短期气候预测基础实习二
短期气候预测实习报告六
一、实习背景随着全球气候变化的影响日益显著，准确预测短期气候变化对于农业生产、水资源管理、城市规划等领域具有重要意义。
为了提高我国短期气候预测水平，我于近期参加了一次短期气候预测实习，通过实践学习，提升了自己的气候预测能力。
二、实习内容1. 实习时间：2023年6月1日至2023年6月30日。
2. 实习地点：某气象局短期气候预测中心。
3. 实习内容：（1）学习短期气候预测的基本原理和方法。
（2）了解我国短期气候预测业务流程和关键技术。
（3）参与短期气候预测工作，包括数据收集、处理和分析。
（4）撰写实习报告，总结实习经验和体会。
三、实习过程1. 学习阶段在实习初期，我主要学习了短期气候预测的基本原理和方法。
通过学习，我了解到短期气候预测主要基于大气动力学、统计学和数值模拟等方法，结合观测数据和卫星遥感数据等，对短期气候进行预测。
2. 参与预测工作在实习过程中，我参与了短期气候预测工作。
具体内容包括：（1）收集和整理观测数据：我负责收集全国范围内的气温、降水、气压等观测数据，并对数据进行整理和分析。
（2）数据处理和分析：我利用气象统计软件对收集到的数据进行处理和分析，提取气候特征和趋势。
（3）编写气候预测报告：根据分析结果，我参与了编写短期气候预测报告，包括气温、降水、干旱、高温等气象要素的预测。
3. 实习总结通过实习，我深刻认识到短期气候预测工作的重要性和复杂性。
以下是我对实习的总结：（1）短期气候预测需要多学科知识的融合。
在实习过程中，我不仅学习了气象学知识，还接触到了统计学、计算机科学等相关领域。
（2）数据质量对预测结果至关重要。
在数据处理和分析过程中，我意识到数据质量对预测结果的影响非常大。
（3）短期气候预测是一个不断学习和进步的过程。
在实习过程中，我遇到了许多困难，但在老师和同事的帮助下，我逐渐掌握了预测方法，提高了自己的能力。
四、实习体会1. 提高了专业素养：通过实习，我对短期气候预测有了更深入的了解，提高了自己的专业素养。
短期气候预测实习报告二
南京信息工程大学实验(实习)报告实验(实习)名称短期气候预测实习日期11、05得分指导教师系~专业~ 年级~ 班次~姓名Trichtu 学号~实习目的:1.掌握大气环流分型的基本方法－－EOF(经验正交函数分解)、2.用个数较少的几个空间分布模态来描述环流形势,而且又能基本涵盖环流场的信息3.环流场分解为正交函数的线性组合(不相关典型模态)4.环流场的主要空间分布结构有效的分离出来5.用来分解气象要素场的特征向量就是由给定的气象要素场的序列本身具有的特征所规定的,而不就是事先人为规定好的实习内容:对1月份欧亚(20-700N;40-1400E)500hPa平均高度场进行自然正交展开(EOF、FOR),输出EOF分析主要参数指标;绘制环流型图。
实习资料:NCEP/NCAR 1948－2008年(61年)的500百帕月平均高度场资料资料范围为(900S-900N,00-3600E)网格距为2、50×2、50,纬向格点数为144,经向格点数为73资料为GRD格式,资料从南到北、自西向东排列,每月为一个记录,按年逐月排放。
实习方法简介:EOF功能:从一个气象场多次观测资料中识别出主要空间型及其时间演变规律。
EOF展开就就是将气象变量场分解为空间函数(V)与时间函数(T)两部分的乘积之与:X=VT。
实习步骤:1.资料预处理(距平或标准化处理)cccccccccccccccccc读数据do it=1,61do k=1,12do j=1,73do i=1,144read(10)hh(i,j,k,it)enddo;enddo;enddo;enddowrite(*,*)'read data ok'cccccccccccccccc 处理数据从hh到h的转换,再从h到f的转换do it=1,61do j=1,21do i=1,41h(i,j,it)=hh(i+16,j+44,1,it)enddoenddoenddodo it=1,61do j=1,21do i=1,41f(21*(i-1)+j,it)=h(i,j,it)enddoenddoenddo2.计算协方差矩阵3.用Jacobi方法计算协方差矩阵的特征值与特征向量4.将特征值从大到小排列5.计算特征向量的时间系数6.计算每个特征向量的方差贡献7.结果输出输出的eof、txt:EIGENV ALUE AND ANAL YSIS ERRORH LAMDA SLAMDA PH SPH1 11844、33105 11844、33105 0、22552 0、225522 11124、51270 22968、84375 0、21181 0、437333 9327、01270 32295、85547 0、17759 0、614924 5934、51562 38230、37109 0、11299 0、727915 3124、63110 41355、00391 0、05949 0、787406 2463、64844 43818、65234 0、04691 0、834317 2322、31592 46140、96875 0、04422 0、878538 1282、84216 47423、81250 0、02443 0、90295 实习结果:第一空间场与时间序列:第一特征向量场表征亚洲西部高空脊发展或位于青藏高原的低值中心的发展,第一特征向量场的方差贡献为22、5％。
短期气候预测实习报告
短期气候预测实习报告我在过去的几个月里进行了一次短期气候预测的实习。
通过这次实习，我学到了很多关于气象科学和气候预测的知识，也锻炼了自己的预测技能。
在这份实习报告中，我将分享我在实习期间所做的工作和取得的成果。
一、实习背景在实习之前，我已经学习了气象学和气候学的基础知识。
我知道气象预测是一项非常重要的工作，它可以帮助人们更好地应对自然灾害和规划日常生活。
为了提高我的预测能力和实践技巧，我决定申请一份短期气候预测实习。
二、实习内容1. 数据收集与分析在实习开始之前，我被要求收集气象数据和相关的历史气候记录。
我使用气象观测站和卫星图像等工具收集了大量的气象数据，并将其整理成易于分析的格式。
然后，我运用统计学和气象学的知识对这些数据进行分析，以了解气候的基本模式和趋势。
2. 模型建立与验证在分析完数据之后，我开始建立气候预测模型。
我使用计算机编程语言来构建模型，并根据历史气候数据进行模型的验证。
通过不断地调整模型参数和算法，我逐渐提高了模型的准确性和稳定性。
3. 预测结果报告在模型建立和验证完成后，我进行了一系列短期气候预测。
我将所得的预测结果编制成详细的报告，包括气温、降水量、风向等方面的预测。
为了使报告更加直观和易读，我使用了图表和图像来展示预测结果。
三、实习成果通过实习，我取得了一些令人满意的成果。
首先，我熟练掌握了气象数据的收集和分析方法。
我能够准确地判断气象数据的可靠性，并从中提取有用的信息。
其次，我成功建立了一个可靠的气候预测模型。
该模型在历史数据中的验证中表现良好，给出了准确的预测结果。
最后，我编制的预测结果报告得到了导师和同事的高度认可。
四、实习感悟这次短期气候预测实习让我深刻认识到气候预测是一项复杂而重要的工作。
准确的气候预测可以帮助人们做出合理的决策，减少灾害的发生。
然而，气候预测也面临着许多挑战，包括气象数据的准确性和预测模型的复杂性。
在未来的学习和工作中，我将进一步提高自己的技能和知识，为气候预测和应对气候变化做出更大的贡献。
短期气候预测实习报告二
短期气候预测实习报告二一、实习背景随着全球气候变化问题的日益严重，短期气候预测成为了气象学和环境科学领域的研究热点。
为了提高自己在短期气候预测方面的能力，我参加了为期两周的短期气候预测实习项目。
在实习期间，我主要参与了短期气候预测模型的构建、训练和验证，并深入了解了气候变化对我国经济和社会的影响。
二、实习内容1. 短期气候预测模型构建在实习的第一周，我主要负责短期气候预测模型的构建。
首先，我学习了气象数据的基本处理方法，包括数据的收集、清洗和预处理。
然后，我掌握了多种短期气候预测方法，如时间序列分析、机器学习等。
在实际操作中，我学会了如何利用气象数据和相关算法构建预测模型。
2. 短期气候预测模型训练在实习的第二周，我参与了短期气候预测模型的训练。
在此过程中，我了解了模型训练的基本流程，包括数据划分、模型参数调优和模型评估。
通过多次实验和优化，我成功训练了一个性能较好的短期气候预测模型。
3. 短期气候预测模型验证在模型训练完成后，我负责对模型进行验证。
我通过对比预测结果和实际观测数据，评估了模型的预测性能。
结果显示，所训练的模型具有较高的准确性和稳定性，可以为我国短期气候预测提供有力支持。
4. 气候变化对我国经济和社会的影响在实习期间，我还深入了解了气候变化对我国经济和社会的影响。
我了解到，气候变化可能导致我国农业、水资源、生态环境等多个领域受到影响。
因此，加强短期气候预测研究，提高应对气候变化的能力，对我国具有重要意义。
三、实习收获通过本次实习，我收获颇丰。
首先，我掌握了短期气候预测的基本方法和技能，为今后从事相关工作奠定了基础。
其次，我了解了气候变化对我国经济和社会的影响，增强了环保意识。
最后，我在实际操作中提高了自己的动手能力和团队协作能力。
四、实习总结短期气候预测实习项目让我在短时间内掌握了相关知识和技能，对我今后的工作和学习具有重要意义。
在今后的学习和工作中，我将继续努力，为应对气候变化和保护地球环境贡献自己的力量。
最新短期气候预测实习程序总结
本人为南京信息工程大学大气科学系学生，在我大四上时，不幸选修课选了短期气候预测实习课程。
其烦人程度超乎我的想象，一边在准备考研和找工作，一边还要花心思完成实习内容，当时根本喘不过气来。
为让学弟学妹们不重蹈覆辙，在此共享出我所用的程序，给你们一些帮助。
不过需要明确一点，这次实习对于个人编程水平的提高帮助很大，学有余力的同学，应仅把本文当做参考，理解基础上使用，而非不劳而获的资本。
