 ； 气 教 理论 联 系实际
全球气候变化趋势的统计分析
全球气候变化趋势的统计分析一、引言气候变化已经成为当代世界最重要的环境问题之一。
作为全球性的问题，它影响到全球的国家与人民。
应对气候变化是所有国家的共同责任。
因此，深入研究全球气候变化趋势和预测其未来变化趋势对于我们制定应对措施至关重要。
二、全球气候变化的背景介绍气候变化指的是地球大气圈中的物理、化学和生物过程的长期变化，包括气温的上升、降雨量的增加、海平面的上升等。
由于人类活动的增加（如工业化、城市化和大规模农业）导致了气候变化的加剧。
因此，我们需要通过对全球气候变化趋势的统计分析来更好地认识和应对气候变化问题。
三、全球气候变化数据的来源和分析方法1.数据来源全球气候变化数据的来源主要是来自气象站的监测数据和卫星遥感数据。
其中，气象站数据主要包括温度、降水量、湿度、气压和风向等六大要素。
卫星遥感数据主要包括大气温度、海面高度、海洋风速和海洋表面温度等指标。
2.分析方法对于全球气候变化趋势的分析方法主要通过对数据的长时间序列进行分析。
其中主要包括趋势分析、周期分析和模式识别分析三种方法。
趋势分析通过分析数据在一段时间内的趋势来判断气候是否发生变化。
周期分析则是通过对时间序列进行分析来找出周期性变化。
模式识别分析则是通过对多个变量进行分析来找出它们之间的相互关系和模式。
四、全球气候变化趋势的统计分析1.温度的变化趋势全球气候变化中，温度变化是最为显著的指标之一。
通过对气象站和卫星遥感数据的分析，可以发现从20世纪60年代至今的50多年时间里，全球温度已经上升了0.8摄氏度左右。
其中，最明显的变化是在北半球高纬度地区，特别是在极地区域。
据统计，北极地区的温度增长速度是全球平均水平的两倍以上，而南极地区的变化则相对较小。
2.降水量的变化趋势降水量变化趋势是全球气候变化中另一个重要的指标。
通过对气象站和卫星遥感数据的分析，可以发现，全球降水量的分布发生了很大的变化。
其中，高纬度地区的降水量增加了，而低纬度地区的降水量减少了。
地面标准气候值统计方法
地面标准气候值统计方法
地面标准气候值是指在一定时间范围内，对某地区的气候环境进行统计和归纳，以得出该地区气候特征的一种方法。
地面标准气候值统计方法是指采用一定的标准方法，以固定的时间间隔、测点位置和观测项目，对气象要素进行观测和记录，最终汇总成一份地面标准气候值报表。
地面标准气候值统计方法主要包括以下内容：
1.观测要素：地面标准气候值统计方法涵盖的要素有温度、湿度、降水量、气压、风速、风向等。
2.测点位置：在进行地面标准气候值的统计时，需要选择一定数量的测点，在这些测点上进行观测。
测点的位置应该在地形和植被上具有代表性，能够尽量准确地反映该地区气候变化的特点。
3.观测时间和周期：地面标准气候值的统计需要在一定的时间范围内进行观测和记录。
观测的时间周期分为日、月、季和年。
观测的时间段应该选择一个固定的时刻，一般在每天某个特定的时间进行观测。
4.观测方法和仪器：观测方法和仪器是确定地面标准气候值的准确性和
可靠性的重要因素。
对每一个观测要素都有对应的观测方法和仪器，以确保正确的数据采集和处理。
5.报表编制：通过将不同测点的观测数据合并、分析和处理，最终汇总成一份地面标准气候值报表。
这份报表通常包括各个测点的观测数据和统计结果，反映出该地区气候变化的整体特征。
总体而言，地面标准气候值统计方法是一种非常有效的方法，可以为我们提供准确的气候信息，是实施气象服务和开展气候研究的基础。
(健康快乐悦读)地理常识悦读_气候的分类和影响
气候是地球上某一地区多年时段大气的一般状态，是该时段各种天气过程的综合表现。
气象要素（温度、降水、风等）的各种统计量（均值、极值、概率等）是表述气候的基本依据。
由于太阳辐射在地球表面的分布具有差异性，以及海、陆、山脉、森林等不同性质的下垫面在到达地表的太阳辐射的作用下会产生不同的物理过程，所以，气候具有温度大致按纬度分布的特征和明显的地域性特征。
全球有以下几种气候类型：热带气候、亚热带气候、温带气候、亚寒带气候、寒带气候和高原气候。