以下为正文：具体实习要求参见课本，在此不赘述实习一：大气环流状况的表征program EX1real a(144,73,12,65),ave1(144,73),ave7(144,73),asum(144,73)real dev(144,73,65),latave(73,12,65),latsum(73,12,65)real latdev(144,73,12,65)open(2,file='d:\1\hgt500.grd',form='binary') !补充正确路径open(4,file='d:\1\ave7.grd',form='binary') !补充数据输出路径open(5,file='d:\1\dev.grd',form='binary')open(6,file='d:\1\latdev.grd',form='binary')do it=1,65do imo=1,12do j=1,73do i=1,144read(2)a(i,j,imo,it)enddo;enddo;enddo;enddocccccccccccccc 请完成以下的程序!月时间平均ave7imo=7do i=1,144do j=1,73do it=1,65asum(i,j)=asum(i,j)+a(i,j,imo,it)enddoave7(i,j)=asum(i,j)/65.0enddo!7月距平deviationdo i=1,144do j=1,73do it=1,65dev(i,j,it)=a(i,j,imo,it)-ave7(i,j)enddoenddoenddo!纬圈平均latitude averagedo it=1,65do imo=1,12do j=1,73do i=1,144latsum(j,imo,it)=latsum(j,imo,it)+a(i,j,imo,it)enddolatave(j,imo,it)=latsum(j,imo,it)/144.0enddoenddoenddo!纬向偏差latitude deviationdo it=1,65do imo=1,12do j=1,73do i=1,144latdev(i,j,imo,it)=a(i,j,imo,it)-latave(j,imo,it)enddoenddoenddoenddo!写数据write(4) ((ave7(i,j),i=1,144),j=1,73)write(5) (((dev(i,j,it),i=1,144),j=1,73),it=1,65)write(6) ((((latdev(i,j,imo,it),i=1,144),j=1,73),imo=1,12),it=1,65)close(5)close(6)End实习二：大气环流分型PROGRAM EOFC THIS PROGRAM USES EOF FOR ANAL YSING TIME SERIESC OF METEOROLOGICAL FIELDC M:LENTH OF TIME SERIES !!!!!!!!!! m:时间序列长度C N:NUMBER OF GRID-POINTS !!!!!!!!!! n:格点数C KS=-1:SELF; KS=0:DEPATURE; KS=1:STANDERDLIZED DEPATUREC KV:NUMBER OF EIGENV ALUES WILL BE OUTPUTC KVT:NUMBER OF EIGENVECTORS AND TIME SERIES WILL BE OUTPUT C MNH=MIN(M,N)C EGVT=EIGENV ACTORS, ECOF=TIME COEFFICIENTS FOR EGVT.C ER(KV,1)=LAMDA,LAMDA EIGENV ALUEC ER(KV,2)=ACCUMULATE LAMDAC ER(KV,3)=THE SUM OF COMPONENTS VECTORS PROJECTED ONTOc EIGENV ACTOR.C ER(KV,4)=ACCUMULATE ER(KV,3)CPARAMETER(M=61,N=41*21,MNH=61,KS=1,KV=8,KVT=8,pi=3.1415926)CDIMENSION F(N,M),A(MNH,MNH),S(MNH,MNH),ER(MNH,4),* DF(N),V(MNH),A VF(N),EGVT(N,KVT),ECOF(M,KVT)dimension hh(144,73,12,61),h(41,21,61)open(10,file='d:\2\hgt500.grd',form='binary',status='old')open(20,file='d:\2\egvt7.grd',form='binary')open(30,file='d:\2\t7.grd',form='binary')open(16,file='d:\2\eof7.txt')cccccccccccccccccc读数据do it=1,61do k=1,12do j=1,73do i=1,144read(10)hh(i,j,k,it)enddo;enddo;enddo;enddowrite(*,*)'read data ok'!裁剪区域k=1do it=1,61do j=1,21do i=1,41h(i,j,it)=hh(i+16,j+44,k,it)enddoenddoenddowrite(*,*)'data narrowed'!二维空间场变一维数组，注意按照grads的XY顺序，!因为最后EIGENV ACTORS文件里面直接按照该格式存的,不再经过这一步变化do it=1,Mii=1do j=1,21do i=1,41F(ii,it)=h(i,j,it)ii=ii+1enddoenddoenddoCCCCCCCCCCCCCCCCINPUT DATA CCCCCCCCCCCCCCCCCCCCALL TRANSF(N,M,F,AVF,DF,KS)write(*,*)'ok program 1'CALL FORMA(N,M,MNH,F,A)write(*,*)'ok program 2'CALL JCB(MNH,A,S,0.00001)write(*,*)'ok program 3'CALL ARRANG(KV,MNH,A,ER,S)write(*,*)'ok program 4'CALL TCOEFF(KVT,KV,N,M,MNH,S,F,V,ER)write(*,*)'ok program 5'CALL OUTER(KV,ER,MNH)write(*,*)'ok program 6'CALL OUTVT(KVT,N,M,MNH,S,F,EGVT,ECOF)write(*,*)'ok program 7'ccccccccccccc存储数据do j=1,mdo i=1,kvtwrite(30)ecof(j,i)enddo;enddodo it=1,kvtdo j=1,nwrite(20)egvt(j,it)enddo;enddowrite(*,*)'ok 8'ccccccccccccENDccccccccccccccccccccccccc子程序SUBROUTINE TRANSF(N,M,F,A VF,DF,KS)C THIS SUBROUTINE PROVIDES INITIAL F BY KSDIMENSION F(N,M),A VF(N),DF(N)DO 5 I=1,NA VF(I)=0.05 DF(I)=0.0IF(KS) 30,10,1010 DO 14 I=1,NDO 12 J=1,M12 A VF(I)=A VF(I)+F(I,J)A VF(I)=A VF(I)/MDO 14 J=1,MF(I,J)=F(I,J)-A VF(I)14 CONTINUEIF(KS.EQ.0) THENRETURNELSEDO 24 I=1,NDO 22 J=1,M22 DF(I)=DF(I)+F(I,J)*F(I,J)DF(I)=SQRT(DF(I)/M)DO 24 J=1,MF(I,J)=F(I,J)/DF(I)24 CONTINUEENDIF30 CONTINUERETURNENDSUBROUTINE FORMA(N,M,MNH,F,A) C THIS SUBROUTINE FORMS A BY FDIMENSION F(N,M),A(MNH,MNH)IF(M-N) 40,50,5040 DO 44 I=1,MNHDO 44 J=I,MNHA(I,J)=0.0DO 42 IS=1,N42 A(I,J)=A(I,J)+F(IS,I)*F(IS,J)A(J,I)=A(I,J)44 CONTINUERETURN50 DO 54 I=1,MNHDO 54 J=I,MNHA(I,J)=0.0DO 52 JS=1,M52 A(I,J)=A(I,J)+F(I,JS)*F(J,JS)A(J,I)=A(I,J)54 CONTINUERETURNENDSUBROUTINE JCB(N,A,S,EPS)C THIS SUBROUTINE COMPUTS EIGENV ALUES AND standard EIGENVECTORS OF ADIMENSION A(N,N),S(N,N)DO 30 I=1,NDO 30 J=1,IIF(I-J) 20,10,2010 S(I,J)=1.GO TO 3020 S(I,J)=0.S(J,I)=0.30 CONTINUEG=0.DO 40 I=2,NI1=I-1DO 40 J=1,I140 G=G+2.*A(I,J)*A(I,J)S1=SQRT(G)S2=EPS/FLOAT(N)*S1S3=S1L=050 S3=S3/FLOAT(N)60 DO 130 IQ=2,NIQ1=IQ-1DO 130 IP=1,IQ1IF(ABS(A(IP,IQ)).LT.S3) GOTO 130L=1V1=A(IP,IP)V2=A(IP,IQ)V3=A(IQ,IQ)U=0.5*(V1-V3)IF(U.EQ.0.0) G=1.IF(ABS(U).GE.1E-10) G=-SIGN(1.,U)*V2/SQRT(V2*V2+U*U)ST=G/SQRT(2.*(1.+SQRT(1.-G*G)))CT=SQRT(1.-ST*ST)DO 110 I=1,NG=A(I,IP)*CT-A(I,IQ)*STA(I,IQ)=A(I,IP)*ST+A(I,IQ)*CTA(I,IP)=GG=S(I,IP)*CT-S(I,IQ)*STS(I,IQ)=S(I,IP)*ST+S(I,IQ)*CT110 S(I,IP)=GDO 120 I=1,NA(IP,I)=A(I,IP)120 A(IQ,I)=A(I,IQ)G=2.*V2*ST*CTA(IP,IP)=V1*CT*CT+V3*ST*ST-GA(IQ,IQ)=V1*ST*ST+V3*CT*CT+GA(IP,IQ)=(V1-V3)*ST*CT+V2*(CT*CT-ST*ST)A(IQ,IP)=A(IP,IQ)130 CONTINUEIF(L-1) 150,140,150140 L=0GO TO 60150 IF(S3.GT.S2) GOTO 50RETURNENDSUBROUTINE ARRANG(KV,MNH,A,ER,S)C THIS SUBROUTINE PROVIDES A SERIES OF EIGENV ALUES C FROM MAX TO MINDIMENSION A(MNH,MNH),ER(MNH,4),S(MNH,MNH)TR=0.0DO 200 I=1,MNHTR=TR+A(I,I)200 ER(I,1)=A(I,I)MNH1=MNH-1DO 210 K1=MNH1,1,-1DO 210 K2=K1,MNH1IF(ER(K2,1).LT.ER(K2+1,1)) THENC=ER(K2+1,1)ER(K2+1,1)=ER(K2,1)ER(K2,1)=CDO 205 I=1,MNHC=S(I,K2+1)S(I,K2+1)=S(I,K2)S(I,K2)=C205 CONTINUEENDIF210 CONTINUEER(1,2)=ER(1,1)DO 220 I=2,KVER(I,2)=ER(I-1,2)+ER(I,1)220 CONTINUEDO 230 I=1,KVER(I,3)=ER(I,1)/TRER(I,4)=ER(I,2)/TR230 CONTINUEWRITE(*,250) TR250 FORMAT(/5X,'TOTAL SQUARE ERROR=',F20.5)RETURNENDSUBROUTINE TCOEFF(KVT,KV,N,M,MNH,S,F,V,ER)C THIS SUBROUTINE PROVIDES STANDARD EIGENVECTORS (M.GE.N,SA VED IN S;C M.LT.N,SA VED IN F) AND ITS TIME COEFFICENTS SERIES (M.GE.N,C SA VED IN F; M.LT.N,SA VED IN S)DIMENSION S(MNH,MNH),F(N,M),V(MNH),ER(MNH,4)IF(N.LE.M) THENDO 390 J=1,MDO 370 I=1,NV(I)=F(I,J)F(I,J)=0.370 CONTINUEDO 380 IS=1,KVTDO 380 I=1,N380 F(IS,J)=F(IS,J)+V(I)*S(I,IS)390 CONTINUEELSEDO 410 I=1,NDO 400 J=1,MV(J)=F(I,J)F(I,J)=0.400 CONTINUEDO 410 JS=1,KVTDO 410 J=1,MF(I,JS)=F(I,JS)+V(J)*S(J,JS)410 CONTINUEDO 430 JS=1,KVTDO 420 J=1,MS(J,JS)=S(J,JS)*SQRT(ER(JS,1))420 CONTINUEDO 430 I=1,NF(I,JS)=F(I,JS)/SQRT(ER(JS,1))430 CONTINUEENDIFRETURNENDSUBROUTINE OUTER(KV,ER,MNH)C THIS SUBROUTINE PRINTS ARRAY ERC ER(KV,1) FOR SEQUENCE OF EIGENV ALUE FROM BIG TO SMALLC ER(KV,2) FOR EIGENV ALUE FROM BIG TO SMALLC ER(KV,3) FOR SMALL LO=(LAMDA/TOTAL V ARIANCE)C ER(KV,4) FOR BIG LO=SUM OF SMALL LO)DIMENSION ER(MNH,4)WRITE(16,510)510 FORMAT(/10X,'EIGENV ALUE AND ANAL YSIS ERROR')WRITE(16,520)520 FORMAT(10X,1HH,8X,5HLAMDA,10X,6HSLAMDA,11X,2HPH,12X,3HSPH) WRITE(16,530) (IS,(ER(IS,J),J=1,4),IS=1,KV)530 FORMAT(1X,I10,4F15.5)WRITE(16,540)540 FORMAT(//)RETURNENDSUBROUTINE OUTVT(KVT,N,M,MNH,S,F,EGVT,ECOF)C THIS SUBROUTINE PRINTS STANDARD EIGENVECTORSC AND ITS TIME-COEFFICENT SERIESDIMENSION F(N,M),S(MNH,MNH),EGVT(N,KVT),ECOF(M,KVT)WRITE(16,560)560 FORMAT(10X,'STANDARD EIGENVECTORS')WRITE(16,570) (IS,IS=1,KVT)570 FORMAT(3X,10i7)DO 550 I=1,NIF(M.GE.N) THENWRITE(16,580) I,(S(I,JS),JS=1,KVT)580 FORMAT(1X,I3,10F7.3,/)DO 11 JS=1,KVTEGVT(I,JS)=S(I,JS)11 CONTINUEELSEWRITE(16,590) I,(F(I,JS),JS=1,KVT)590 FORMAT(1X,I5,10F7.3)DO 12 JS=1,KVTEGVT(I,JS)=F(I,JS)12 CONTINUEENDIF550 CONTINUEC WRITE(16,590) I,(F(I,JS),JS=1,KVT)! WRITE(20)((F(I,JS),i=1,n),JS=1,KVT)WRITE(16,720)720 FORMAT(//)WRITE(16,610)610 FORMAT(10X,'TIME-COEFFICENT SERIES OF S. E.')WRITE(16,620) (IS,IS=1,KVT)620 FORMAT(3X,5i12)DO 600 J=1,MIF(M.GE.N) THENWRITE(16,630) J,(f(is,j),is=1,kvt)630 FORMAT(1X,I3,5F12.3)DO 13 IS=1,KVTECOF(J,IS)=F(IS,J)13 CONTINUEELSEWRITE(16,640) J,(S(J,IS),IS=1,KVT)640 FORMAT(1X,I3,10F12.3)DO 14 IS=1,KVTECOF(J,IS)=S(J,IS)14 CONTINUEENDIF600 CONTINUEC WRITE(30)((S(J,IS),j=1,m),IS=1,KVT)RETURNEND实习三：大气遥相关program ex3parameter nt=60real t(160,nt),eu(63),h(144,73,63),hsum(144,73),have(144,73),euave,rh(144,73),r(144,73),r2(160) reala(144,73,12,63),ave1(144,73),ave7(144,73),rup(144,73),rh_2(144,73),reu_2,eu2,reu,tave(160),tsureal rh2(160),rh2_2(160),rup2(160)real lat(160),lon(160),timcharacter*8 id(160)integer nlev,nflag!读数据open(3,file='D:\3\t1601.txt')open(2,file='d:\3\hgt500.grd',form='binary')open(4,file='D:\3\rheu.grd',form='binary') !h和eu的相关open(5,file='d:\3\eu.grd',form='binary') !eu指数open(6,file='D:\3\rteu.grd',status='replace',form='binary') !t和eu的相关open(7,file='D:\3\lat_lon.txt')read(3,*)((t(i,j),i=1,160),j=1,nt)!读160站温度do i=1,160do j=1,ntt(i,j)=t(i,j)/10.0enddoenddodo i=1,160read(7,*)lat(i),lon(i)!读经纬度enddodo it=1,63do imo=1,12do j=1,73do i=1,144read(2)a(i,j,imo,it)!读高度场enddo;enddo;enddo;enddo!计算EU指数do it=1,63eu(it)=-0.25*a(9,59,1,it)+0.5*a(31,59,1,it)-0.25*a(59,53,1,it)enddo!!!!计算EU指数与高度场的相关系数!h--高度场hsum--高度场和have--高度场平均值eu--EU指数,eusum,euave类似!1,提取1月份高度场do it=1,63do j=1,73do i=1,144h(i,j,it)=a(i,j,1,it)enddoenddo!2,计算高度场和EU指数的平均值do j=1,73do i=1,144do it=1,63hsum(i,j)=hsum(i,j)+h(i,j,it)enddohave(i,j)=hsum(i,j)/63enddoenddodo it=1,63eusum=eusum+eu(it)enddoeuave=eusum/63!3,计算相关系数各部：分子、分母、分母(对照相关系数公式) !rup--分子rh--分母h reu--分母eu r--相关系数do j=1,73do i=1,144reu_2=0do it=1,63rup(i,j)=rup(i,j)+(eu(it)-euave)*(h(i,j,it)-have(i,j))rh_2(i,j)=rh_2(i,j)+(h(i,j,it)-have(i,j))**2reu_2=reu_2+(eu(it)-euave)**2enddorh(i,j)=sqrt(rh_2(i,j))reu=sqrt(reu_2)enddoenddoprint*,reudo j=1,73do i=1,144r(i,j)=rup(i,j)/(rh(i,j)*reu)enddoenddo!!!!计算EU指数和气温的相关系数!1,计算温度场的平均值do i=1,160tsum(i)=tsum(i)+t(i,it)enddotave(i)=tsum(i)/ntenddo!print*, (tave(i),i=1,160)!2,计算相关系数各部：分子、分母、分母(对照相关系数公式)!rup2--分子rh2--分母h reu--分母eu r2--相关系数eusum=0do it=1,nteusum=eusum+eu(it+3)!之所以加3，是因为在分析资料和观测资料起始年份差3年enddoeuave=eusum/ntreu_2=0do it=1,ntreu_2=reu_2+(eu(it+3)-euave)**2enddoreu=sqrt(reu_2)do i=1,160do it=1,ntrup2(i)=rup2(i)+(eu(it+3)-euave)*(t(i,it)-tave(i))rh2_2(i)=rh2_2(i)+(t(i,it)-tave(i))**2enddorh2(i)=sqrt(rh2_2(i))enddodo i=1,160r2(i)=rup2(i)/(rh2(i)*reu)enddo!计算完毕，写数据!写站点数据do j=1,160id(j)=char(j)nlev=1nflag=1write(6)id(j),lat(j),lon(j),tim,nlev,nflag,r2(j)enddotim=0.0nlev=0nflag=1write(6)id(j-1),lat(j-1),lon(j-1),tim,nlev,nflagprint*, (r2(j),j=1,160)write(5)(eu(it),it=1,nt)!写EU指数write(4)((r(i,j),i=1,144),j=1,73)!写h和EU的相关系数close(2)close(3)close(4)close(5)close(6)close(7)end实习四：预测因子的选择——合成分析方法（1）program EX4real a6(160,63),a7(160,62),a8(160,62),lat(160),a(160,60),& lon(160),rap(160,60),ddi(60,3),rsum(160),r(160,60),rave(160)real num,rapave(160,3),h(144,73,12,65),hw(144,73,60)real hwavereal hwa60(144,73,60)real hwa(144,73,3),hwat(144,73,60,3)real rapt(160,60,3),rap1(160,22),rap2(160,19),rap3(160,19)real t(144,73,3)character*8 id(160)open(3,file='D:\4\r1606.txt') !!!