我国的主要气候类型有热带季风气候、亚热带季风气候、温带季风气候、温带大陆性气候和高原气候这五种气候类型。
气候变化对人类与自然系统有重要影响。
气象统方法复习思考题
解:x=(10+15+13+17+7+3+1+22)/8=11 y=(-8+3+1+9+4+6-5-2)/8=1
x=-1
y=-9
Sx=
4
2
2
0
6
8
-4
3
-8
5
-10
-6
-11
-3
五、 综合分析题 第一模态方差贡献 15.5%
1、 请判断图中 EOF 分析的对象是原始场、距平场还是标准化距平场？答:
答：由表 2，Y=287.435+2.496x1-0.195x2-2.901x3 ;
2) 简要说明回归方程是否通过显着性检验。设显着性水平为 0.05。
答：由方差分析表，在 0.05 显着性水平下，F 值为 4.191 或 P 值 0.011，
通过显着性检验。
3) 试问各预报因子是否显着？
4) y 与各 x 因子的复相关系数为多少？回归方程的判决系数为多少?并
(2). 相关分析中所涉及的变量 x 和 y 都是随机变量；回归分析中，因变
量 y 是随机变量，自变量 x 可以是随机变量，也可以是非随机的确定变量。
(3). 相关分析主要是描述两个变量之间线性关系的密切程度；回归分析不
仅可以揭示变量 x 对变量 y 的影响大小，还可以由回归方程进行预测和控
制。
四、 计算分析
基本统计量进行显着性检验。
22、 对多要素资料的数据矩阵进行分析时，研究变量之间的相互关系，称为 R 型分析，而
研究样本之间关系的称为_Q 型分析，相应的在系统聚类分析中，也可分为 R 型聚类 和_Q 型聚类。 二、判断题 1、相关系数是标准化变量的协方差。（ ） 2、若相关系数通过显着性检验就说明总体一定存在线性相关。（ ） 3、对于一元线性回归来说，回归方程的检验与相关系数的检验一致。（ ） 4、预报量 95%的置信区间表示真值有 95%的概率落在该区间内。（ ） 5、在多元线性回归方程中，若某个因子对预报量 y 的作用不显着，则它前面的系数 近似为 0。（ ） 6、显着性水平 控制了犯“第二类错误”（以假为真）的概率。（ ） 三、简答题 1、 简述资料正态化的必要性和常用的资料正态化处理方法。 答:必要性是:各类统计预报模型和统计检验方法（F\t\u\x2 检验）要求资料是符合正态分布。 年\月平均气温\气压\多雨地区的月降水量符合.日降水和少雨地区月降水通常偏态。旬\候 降水不一定。 处理方法:1、立方根或四次方根；2.双曲正切转换（纠正课本公式）--旬降水。3、化为 有序数后的正态化转换（标准化和正态化） 2、简述显着性检验的基本思想。 抽样会产生抽样误差，利用样本资料进行分析时，不能仅凭样本资料的结果就对总体特征做 出判断，而要鉴别其结果是否为总体的特征。 首先对总体的参数或分布形式做出一个假设，然后利用样本信息来判断这个假设是否合理。 原理是利用“小概率事件在一次试验中几乎是不发生的”来接受假设或者否定假设，是一种 带有概率性质的“反证法”。 在原假设为真时拒绝元假设，称为第一类错误（以真为假），其出现的概率通常记作 a,原 假设为假时接受原假设，称为第二类错误，其出现的概率通常记作 B，这种限定犯第一类错 误的最大概率 a,不考虑犯第二类错误的概率 B 的检验就称为显着性检验，概率 a 称为显着 性水平。
气候特征描述方法
气候特征描述方法
气候是地球大气层中的气象要素在一定时期内的平均状态，是一定时间和空间尺度上的气象要素的统计结果。
气候的特征描述是气候学研究的重要内容之一，通过对气候特征的描述，可以更好地了解某个地区或者整个地球的气候状况。
在气候特征描述方法中，最基本的手段就是对气温、降水、湿度、风向风速等气象要素进行统计和分析。
气温是气候的重要指标之一，可以通过记录每天的最高温度、最低温度和平均温度来描述某个地区的气候特征。
降水量也是衡量气候湿润程度的重要指标，可以通过记录每月的降水量来描述某个地区的降水情况。
此外，还可以通过统计湿度、风向风速等要素来更全面地描述气候特征。
除了传统的气象观测数据外，近年来，随着卫星遥感技术的发展，人们还可以通过卫星遥感数据来描述气候特征。
卫星数据可以提供大范围、全天候、高时空分辨率的气象要素信息，可以更全面地了解某个地区的气候特征。
例如，可以利用卫星遥感数据来获取地表温度、云量、降水等信息，从而更准确地描述气候特征。
此外，气候特征描述方法还可以通过建立气候分类体系来实现。
气候分类是将地球表面划分为若干气候类型的一种方法，可以根据不同地区的气象要素特征将其归类为相应的气候类型。
常用的气候分类体系有柯本气候分类系统、气候带分类系统等，通过气候分类可以更直观地反映不同地区的气候特征。
总的来说，气候特征描述方法是气候学研究的基础，通过对气温、降水、湿度、风向风速等气象要素的统计和分析，结合卫星遥感数据和气候分类体系，可以更全面、准确地描述某个地区或整个地球的气候特征，为气候变化研究和气候预测提供重要依据。
全球气候变化 全球范围内气候平均状态统计学的气候变动
全球气候变化全球范围内气候平均状态统计学的气候变动气候变化是指气候平均状态随时间的变化，即气候平均状态和离差（距平）两者中的一个或两个一起出现了统计意义上的显著变化。
离差值越大，表明气候变化的幅度越大，气候状态越不稳定。
泛指各种时间尺度气候状态的变化。
范围从最长的几十亿年到最短的年际变化。
可分为地质时期气候变化、历史时期气候变化和现代气候变化。
极端气候：当某地出现的统计学小概率天气、气候“异常”现象，或者说当某地的天气、气候严重偏离其平均状态时，即意味着发生“极端气候”。
世界气象组织规定，如果某个（些）气候要素的时、日、月、年值达到25年以上一遇，或者与其相应的30年平均值的“差”超过了2倍均方差时，这个（些）气候要素值就属于“异常”气候值。
出现“异常”气候值的气候就称为“极端气候”。
干旱、洪涝、高温热浪和低温冷害等都可以看成极端气候。
极端天气事件：是一种在特定地区和时间（一年内）的罕见天气事件。
“罕见”的定义有多种，极端天气事件的罕见程度一般相当于观测到的概率密度函数小于第10个或第90个百分位点。
极端天气特征因地区不同而异。
单一的极端事件不能简单地直接归因于人为气候变化，因为极端事件可能会自然发生。
当一种形态的极端天气持续一定的时间，如某个季节，它可归类于一个极端气候事件，特别是如果该事件产生一个平均极值或总极值（如某个季节的干旱或暴雨）。
1.大气圈方面，全球变暖趋势进一步持续，是全球气候变化的敏感区；我国不同区域气候变化差异明显，青藏地区暖湿化特征显著；极端天气气候事件趋多趋强，气候风险水平呈上升趋势。
2.水圈方面，1870-2018年，全球平均海表温度表现为显著升高趋势。
2018年成为有现代海洋观测记录以来海洋最暖的年份。
1980-2017年，我国沿海海平面呈波动上升趋势，上升速率高于同期全球平均水平。
3.冰冻圈方面，1960-2018年，全球参照冰川之一的天山乌鲁木齐河源1号冰川经历了两次加速消融过程；1981-2018年，青藏公路沿线多年冻土退化明显，活动层厚度呈明显增加趋势；1979-2018年，北极海冰范围呈一致性的下降趋势。
气候统计基本气候状态的统计量
众数/中位数/平均数
正/右偏态分布
负/左偏态分布
正和负偏态下均值与中位数的关系
正偏态
负偏态
相对于平均数的更为robustness和 resistance的统计量
• 位置统计量（Location）---平均数 R&R：中位数 剪裁平均 （trimmed mean---trimean）
Trimean q0.25 2q0.5 q0.75 4
相关统计量
数据的距平标准化
• 数据标准化处理是数据变换的方式之一； • 当数据之间无法直接进行比较时，例如不同
季节之间的温度，数据变换是一种有益的方 法；
• 通常处理方法是距平标准化，也可以采用不 受异常值影响的方式，如原数据减去中位数， 再除以IQR进行标准化，但几乎没有人使用 这种处理方法。
例如，一组数据为11，12，13，14，15， 16，17，18，19，其平均值为15，但改变 数据为11，12，13，14，15，16，17，18， 91，其平均数为23。（平均值计算方法失 效）
百分位数
• 百分位数经常应用于气候分析中； • 百分位数是本章需要重点强调的部分； • 怎么计算百分位数？