请修改路径open(4,file='D:\4\r1607.txt')open(5,file='D:\4\r1608.txt')open(6,file='D:\4\lat_lon.txt')open(7,file='D:\4\ddi')open(8,file='D:\4\rapave.grd',form='binary')open(9,file='D:\4\hgt500.grd',form='binary')open(10,file='D:\4\hwa.grd',form='binary')open(11,file='D:\4\t.grd',form='binary') ccccccccccccccc 读数据（经纬度、160站降水、雨型）read(3,*)((a6(i,j),i=1,160),j=1,63)read(4,*)((a7(i,j),i=1,160),j=1,62)read(5,*)((a8(i,j),i=1,160),j=1,62)do i=1,160read(6,*)lat(i),lon(i)enddodo it=1,60read(7,*)(ddi(it,j),j=1,3)enddo!print*,((ddi(it,j),j=1,3),it=1,60)ccccccccccccccc 编程求合成!读高度场do it=1,65do imo=1,12do j=1,73do i=1,144read(9)h(i,j,imo,it)!读高度场enddo;enddo;enddo;enddo!30年降水平均值do i=1,160rsum(i)=0.0do it=21,50rsum(i)=rsum(i)+a6(i,it)+a7(i,it)+a8(i,it)enddorave(i)=rsum(i)/30.0enddoccccccccccc 请补充!求夏季降水(3个月相加)do i=1,160do it=1,60a(i,it)=a6(i,it)+a7(i,it)+a8(i,it)enddoenddo!计算百分率do i=1,160do it=1,60rap(i,it)=(a(i,it)-rave(i))/rave(i)enddoenddo!挑雨型,并求各个雨型的百分率平均值do i=1,160do j=1,3num=0.0do it=1,60num=num+ddi(it,j)rapave(i,j)=rapave(i,j)+rap(i,it)*ddi(it,j)enddorapave(i,j)=rapave(i,j)/numenddoenddo! 3类雨型各自前期的冬季高度场距平!前期，该夏季之前的那个冬季!求冬季平均高度场hw(height of winter),时间往后移3年，1948+3=1951 do it=1,60do imo=1,12do j=1,73do i=1,144hw(i,j,it)=(h(i,j,1,it+3)+h(i,j,2,it+3)+h(i,j,12,it+3-1))/3.0enddo;enddo;enddo;enddo!求3类雨型前期冬季距平hwa1;hwa2;hwa3 height of winter abnormal !先求60年的距平hwa60do j=1,73do i=1,144hwa=0call cal_ave(hw(i,j,:),60,hwave)do it=1,60hwa60(i,j,it)=hw(i,j,it)-hwaveenddoenddoenddo!再挑相应雨型年份的距平do j=1,73do i=1,144do k=1,3num=0.0do it=1,60num=num+ddi(it,k)hwa(i,j,k)=hwa(i,j,k)+hwa60(i,j,it)*ddi(it,k)enddohwa(i,j,k)=hwa(i,j,k)/numenddoenddoenddo!对各个雨型的距平进行t检验!t检验之前的准备：制作样本数组hwat:Height of Winter Abnormal for Test do j=1,73do i=1,144do k=1,3do it=1,60hwat(i,j,it,k)=hwa60(i,j,it)*ddi(it,k)enddo;enddo;enddo;enddodo j=1,73do i=1,144do k=1,3call forward_push(hwat(i,j,:,k),60)enddo;enddo;enddo!开始T检验t=0do j=1,73do i=1,144do k=1,3if(k==1) kk=22else kk=19call t_test(hwat(i,j,:,k),hwa60(i,j,:),kk,60,t(i,j,k))enddoenddoenddo!写前期冬季距平数据write(10)(((hwa(i,j,k),i=1,144),j=1,73),k=1,3)write(10)(((t(i,j,k),i=1,144),j=1,73),k=1,3)close(10)ccccccccccccccccccc写站点数据!写3类雨型百分率合成值rapave rain abnormal percentige average do j=1,160id(j)=char(j)tim=0.0nlev=1nflag=1write(8)id(j),lat(j),lon(j),tim,nlev,nflag,(rapave(j,i),i=1,3)enddotim=0.0nlev=0nflag=1write(8)id(j-1),lat(j-1),lon(j-1),tim,nlev,nflag!写t检验结果end!以下为子程序subroutine t_test(sam,set,nsam,nset,t)!t检验子程序!sam样本数组set总体数组nsam样本量nset总体量!t检验值real sam(nsam),set(nset),t,samave,setave,samsinteger nsam,nsetsetave=0samave=0sams=0call cal_ave(sam,nsam,samave)call cal_ave(set,nset,setave)call cal_s(sam,nsam,sams)t=((samave-setave)/sams)*sqrt(real(nsam)) end subroutinesubroutine cal_ave(a,na,ave)!求平均值子程序!a数组na数组量ave平均值real a(na),ave,asuminteger naave=0asum=0do i=1,naasum=asum+a(i)enddoave=asum/real(na)endsubroutinesubroutine cal_s(a,na,s)!计算标准差子程序!a数组na数组量s标准差real a(na),s,aveinteger naave=0s=0call cal_ave(a,na,ave)do i=1,nas=s+(a(i)-ave)**2enddos=s/real(na)s=sqrt(s)endsubroutinesubroutine forward_push(a,na)!数组前缩子程序!效果，将数组中0值后移，其他值前移integer nareal a(na),b(na)b=0j=1do i=1,naif(a(i)/=0) thenb(j)=a(i)j=j+1endifenddoa=0do i=1,naa(i)=b(i)enddoendsubroutine实习五：预测因子的选择——合成分析方法（2）program EX5real a(180,89,12,64),sst12(180,89,60),ssta(180,89,60)real sstave,ddi(60,3),sstaa(180,89,3),numreal sstat(180,89,60,3),t(180,89,3)real sas(180,89,3)integer k1,k2,kk1,kk2open(3,file='D:\5\sst.grb',form='binary') !修改open(7,file='D:\5\ddi')open(8,file='D:\5\sst12.grb',form='binary')ccccccccccccccc 读数据（经纬度、160站降水、雨型）do it=1,64do imo=1,12do j=1,89do i=1,180read(3,end=10)a(i,j,imo,it)enddo;enddo;enddo;enddo10 continuedo it=1,60read(7,*)(ddi(it,j),j=1,3)enddoccccccccccccccc 编程求合成!计算前期12月距平合成图!先提取60年所有前期12月距平sst12:年份往后移do j=1,89do i=1,180do it=1,60sst12(i,j,it)=a(i,j,12,it+4-1)enddoenddoenddo!算距平ssta:sst abnormaldo j=1,89do i=1,180sstave=0call cal_ave(sst12(i,j,:),60,sstave)do it=1,60ssta(i,j,it)=sst12(i,j,it)-sstaveenddoenddoenddo!挑年份,求合成sstaa: sst abnormal asembledo j=1,89do i=1,180if(ssta(i,j,1)==0)thensstaa(i,j,:)=32767elsedo k=1,3num=0.0do it=1,60num=num+ddi(it,k)sstaa(i,j,k)=sstaa(i,j,k)+ssta(i,j,it)*ddi(it,k)enddosstaa(i,j,k)=sstaa(i,j,k)/numenddoendifenddoenddo!做雨型合成差值sas :Sst Asemble Subtract!1和2类雨型sas(:,:,1)k=1do j=1,89do i=1,180sas(i,j,k)=sstaa(i,j,1)-sstaa(i,j,2)if(sas(i,j,k)==0)sas(i,j,k)=32767enddoenddo!2和3类雨型sas(:,:,2)k=2do j=1,89do i=1,180sas(i,j,k)=sstaa(i,j,2)-sstaa(i,j,3)enddoenddo!1和3类雨型sas(:,:,3)k=3do j=1,89do i=1,180sas(i,j,k)=sstaa(i,j,1)-sstaa(i,j,3)enddoenddo!做t检验!准备t检验数组sstat : sst Abnormal for Test do j=1,89do i=1,180do k=1,3do it=1,60sstat(i,j,it,k)=ssta(i,j,it)*ddi(it,k)enddo;enddo;enddo;enddodo j=1,89do i=1,180do k=1,3call forward_push(sstat(i,j,:,k),60)enddo;enddo;enddo!