34 7 1 7 0 33 0 6 32 2 9 7 31 7 0 2 8 4 5 30 5 2 1 0 29 6 5 3 4 7 5 3 28 4
枝叶 26 0
mean 22.7 median 23
25 0
24 4 1 2 6 8 1 7 23 5 3 9 0 6 4 3
22 3 8 1 4
cov(x,
y)
sxy
1 n-1
n i 1
( xi
气候统计基本气候状态的统计检验
时间非独立条件下的平均值差异的显 著性检验
时间非独立条件下的平均值差异的显 著性检验——有效样本量
有效样本量（n）即独立样本量； n 独立样本分布的方差与原样本分布（ n ）具有相 同的方差，因此，可用 n 代替 n ； 在假定原数据的持续性满足一阶自回归过程的前提 1 1 1 为时滞为1的自相关系数； 下，有： ， n n
时间非独立条件下的平均值差异的显 著性检验
上述检验，通常建立在构成样本的数据自身 应满足独立性条件； 大气数据通常较难满足“独立”条件，许多 数据是时间非独立或者说具有时间上的持续 性的特点，例如气温； 并且，大气中数据的平均多指时间平均。
时间非独立条件下的平均值差异的显 著性检验
气象中的持续性使得数据时间平均的方差比 独立数据大，因此在使用前面所给出的方法 分析通常会“低估”统计检验分布的方差部 分，从而增大了统计检验的值，因此增大了 平均值差异通过显著性检验的可能性。
x 0 t ˆ ( x )]1/ 2 [Var
s2 ˆ [x ] Var n
独立条件下平均值差异的显著性检验 （两组样本平均值差异的显著性检验）
两组独立样本平均值是否存在显著差异：
例如在两种天气形势下平均冬季500mb高度的差异； 气候模式中CO2浓度加倍与否，某地7月平均温度的差异；
单侧与双侧假设检验
双侧检验：适用于检验统计量非常大或非常 小均不符合零假设，通常对应于备则假设为 “原假设不正确”的提法； 其对应于显著性 ，若统计量大于右侧 的 100(1 / 2)% ，或者小于左侧的 100( / 2)% ，则拒 绝原假设； 则双侧检验比单侧检验的检验统计量更极端；
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21 7 7 3 5 8
27 6 2 4
20 6 4 5 7
26 25 8
19 4 6
1998年7月北京最高温度 1998年7月北京最低温度
注：适用于数据量很小时
图例——柱状（Histogram）图
1998年7月北京最高温度 1998年7月北京最低温度
10
8
Frequency Frequency
8 6
例如，当数据遵循于高斯分布（正态 分布）时，平均值能够很好的体现数据的 中心趋势。
而当数据不满足高斯分布时，通常 的平均值计算方法很可能会产生错误的中 心趋势结果。
Robustness以及Resistance
• 一个统计分析被称为resistance，则表 明它不会受到数据极值的影响，或者 说当数据中的小部分，甚至较大部分 发生变化后，所采用的统计方法计算 结果不会发生大的变化。
34 7 1 7 0 33 0 6 32 2 9 7 31 7 0 2 8 4 5 30 5 2 1 0 29 6 5 3 4 7 5 3 28 4
枝叶 26 0
mean 22.7 median 23
25 0
24 4 1 2 6 8 1 7 23 5 3 9 0 6 4 3
22 3 8 1 4
• 对称性统计量（Symmetry）---偏态系数 R&R：Yule-kendall 指数
YK
(q0.75
q0.5 ) (q0.5 IQR
q0.25 )
(q0.25
2q0.5 q0.75 ) IQR
经验分布
图例——枝-叶（Stem-and-Leaf）图
mean 30.8 枝 叶 median 30.5
正态分布
众数/中位数/平均数
正/右偏态分布
负/左偏态分布
正和负偏更为robustness和 resistance的统计量
• 位置统计量（Location）---平均数 R&R：中位数 剪裁平均 （trimmed mean---trimean）