开始t检验do j=1,89do i=1,180do k=1,3if(k==1) thenk1=1k2=2kk1=22kk2=19elseif(k==2)thenk1=2k2=3kk1=19kk2=19elsek1=1k2=3kk1=22kk2=19endifcall t_test2(sstat(i,j,:,k1),kk1,sstat(i,j,:,k2),kk2,t(i,j,k)) enddoenddo;enddo! print*,t(:,:,1)ccccccccccccccccccc写站点数据do k=1,3do j=1,89do i=1,180write(8)sstaa(i,j,k)enddo;enddo;enddodo k=1,3do j=1,89do i=1,180write(8)t(i,j,k)enddo;enddo;enddodo k=1,3do j=1,89do i=1,180write(8)sas(i,j,k)enddo;enddo;enddoclose(8)end!以下为子程序subroutine t_test2(sam1,nsam1,sam2,nsam2,t)!t检验子程序（样本之间）!sam1,sam2两个样本数组nsam1,nsam2样本数组容量!t--t统计量integer nsam1,nsam2real sam1(nsam1),sam2(nsam2),treal ave1,ave2,s1,s2,ma,mbt=0ave1=0ave2=0s1=0s2=0ma=1mb=1call cal_ave(sam1,nsam1,ave1)call cal_ave(sam2,nsam2,ave2)call cal_s(sam1,nsam1,s1)call cal_s(sam2,nsam2,s2)!缺测值的处理：先判断，再赋值if(s1==0.and.s2==0)thent=32767elsema=sqrt(((nsam1-1)*(s1**2)+(nsam2-1)*(s2**2))/(nsam1+nsam2-2)) mb=sqrt((1.0/real(nsam1))+(1.0/real(nsam2)))t=(ave1-ave2)/(ma*mb)endifend subroutinesubroutine cal_ave(a,na,ave)!求平均值子程序!a数组na数组量ave平均值real a(na),ave,asuminteger naave=0asum=0do i=1,naasum=asum+a(i)enddoave=asum/real(na)endsubroutinesubroutine cal_s(a,na,s)!计算标准差子程序!a数组na数组量s标准差real a(na),s,aveinteger naave=0s=0call cal_ave(a,na,ave)do i=1,nas=s+(a(i)-ave)**2enddos=s/real(na)s=sqrt(s)endsubroutinesubroutine forward_push(a,na)!数组前缩子程序!效果，将数组中0值后移，其他值前移integer nareal a(na),b(na)b=0j=1do i=1,naif(a(i)/=0) thenb(j)=a(i)j=j+1endifenddoa=0do i=1,naa(i)=b(i) enddoendsubroutine。
气象学小气候实习报告
气象学小气候实习报告气象学是研究地球大气系统的科学，通过对气候、天气、大气物理、大气化学等方面的研究，可以提供对天气变化和气候趋势的预测。
在我进行的小气候实习中，我对气象学的实际应用有了更深入的了解。
一、实习目的与立意本次实习的目的是通过对一个特定地点的小气候进行观测和分析，掌握小气候的形成机制和变化规律。
小气候是指在一个相对较小范围内，由地形、植被、土壤等因素所引起的气象要素的短期变化。
通过实地观测和数据分析，可以进一步掌握气象学的理论知识，并了解气候对生态环境和人类活动的影响。
二、实习过程1. 实地观测在实习开始前，我们选择了一个研究对象，这是一处位于城市郊区的公园，该公园具备丰富的植被和地形条件，适合研究小气候变化。
我们设立了多个观测点，包括阳光照射、湿度、风速、温度等气象要素的观测仪器。
2. 数据收集与分析在观测过程中，我们定时记录了各个观测点的数据，并将其整理成表格和图表进行分析。
通过对数据的对比和趋势观察，我们得出了一些初步的结论。
例如，公园中的树木遮荫影响了阳光的照射，使得某些区域的温度较低；湖泊的存在增加了空气湿度，形成了一定的湿润气候。
三、实习成果与体会通过这次小气候实习，我收获了许多宝贵的经验和知识。
首先，我学会了如何进行气象观测和数据记录，对各类气象仪器的使用也更加熟练。
其次，我深刻认识到地形和植被的重要性，它们对于小气候的形成和变化起着关键作用。
最后，通过对实地观测数据的分析，我理解了气候的多样性和复杂性，认识到气候变化对人类生活和生态环境的影响。
作为一名气象学实习生，我深刻意识到气象学是一门实践性很强的科学，只有通过实地观察和数据分析，才能更好地理解气候现象的本质。
未来，我将继续努力学习，提高自己在气象学领域的专业能力，并将所学知识应用到实际工作中，为社会提供准确的气象预测和服务。
总结起来，这次气象学小气候实习给予了我宝贵的实践经验和深入的理论学习。
通过实地观察和数据分析，我深入掌握了小气候的形成机制和变化规律，加深了对气象学科学的认识。
短期气候实习三报告
短期气候实习报告三实习单位：XX气候中心实习时间：202X年X月实习内容：本次实习的主要内容是短期气候预测因子的分析和选择，以及夏季降水分布和环流异常在短期气候预测中的物理机制认识。
在实习期间，我熟悉了相关资料和方法程序，并进行了短期气候预测的实践操作。
首先，我了解了短期气候预测的基本概念和方法。
短期气候预测是指对未来一段时间（通常为几天到几个月）的气候状态进行预测，其目的是为农业生产、水资源管理、环境保护等领域提供科学依据。
短期气候预测的主要方法包括统计方法、数值方法和动力方法等。
其次，我学习了夏季降水分布的特点和规律。
夏季降水是气候系统中的一个重要环节，其分布和变化对农业生产、水资源管理等方面具有重要影响。
通过分析夏季降水的分布规律，可以更好地进行短期气候预测。
然后，我深入了解了环流异常在短期气候预测中的物理机制。
环流异常是指大气环流系统中出现的异常现象，其对短期气候预测具有重要影响。
通过研究环流异常的物理机制，可以更好地理解短期气候预测的内在规律。
在实际操作方面，我使用了再分析资料和降水量资料，计算了夏季三类年雨型合成图，以及各类雨型的前期冬季高度场距平合成图。
通过这些计算，我指出了可能出现的遥相关型，并编写了一定的程序来进行数据处理和分析。
通过本次实习，我对短期气候预测有了更深入的了解，掌握了一些基本的短期气候预测方法和技巧。
同时，我对夏季降水分布和环流异常的物理机制也有了更深入的认识。
这些知识和经验将对我的未来学习和研究工作产生积极的影响。
实习收获：通过本次实习，我不仅学到了专业知识，还锻炼了自己的实践操作能力。
在实习过程中，我学会了如何使用相关资料和方法程序，进行短期气候预测的实践操作。
同时，我还学会了如何分析和解释气候数据，以及如何撰写实习报告。
此外，本次实习还培养了我的团队合作意识和沟通能力。
在实习过程中，我与同学们一起完成任务，互相学习和帮助。
我们还与导师进行了密切的交流，得到了他们的指导和帮助。
短期气候预测实习报告
一、实习目的本次实习旨在通过短期气候预测的学习和实践，加深对气候预测因子的分析和选择的理解，提高对夏季降水分布、环流异常在短期气候预测中物理机制的认识。
通过实习，掌握相关资料和方法程序，使用再分析资料，完成对夏季降水分布的预测，并撰写实习报告。
二、实习内容1. 资料准备实习过程中，我们使用了国家气候中心整编的月降水量资料（时间段：年，资料的格式参见文件），以及年雨型分类表。
资料范围为全球，时间跨度为年，网格距为，纬向格点数为，经向格点数为。
资料格式为，资料从南到北、自西向东排列，每月为一个记录，按年逐月排放。
2. 数据分析（1）计算年夏季三类年雨型合成图根据年雨型分类表，将年降水量分为三类雨型：一类雨型、二类雨型和三类雨型。
分别计算三类雨型的样本数，并根据公式及资料，计算总体均值的统计量。
通过显著性水平检验，得出三类雨型的样本均值和标准差。
（2）计算各类雨型的前期冬季高度场距平合成图使用再分析资料，计算各类雨型的前期冬季高度场距平合成图。
通过分析距平图，指出可能出现的遥相关型。
3. 结果绘图输出和文字分析根据计算结果，绘制各类雨型的前期冬季高度场距平合成图，并进行分析。
同时，对计算结果进行文字分析，总结出各类雨型的前期冬季高度场特征。
三、实习方法及步骤1. 编写程序根据实习要求，编写计算年夏季三类年雨型合成图、各类雨型的前期冬季高度场距平合成图的程序。
程序包括以下步骤：（1）读取再分析资料，提取月降水量数据；（2）根据年雨型分类表，将年降水量分为三类雨型；（3）计算各类雨型的样本数，并根据公式及资料，计算总体均值的统计量；（4）根据显著性水平检验，得出三类雨型的样本均值和标准差；（5）读取前期冬季高度场资料，计算距平值；（6）绘制各类雨型的前期冬季高度场距平合成图。
2. 结果分析根据程序计算结果，分析各类雨型的前期冬季高度场特征，总结出各类雨型的前期冬季高度场分布规律。
四、实习总结通过本次实习，我们对短期气候预测因子的分析和选择有了更深入的理解，提高了对夏季降水分布、环流异常在短期气候预测中物理机制的认识。
短期气候预测实习报告
短期气候预测实习报告一、引言在短期气候预测实习期间，我有幸参与了气象局的工作，深入了解了气象观测、数据分析和预测技术等方面的知识。
本报告就此次实习的内容和所学到的经验进行总结和归纳。
二、实习内容1. 气象观测通过实习，我了解到了常见的气象观测设备和仪器，包括温度计、湿度计、气压计等。
我接触了实际的气象观测过程，学会了正确使用这些设备进行观测，并且能够记录观测数据。
2. 数据分析在实习期间，我学习了如何分析和处理气象观测数据。
我掌握了使用计算机软件进行数据处理的方法，并且学会了使用统计方法来分析气象数据的规律和趋势。
3. 预测技术通过实习，我了解了常用的短期气候预测技术，包括基于统计方法和数值模型的预测方法。
我学会了使用气象数据和预测模型进行短期气候预测，并且对气象预报的准确性有了更深入的认识。
三、实习经验1. 系统性学习在实习期间，我始终保持对气象知识的持续学习。
我阅读了大量的气象学习资料，提高了自己的专业素养和能力。
同时，我也不断向导师和同事请教，加深了对气象预测技术的理解。
2. 团队合作在实习期间，我积极与同事合作，共同完成各项任务。
我学会了与他人进行有效的沟通和协作，提高了团队合作能力和工作效率。
3. 解决问题的能力在实习过程中，我遇到了一些问题和困难。
但是通过不断思考和努力，我逐渐掌握了解决问题的方法和技巧。
我相信这种解决问题的能力将对我的未来发展有很大的帮助。
四、实习收获通过这次实习，我对气象工作有了更深入的了解。
我学到了很多新知识和技能，提高了自己的实践能力和专业素养。
同时，我也认识到了气象预测的重要性和挑战性，对未来的职业发展有了更明确的规划和目标。
五、总结通过这次短期气候预测实习，我深入了解了气象观测、数据分析和预测技术等方面的知识。
我通过实践积累了宝贵的经验，并且提高了自己的实践能力和专业素养。
我对未来的气象工作充满了信心和期待，并将继续努力提升自己，为气象事业贡献力量。
短期气候预测实习报告
短期气候预测实习报告一、引言近年来，气候变化对全球各地产生了重大影响，对社会经济发展和人民生活造成了极大的影响。
为了更好地了解和预测气候变化，我参加了一次短期气候预测实习。
本报告旨在总结和分享我的实习经历，包括实习目的、实习内容以及所得成果。
二、实习目的本次实习的主要目的是加深对短期气候预测的理解，并通过实践了解和掌握气象观测设备的操作方法。
同时，也希望通过实习了解气象预测的基本原理和方法，为未来的气象科研和预报工作做好准备。
三、实习内容1. 气象观测设备的操作在实习的第一阶段，我学习了气象观测设备的原理和使用方法。
包括气象站的设立和布点、温度、湿度、气压等参数的测量。
通过实操，我掌握了气象观测设备的使用技巧，并了解到不同观测设备的适用范围和限制。
2. 数据收集与分析在实习的第二阶段，我负责对已收集到的气象数据进行分析。
通过对历史数据的研究，我了解了如何提取有用的信息，并通过统计和图表的方式对数据进行展示和表达。
这使我对气象变量之间的关系有了更深入的理解。
3. 气象预测模型的应用在实习的最后阶段，我学习了一种常用的短期气候预测模型，并利用该模型对未来一段时间的气象情况进行预测。
预测结果通过图表呈现，并与实际观测数据进行对比。
这使我对气象预测的可靠性和局限性有了更深入的认识。
四、实习成果通过本次实习，我收获了以下几方面的成果：1. 掌握了气象观测设备的操作技巧，能够独立完成气象数据的观测和记录。
2. 对气象数据的收集和分析有了更深入的理解，能够提取有用的信息并进行合理的数据展示。
3. 熟悉了常用的气象预测模型，并能够运用该模型对短期气候进行预测。
4. 加深了对气象学科的了解，为未来的气象研究和预报工作打下了基础。
五、总结与展望通过这次实习，我深刻认识到气候预测对社会经济发展的重要性。
短期气候预测的准确性和及时性对农业生产、交通运输等行业有着重要意义。
我将继续深化气象学的学习，提高预报能力，并将所学应用于实际工作中，为社会经济的可持续发展做出更大的贡献。
短期气候预测实习报告
短期气候预测实习报告在气候变化日益受到关注的当下，短期气候预测对于农业生产、能源规划、灾害防范等众多领域都具有重要意义。
为了更深入地了解和掌握短期气候预测的方法与技术，我进行了一次宝贵的实习。
以下是我对这次实习经历的详细报告。
一、实习单位与工作内容我实习的单位是_____气候预测中心。
该中心在短期气候预测领域拥有丰富的经验和先进的技术手段。
在实习期间，我的主要工作内容包括：1、数据收集与整理参与收集各类气象观测数据，如气温、降水、气压、风速等，并对这些数据进行初步的整理和筛选，确保数据的准确性和完整性。
2、分析历史气候资料通过对过去几十年甚至上百年的气候资料进行分析，了解气候的变化规律和趋势，为短期气候预测提供参考依据。
3、运用预测模型学习并运用了多种短期气候预测模型，如统计模型、动力模型等，并对模型的输出结果进行评估和分析。
4、参与会商讨论与资深的气象专家和同事一起参与气候会商讨论，分享自己的观点和分析结果，同时汲取他人的经验和见解。
二、短期气候预测的方法与技术1、统计方法统计方法是短期气候预测中常用的一种手段。
它基于历史气候数据的统计分析，建立气候要素与其他相关因素之间的关系。
例如，通过分析气温与海温、大气环流等因素之间的相关性，构建回归方程来进行预测。
2、动力模式动力模式则是基于对大气、海洋等物理过程的数值模拟来进行预测。
这种方法能够较为全面地考虑气候系统的内部动力过程，但计算量大，对初始条件和边界条件的要求较高。
3、人工智能与机器学习方法随着技术的发展，人工智能和机器学习方法也逐渐应用于短期气候预测。
如利用神经网络、支持向量机等算法，对海量的气候数据进行学习和预测。
三、实习中的困难与挑战1、数据处理的复杂性气候数据量大且来源多样，处理和整合这些数据需要具备较强的数据分析能力和耐心。
在数据清洗和筛选过程中，容易出现错误或遗漏，影响后续的分析和预测。
2、模型理解与应用的难度不同的预测模型都有其复杂的原理和参数设置，理解并正确应用这些模型并非易事。
短期气候预测实习报告
短期气候预测实习报告一、引言在过去的一个月里，我参与了某气象研究机构的短期气候预测实习项目。
通过实习，我深入了解了气候预测的基本原理和方法，并且通过实际操作，提升了自己的气象预报能力。
本报告将详细介绍我在实习中所学到的内容以及具体的实习经历。
二、气候预测的基本原理气候预测是通过分析和解释气象要素的变化规律，以及利用数值模型进行预测，预测未来一段时间内的气候变化情况。
在实习项目中，我们主要学习了气候预测的基本原理和方法，包括观测资料的使用和分析、数值模型的应用以及各种预测方法的特点。
1. 观测资料的使用和分析我们首先学习了气象观测的基本原理和方法，包括温度、湿度、风速、降水等气象要素的观测技术，以及计算和分析观测数据的方法。
通过分析观测资料，可以了解当前的天气情况及其变化趋势，为气候预测提供基础数据。
2. 数值天气预报模型数值天气预报模型是利用数学和物理方程描述大气运动的模型，通过计算机模拟气象要素的变化，预测未来一段时间内的天气情况。
在实习中，我们学习了数值模型的基本原理和模拟方法，并通过实际操作了解了数值模型的运行和应用。
3. 气候预测方法除了数值模型预测外，我们还学习了其他一些气候预测方法，如统计预测、动力预测和模式识别等。
不同的方法适用于不同的气候要素和时间尺度，通过综合利用各种方法，可以提高气候预测的准确性。
三、实习经历在实习过程中，我参与了气象预测部门的工作，并与导师一起完成了以下任务：1. 数据收集和分析在实习的第一周，我负责收集和整理观测资料，如气温、湿度和降水等数据。
通过对数据进行分析，我发现了一些规律和趋势，为接下来的气候预测提供了参考。
2. 数值预测模型的应用在接下来的几周里，我学习了数值预测模型的使用和调整。
通过对模型的运行和输出结果进行分析，我能够预测未来一段时间内的天气情况，并提供给气象预测部门参考。
3. 气候预测报告的编写在实习的最后一周，我与导师一起完成了一份综合的气候预测报告。
短期气候预测实习报告
短期气候预测实习报告尊敬的领导：我在这里向您汇报我在短期气候预测实习期间所做的工作和所取得的成果。
1. 实习内容与目标在本次实习中，我主要参与了气象数据收集、数据分析和气象模型的建立与评估。
我旨在提高自己的数据处理和分析能力，并学习气象预测的相关知识和技术。
通过这次实习，我希望能够在气象预测领域积累宝贵的经验，并为未来的学习和研究打下坚实的基础。
2. 实习过程和成果2.1 数据收集在实习开始的第一周，我被分配到了数据收集组。
我们团队主要负责通过各种途径搜集气象观测数据，并对这些数据进行整理和存储。
我学会了使用各种气象设备和仪器，并能够独立完成数据收集任务。
我同时也学会了如何判断数据的准确性和可靠性。
2.2 数据分析在数据收集工作完成后，我加入了数据分析组。
我们团队的主要任务是对搜集到的气象数据进行深入的分析，以探索其中的规律和趋势。
我掌握了多种数据分析的方法和工具，包括统计分析、回归分析和时间序列分析等。
通过对数据的分析，我发现了一些有意义的结论，这些结论对于短期气候预测具有一定的参考价值。
2.3 气象模型的建立与评估为了进一步提高短期气候预测的准确性，我参与了气象模型的建立与评估工作。
我们团队通过收集大量的历史气象数据，并借助计算机模拟的方法，建立了一个基于数学模型的气候预测系统。
我负责对这个模型进行评估和优化。
通过不断地调整和改进，我成功地提高了模型的准确性和稳定性。
3. 实习总结与收获通过这次短期气候预测实习，我收获了很多。
首先，我学会了如何正确收集和处理气象数据，提高了自己的数据处理能力。
其次，我通过数据分析和模型建立的工作，深入了解了气象预测的原理和方法。
最重要的是，我在实习过程中培养了团队合作的精神和解决问题的能力。
在未来的学习和工作中，我将继续加强自己的专业知识和技能的学习，不断提高自己的实践能力和创新能力。
我相信，在领导的指导和支持下，我一定能够在气象预测领域取得更大的进步。
再次感谢您给我这次宝贵的实习机会，并请您对我的实习报告进行指导和意见，期待您的批示。
短期气候预测实习报告4—预测因子选择
短期气候预测实习报告4—预测因子选择短期气候预测实习报告实习4 预测因子选择—合成分析法南京信息工程大学实验（实习）报告实验(实习)名称短期气候预测基础课程设计日期2016.10 指导教师李忠贤系大气科学专业大气科学班次长望班姓名夏新露一、实习目的掌握短期气候预测因子的分析和选择，加深对夏季降水分布、环流异常在短期气候预测中物理机制的认识。
二、实习要求熟悉资料和方法程序（提供部分子程序）；使用GRADS对结果进行绘图输出和文字分析，完成实习报告。
三、实习内容计算1951-2005年夏季三类年雨型合成图；计算各类雨型的前期冬季高度场距平合成图，指出可能出现的遥相关型。
资料：NCEP/NCAR 再分析资料1948－2008年1～12月的500百帕月平均高度场资料范围（90°S-90°N,0-360°E)网格距2.5°×2.5°,纬向格点数144，经向格点数73资料为GRD格式，资料从南到北、自西向东排列，每月为一个记录，按年逐月排放。
四、实习资料国家气候中心整编的6、7、8月降水量资料（时间段：1951~2010年，资料的格式参见readme.txt文件）1951-2005年雨型分类表：1 0 0 一类雨型0 1 0 二类雨型0 0 1 三类雨型五、实习方法（1）降水距平百分率：i R 某年夏季降水量R 为1971-2000年夏季降水多年平均值（2）总体均值的t 统计量：x 、s 分别代表样本均值和标准差0μ 为总体均值n 为样本量一、二、三类雨型的样本数分别为22、19和19。
我们认为简单认为它们通过0.01显著性水平的t 值分别为2.85，2.90，2.90，通过0.05显著性水平的t 值都为2.09，2.11，2.11。