Trimean q0.25 2q0.5 q0.75 4
例如，一组数据为11，12，13，14，15， 16，17，18，19，其平均值为15，但改变 数据为11，12，13，14，15，16，17，18， 91，其平均数为23。（平均值计算方法失 效）
百分位数
• 百分位数经常应用于气候分析中； • 百分位数是本章需要重点强调的部分； • 怎么计算百分位数？
3. 在学习以上统计量的同时，学会绘制 相关的统计图。
统计量
中心趋势统计量
• 所谓中心趋势统计量，指的是我们用一个 数值来描述样本资料在哪一个位置或者集 中在哪个中心位置上的数据是最有代表性 的。
• 常见的中心趋势统计量包括：
平均数（mean） 中位数（median） 众数（mode）
一组数据为 {x1, x2, x3, x4, x5,K , xn}
由小到大重新排序
变为
{x(1) , x(2) , x(3) , x(4) , x(5) ,K , x(n)}
得到各种百分位数，如中位数，上四分位数， 下四分位数等。
中心趋势统计量——中位数
• 中位数（median）
对于重新排列的数据
相对于方差的更为robustness和 resistance的统计量
• 离散程度统计量（Spread）---方差 R&R：内四分位数的范围 （interquartile range--- IQR）
IQR q0.75 q0.25
相对于偏态系数的更为robustness和 resistance的统计量
{x(1) , x(2) , x(3) , x(4) , x(5) ,K , x(n)}
中位数为：
q0.5
x , ([n1]/ 2)
x(n / 2) x([n / 2]1)
2
,
n odd n even
类似计算可以得到四分位数 q0.25 和 q0.75 ， 即“hinges”(Tukey,1977)
中心趋势统计量——众数
• 众数（mode） 一个数据序列中出现频次（概率）最高 的数。
变化幅度统计量
• 统计量中的平均数、中位数和众数等描述 的仅仅是气候变量分布中心在数值上的大 小，并没有告诉我们这种变化与正常情况 的偏差和变化的波动。变化幅度统计量即 表征距离分布中心远近程度的统计量。
• 变化幅度统计量包括：
中心趋势统计量——平均数
• 平均数（mean） 对于包含有 n 个样本的一个变量 x
x1, x2,K , xi,K , xn
样本平均值为：
x
1 n (x1
x2
K
xn )
1 n
n i 1
xi
，即
Robustness以及Resistance
• 一个统计分析被称为robustness，则 表明该分析不会受到数据分布特征的 影响；
幅度
s 2
1 n 1
n i 1
( xi
x )2
• 标准差（standard deviation）
方差的平方根
分布特征统计量
• 通常用样本的偏态系数来体现数据的分布 特征，即对称性。
• 计算公式如下：
n
[1/(n 1)] (xi x )3
i 1
s3
正态以及偏态分布示意图
第二章 基本气候状态的 统计量
Part 1 统计资料的整理：统计量以及
经验分布
学习目的
资料
实测 模式 资料 资料
气象和气 候分析的
根本
第一步
分析数据的 基本特性
进 一 步
……
学习目标
1. 介绍常用的表征基本气候状态的统计 量的特性；
2. 学习有关表征中心趋势、变化幅度以 及经验性的数据分布特征的统计量；
6 4
4
2 2
0
25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
Tmax (oC)
0
19 20 21 22 23 24 25 26 27
Tmin (oC)
距平（anomaly） 方差（variance）和标准差（standard
deviation）
变化幅度统计量——
距平、方差和标准差
• 距平（ anomaly ）
一组数据中的某一个数 xi与 x （平均数）之间的 差就是距平 ，即 x
•
x
方差（variance）
xi
x
描述样本中数据与以平均数为中心的平均振荡