六、 实习步骤程序编写：（1） 三类雨型合成图程序： real nsparameter(ns=55) integer ddi(55,3) integer e,f,g real a,b,creal hh(144,73,12,65)real hj1(144,73,20),hj2(144,73,17),hj3(144,73,18),hjave(144,73) real hjjp1(144,73,20),hjjp2(144,73,17),hjjp3(144,73,18) real jppj1(144,73),jppj2(144,73),jppj3(144,73) open(15,file='ddi')open(16,file='hgt48-12500.grd', form='binary',STATUS='OLD') do it=1,65 do k=1,12 do j=1,73 do i=1,144%100⨯-=R R R RP i i ns x t 0μ-=read(16)hh(i,j,k,it)enddo;enddo;enddo;enddoread(15,*)((ddi(i,j),j=1,3),i=1,55) print*,((ddi(i,j),j=1,3),i=1,55)a=0b=0c=0do i=1,55if(ddi(i,1)==1)thena=a+1else if(ddi(i,2)==1)thenb=b+1elsec=c+1endifenddoprint*,a,b,ce=0f=0g=0do i=1,55if(ddi(i,1)==1)thene=e+1do ix=1,144do iy=1,73hj1(ix,iy,e)=hh(ix,iy,1,i) end doend doelseif(ddi(i,2)==1)thenf=f+1do ix=1,144do iy=1,73hj2(ix,iy,f)=hh(ix,iy,1,i)enddoenddoelseg=g+1do ix=1,144do iy=1,73hj3(ix,iy,g)=hh(ix,iy,1,i)enddoenddoendifenddodo i=1,144do j=1,73hjave(i,j)=0do it=1,55hjave(i,j)=hjave(i,j)+hh(i,j, 1,it)enddohjave(i,j)=1./ns*hjave(i,j)enddoenddodo i=1,144do j=1,73do it=1,20hjjp1(i,j,it)=hj1(i,j,it)-hja ve(i,j)enddoenddoenddodo i=1,144do j=1,73do it=1,17hjjp2(i,j,it)=hj2(i,j,it)-hja ve(i,j)enddoenddoenddodo i=1,144do j=1,73do it=1,18hjjp3(i,j,it)=hj3(i,j,it)-hja ve(i,j)enddoenddoenddodo i=1,144do j=1,73jppj1(i,j)=0do it=1,20jppj1(i,j)=jppj1(i,j)+hjjp1(i ,j,it)enddojppj1(i,j)=1./a*jppj1(i,j)enddoenddodo i=1,144do j=1,73jppj2(i,j)=0do it=1,17jppj2(i,j)=jppj2(i,j)+hjjp2(i ,j,it)enddojppj2(i,j)=1./b*jppj2(i,j)enddoenddodo i=1,144do j=1,73jppj3(i,j)=0do it=1,18jppj3(i,j)=jppj3(i,j)+hjjp3(i ,j,it)enddojppj3(i,j)=1./c*jppj3(i,j) enddoenddoopen(21,file='g:\shixisi\gedian. grd',form='binary')do j=1,73do i=1,144write(21)jppj1(i,j)enddoenddodo j=1,73do i=1,144write(21)jppj2(i,j)enddoenddodo j=1,73do i=1,144write(21)jppj3(i,j)enddoenddowrite(*,*)stid(i),lat(i),lon(i), tim,nlev,nflag,cor(i)write(*,*)stid(i-1),lat(i-1),lon (i-1),tim,nlev,nflagend七、结果输出：1.1951－2010年夏季1类雨型年合成图：分析：主要多雨带位于黄河流域及其以北地区，江淮流域大范围少雨，梅雨偏弱并常有较明显的伏旱，江南南部至华南一般为次要多雨区。
短期气候实习报告
短期气候实习报告一、实习目的与背景本次实习的主要目的是通过分析短期气候数据，深入了解夏季降水分布、环流异常在短期气候预测中的物理机制，并掌握短期气候预测因子的分析和选择方法。
为了达到这一目的，我使用了国家气候中心整编的月降水量资料和再分析资料，对我国某地区近年的夏季降水进行了合成分析和距平分析。
二、实习内容与方法1. 实习内容(1) 计算年夏季三类年雨型合成图；(2) 计算各类雨型的前期冬季高度场距平合成图，指出可能出现的遥相关型。
2. 实习方法(1) 降水距平百分率计算：利用给定的公式，计算一、二、三类雨型的样本数、样本均值、样本标准差、总体均值和显著性水平；(2) 编写程序：根据计算公式，编写程序计算降水距平百分率；(3) 统计分析：利用统计方法分析各类雨型的距平合成图，找出可能的遥相关型。
三、实习结果与分析1. 实习结果通过计算和分析，得出以下结果：(1) 一类雨型的降水距平百分率显著高于其他两类；(2) 各类雨型的前期冬季高度场距平合成图中，一类雨型和三类雨型均出现了明显的遥相关型；(3) 在距平合成图中，两类雨型的降水量呈现明显的南北差异，一类雨型南北差异较大，三类雨型南北差异较小。
2. 分析与讨论(1) 从降水距平百分率的结果来看，一类雨型的降水量在夏季明显多于其他两类，说明该地区的夏季降水分布存在显著的差异性；(2) 从遥相关型的分析来看，一类雨型和三类雨型的前期冬季高度场距平合成图中均出现了明显的遥相关型，这可能与该地区的气候特点有关，需要进一步研究；(3) 从距平合成图的南北差异来看，一类雨型的降水量南北差异较大，可能与该地区的地形和气候背景有关，需要进一步探讨。
四、实习总结通过本次实习，我对短期气候预测的原理和方法有了更深入的了解，掌握了短期气候预测因子的分析和选择方法，并能够利用统计方法分析气候数据。
同时，通过分析某地区近年的夏季降水数据，揭示了该地区夏季降水分布的差异性和可能存在的遥相关型，为今后的气候变化研究和预测提供了基础。
短期气候实习报告附录
短期气候实习报告附录本次实习的主要目的是通过分析和选择短期气候预测因子，加深对夏季降水分布和环流异常在短期气候预测中物理机制的认识。
在实习过程中，我们使用了国家气候中心整编的月降水量资料和月平均高度场资料，通过计算和合成图的绘制，对短期气候预测有了更深入的理解。
首先，我们计算了夏季三类年雨型的合成图。
通过对比不同年份的降水量，我们可以发现不同年份的降水分布存在显著差异。
其中，一类雨型主要分布在北方地区，二类雨型主要分布在华北和华南地区，三类雨型主要分布在江南和西南地区。
这表明我国夏季降水的分布具有地域性特征，且不同年份的降水分布受到气候变化的影响。
其次，我们计算了各类雨型的前期冬季高度场距平合成图，并指出了可能出现的遥相关型。
通过分析不同年份的高度场距平合成图，我们可以发现，冬季高度场距平与夏季降水量存在一定的相关性。
例如，当冬季高度场距平较大时，夏季一类雨型的降水量也会较大。
这表明冬季大气环流异常对夏季降水分布有一定的影响。
在实习过程中，我们还学习了如何使用统计方法对降水数据进行处理和分析。
通过计算降水距平百分率，我们可以了解不同年份的降水量与多年平均值的偏差程度。
此外，我们还使用了总体均值的统计量来评估数据的可靠性。
通过这些统计方法，我们可以更准确地分析和预测短期气候变化。
通过本次实习，我们对短期气候预测有了更深入的了解。
我们学会了如何选择和分析气候预测因子，如何绘制合成图和进行统计分析。
同时，我们也认识到短期气候预测的复杂性和不确定性，需要进一步研究和探索。
最后，我想感谢国家气候中心提供的实习机会和资料支持。
在实习期间，我深入了解了短期气候预测的方法和应用，收获颇丰。
希望通过今后的学习和实践，能够为我国的气候研究做出自己的贡献。
附录：附录中可以包括一些实习过程中使用的数据表格、合成图、程序代码等资料。
这些资料可以帮助读者更好地理解和验证实习报告中的内容和结论。
同时，附录也可以包括一些参考文献，以便读者进一步深入研究相关领域的知识。
短期气候预测基础实习二教学提纲
短期气候预测基础实习二实习二：大气环流分型一、实习目的及要求本实习的目的是掌握大气环流分型的基本方法－－EOF（经验正交函数分解）；要求熟悉EOF方法和程序的应用：用相关GRADS气象绘图系统，编写数据描述文件以及GRADS执行程序，用图形输出空间向量场；并能正确分析结果数据，完成实习报告。
二、实习内容对1948-2008年1月欧亚（20-700N；40o-140oE）500hPa位势高度场的标准化序列进行自然正交展开，绘图主要的异常环流型环流型，输出讨论EOF分析主要参数标。
三、实习步骤1、实习资料NCEP/NCAR 1948－2008年1月的500百帕月平均高度场资料，资料范围为（900S-900N,00-3600E)网格距为2.50×2.50,纬向格点数为144，经向格点数为41资料为GRD格式，资料从南到北、自西向东排列，每月为一个记录，按年逐月排放。
2、实习方法EOF功能：从一个气象场多次观测资料中识别出典型空间场型及其时间演变规律。
EOF展开就是将气象变量场分解为空间函数(V)和时间函数(T)两部分的乘积之和：X=VT。
应用步骤：①数据输入（主程序）②资料预处理（距平或标准化处理） call TRANSF(N,M,F,AVF,DF,KS)③计算协方差矩阵call FORMA(N,M,MNH,F,A)④用Jacobi方法计算协方差矩阵的特征值与特征向量 JCB(mnh,A,S,EPS）⑤将特征值从大到小排列call ARRANG(KV,MNH,A,ER,S)⑥计算特征向量的时间系数call TCOEFF(KVT,KV,N,M,MNH,S,F,V,ER)⑦计算每个特征向量的方差贡献call OUTER(KV,ER)⑧结果输出（主程序）3、编写程序（1)绘制1948-2008年1月欧亚地区500hPa位势平均高度场图实习配置的GRADS数据描述文件：dset d:\nyclimate\sh2\hgt500.grdundef -9.99E+33title monthly mean hgt from the NCEP Reanalysisxdef 144 linear 0.000 2.500ydef 73 linear -90.000 2.500zdef 1 levels 500tdef 732 linear jan1948 1movars 1hgt 1 -999 monthly mean hgtendvars;gs文件：'reinit''open d:\nyclimate\sh2\hgt500.ctl''enable print d:\nyclimate\sh2\have1.gmf''set lev 500''set lat -90 90''set lon 0 360''set t 1''define have=ave(hgt,t+0,t=732,12)''d have''print''disable print';（2）编写关于EOF数据处理的FORTRAN程序：do it=1,61do i=1,41do j=1,21h(i,j,it)=hh(i+16,j+44,1,it)enddo;enddo;enddodo it=1,61do j=1,21do i=1,41f((j-1)*41+i,it)=h(i,j,it)enddo;enddoenddo（3）编写GRADS数据描述文件：dset d:\nyclimate\sh2\egvt.grdundef -9.99E+33title monthly mean hgt from the NCEP Reanalysis xdef 41 linear 40.000 2.500ydef 21 linear 20.000 2.500zdef 1 levels 500tdef 8 linear jan1948 1movars 1egvt 1 99 egvtendvars;（4）编写GRADS的执行（gs）文件：'reinit''open d:\nyclimate\sh2\egvt.ctl''enable print d:\nyclimate\sh2\egvt.gmf'i=1while(i<=3)'set t 'i'''d egvt''draw title NO.-'i' of EOF''print''c'i=i+1endwhile'disable print';4、结果输出1948-2008年1月500hPa高度平均图（单位：gpm）分析：上图表示的是1948-2008年1月份500hPa的高度场，从图中可以看出北半球冬季极地地区为极地低压，而中高纬地区呈三槽三脊的形势，三槽分别位于：亚洲东部、北美东部和欧洲东部，其中欧洲东部的槽很弱；三脊分别位于：美国阿拉斯加地区、西欧沿岸和青藏高原东部，可以看出脊的强度比槽弱得多。
短期气候实习报告四
一、实习目的本次短期气候实习旨在提高我们对短期气候预测因子的分析和选择能力，加深对夏季降水分布、环流异常在短期气候预测中物理机制的认识。
通过实习，我们能够熟练运用气象资料和方法程序，对气候数据进行绘图输出和文字分析，并完成实习报告。
二、实习内容本次实习主要分为以下四个部分：1. 计算年夏季三类年雨型合成图；2. 计算各类雨型的前期冬季高度场距平合成图，指出可能出现的遥相关型；3. 使用再分析资料，分析1948年至2018年月的百帕月平均高度场资料；4. 熟悉国家气候中心整编的月降水量资料，了解各类雨型的样本数和显著性水平。
三、实习方法及步骤1. 雨型分类根据实习资料，我们将雨型分为三类，分别为一类雨型、二类雨型和三类雨型。
通过计算降水距平百分率，确定各类雨型的样本数和显著性水平。
2. 年雨型合成图利用再分析资料，计算1948年至2018年夏季三类年雨型的合成图，分析各类雨型的时空分布特征。
3. 冬季高度场距平合成图利用再分析资料，计算各类雨型的前期冬季高度场距平合成图，分析可能出现的遥相关型。
4. 绘图输出和文字分析根据计算结果，绘制各类雨型的合成图和距平合成图，并进行文字分析，总结各类雨型的时空分布特征和遥相关型。
四、实习结果与分析1. 年雨型合成图根据计算结果，三类雨型在空间分布上呈现一定的规律性。
一类雨型主要分布在长江中下游地区，二类雨型主要分布在华北地区，三类雨型主要分布在东北地区。
在时间分布上，三类雨型呈现一定的年际变化特征。
2. 冬季高度场距平合成图根据计算结果，三类雨型的前期冬季高度场距平合成图显示出一定的遥相关型。
一类雨型与冬季欧亚大陆高压和西太平洋副热带高压有关，二类雨型与冬季西伯利亚高压有关，三类雨型与冬季东北冷涡有关。
3. 统计分析通过对降水距平百分率的统计分析，一类雨型的样本数最多，显著性水平最高；二类雨型的样本数次之，显著性水平次之；三类雨型的样本数最少，显著性水平最低。
短期气候预测实习二
短期气候预测实习二气科7班梁玉谊（一）所用资料和方法所用资料：NCEP/NCAR 1948－2012年1月的500百帕月平均高度场资料，资料范围为（90°S-90°N,0°-360°E)网格距为2.50×2.50,纬向格点数为144，经向格点数为41资料为GRD格式，资料从南到北、自西向东排列，每月为一个记录，按年逐月排放。
所用方法：EOF功能：从一个气象场多次观测资料中识别出典型空间场型及其时间演变规律。
EOF展开就是将气象变量场分解为空间函数(V)和时间函数(T)两部分的乘积之和：X=VT。
部分程序：由于EOF主要处理部分教师已经给出，固再次只给出数据维数处理部分。
cccccccccccccccccc读数据do it=1,61do k=1,12do j=1,73do i=1,144read(10)hh(i,j,k,it)enddo;enddo;enddo;enddowrite(*,*)'read data ok'!裁剪区域(取东亚地区)k=1do it=1,61do j=1,21do i=1,41h(i,j,it)=hh(i+16,j+44,k,it)enddoenddoenddowrite(*,*)'data narrowed'!二维空间场变一维数组，注意按照grads的XY顺序，!因为最后EIGENV ACTORS文件里面直接按照该格式存的,不再经过这一步变化do it=1,Mii=1do j=1,21do i=1,41F(ii,it)=h(i,j,it)ii=ii+1enddoenddoenddo（二）输出结果分析：EOF分型是将多特征场和多维度共同作用下的资料场，分解为相互正交的空间场，并给出其时间权重。
以下3个特征场为权重最高的3个场。
从场EV1可以看出，在第一特征型中，中国大部地区为负值区，而亚欧大陆北部为正值区，既两个地区为负相关,并且由南到北，值由小到大不断增加。
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ﻩ
实习二:大气环流分型
一、实习目的及要求
本实习的目的是掌握大气环流分型的基本方法-－ＥOF（经验正交函数分解)；要求熟悉EOＦ方法和程序的应用：用相关GRＡDS气象绘图系统,编写数据描述文件以及GRADＳ执行程序，用图形输出空间向量场；并能正确分析结果数据，完成实年１月欧亚（20－700N;40o-1４0oE）500hPa位势高度场的标准化序列进行自然正交展开 ，绘图主要的异常环流型环流型，输出讨论EＯF分析主要参数标。
三、实习步骤
1、实习资料
NＣEP/NCAR 19４8-20０8年1月的500百帕月平均高度场资料，资料范围为（900Ｓ－90０Ｎ,00-3６00E)
网格距为2.5０×2.50,纬向格点数为１44,经向格点数为４1
资料为GRＤ格式,资料从南到北、自西向东排列，每月为一个记录，按年逐月排放。
2、实习方法
EＯＦ功能：从一个气象场多次观测资料中识别出典型空间场型及其时间演变规律。EOＦ展开就是将气象变量场分解为空间函数(V)和时间函数(T)两部分的乘积之和：Ｘ=VＴ。
第三特征向量场图
第三特征向量场图
分析：上图表示的是EＯF的第三特征向量场。第三特征向量场表征欧洲西部高空脊发展,东亚大槽北部的槽加深,南部的槽减弱,或者欧洲西部高空脊以及东亚大槽北部的槽减弱,南部的槽加深;第三特征向量场的方差贡献为17.7%。
各特征向量方差贡献及累计方差贡献:
ﻩeｎddo;enddo;enddo
ｄo it＝1,61
do j=１,21
ｄｏ i=１,4１
f((j-1)*41+i，it）＝h（ｉ,ｊ,it)
eｎddo;enddo
eｎddo
(3）编写GRAＤＳ数据描述文件:
dsｅt d:＼nycｌｉmatｅ＼sh2\ｅgｖt.grd
uｎdef -９.9９E+３3
enｄvarｓ
；
(4）编写GＲADS的执行（ｇs)文件：
'reiｎit'
＇open ｄ：\ｎycliｍａｔe\sh2\egｖt.ctl'
'ｅｎable print d：\ｎyclｉmate＼sｈ2\ｅgｖt.gmf'
ｉ=1
while(i<=３)
＇sｅt t 'i''
'd egvt'
'draw titｌe NO.-＇i' of EOＦ'
第一特征向量场图
第一特征向量场图
分析：上图表示的是EOF的第一特征向量场。第一特征向量场表征亚洲中西部高空脊减弱,东亚沿海高空槽加深,或者亚洲中西部高空脊发展,东亚沿海高空槽加深;第一特征向量场的方差贡献为22.5%。
第二特征向量场图
第二特征向量场图
分析:上图表示的是EOＦ的第二特征向量场。第二特征向量场表征亚洲西部高空脊发展，亚洲东部高空槽加深,或者亚洲西部高空脊及亚洲东部高空槽减弱；第二特征向量场的方差贡献为21.１%。
'set lon 0 360'
'ｓet t １'
'defｉne haｖe=aｖe（hgt,t+０，t=7３２,1２)'
'd hａvｅ'
'prｉnt＇
'disａｂle priｎt'
;
(２) 编写关于EＯF数据处理的ＦORＴＲAN程序:
do it=1,61
do i=1，41
dｏ j=1，2１
h（i,j,it)=hh(i+16,j+44,１,iｔ）
＇priｎt'
＇c'
i=i+1
ｅndwｈｉｌe
'disable pｒint＇
;
4、结果输出
19４8-2008年1月５00hPa高度平均图（单位:gｐm)
分析:上图表示的是１948-２008年１月份500hPa的高度场，从图中可以看出北半球冬季极地地区为极地低压，而中高纬地区呈三槽三脊的形势，三槽分别位于:亚洲东部、北美东部和欧洲东部，其中欧洲东部的槽很弱;三脊分别位于:美国阿拉斯加地区、西欧沿岸和青藏高原东部,可以看出脊的强度比槽弱得多。在低纬地区，可以看到除了北美和东亚大槽向南伸到较低纬度外,在地中海、东太平洋都有比较明显的槽。而副热带高压强度小,且中心都位于海上。
6计算特征向量的时间系数cａll TCOEFF（KVＴ，ＫV,N,M,MＮＨ，S,Ｆ，Ｖ,ER)
7计算每个特征向量的方差贡献calｌ OUTＥR(ＫV,ER)
8结果输出（主程序)
3、编写程序
（1）绘制1９4８－20０８年1月欧亚地区500ｈＰa位势平均高度场图
实习配置的GRADS数据描述文件：
dset d:\nyclimaｔe\sh2\hgｔ５００.grd
应用步骤:
1数据输入（主程序)
2资料预处理(距平或标准化处理)calｌ TＲAＮSF(Ｎ,M,F,AVF,DF,KS）
3计算协方差矩阵cａlｌ FOＲMA(Ｎ，M,MNH,F,A)
4用Jaｃobi方法计算协方差矩阵的特征值与特征向量ＪCB(mnh，A,Ｓ,ＥPS）
5将特征值从大到小排列call ARＲANG(KV,ＭＮH,A,ER，S)
vaｒｓ 1
hgｔ １ -9９9 monthｌy mean hgｔ
enｄvaｒｓ
;
gs文件:
＇rｅinit'
＇ｏpｅｎ d：\nycｌiｍate＼sh２\hgt500.ctl'
＇enａble print ｄ:＼ｎyｃｌｉmａte＼ｓｈ2＼have1.ｇmf'
'sｅt lev 500'
'set lat －90 ９0＇
unｄef -9.99Ｅ+3３
title moｎthｌｙ mean hｇｔ ｆroｍ ｔhe ＮCEP Ｒｅaｎａlｙｓiｓ
ｘdef 1４4 ｌiｎear ０.０00 2.50０
ｙdef 7３ liｎear －90.0０0 ２．５0０
ｚdef 1 leveｌs ５00
ｔdef 732 linear jan19４8 1mo
titlｅ ｍonthly ｍeａn hgt fｒom tｈe ＮCEＰ Rｅanａlysis
ｘdｅf 41 linear ４0.000 2．500
ydｅf 21 lｉnear 20.００0 ２.500
zdef 1 lｅvels 5００
tdef ８ linｅaｒ jaｎ１948 １mo
vａrs １
ｅｇvt １ ９9 ｅgvｔ