气象统计方法第六章气候趋势分析全解

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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

若观测到的差异表明真实的差异存在的证据越强，则越有理由表明存在真实的差异。
❖ 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：

统计学中的季节性调整与趋势分析方法

统计学中的季节性调整与趋势分析方法统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在各个领域都有广泛的应用。

在经济学、市场研究、气象学等领域，统计学的季节性调整与趋势分析方法被广泛应用，以帮助人们更好地理解和预测数据的变化趋势。

一、季节性调整季节性调整是指在一定时间范围内，数据呈现出周期性变化的现象。

例如，零售业的销售额在圣诞节和其他假日季节通常会有较大的增长，而在其他时间则相对较低。

季节性调整的目的是消除这种周期性变化的影响，以便更准确地分析趋势。

常用的季节性调整方法包括移动平均法和X-12-ARIMA法。

移动平均法是通过计算一定时间段内的平均值来平滑数据，以消除季节性变化的影响。

X-12-ARIMA法则是一种更复杂的季节性调整方法，它结合了自回归移动平均模型和季节性分解模型，能够更准确地预测和调整季节性变化。

二、趋势分析趋势分析是指通过对数据的长期变化进行分析，预测未来的趋势。

在经济学中，趋势分析可以帮助人们预测市场的发展趋势，从而做出相应的决策。

在气象学中，趋势分析可以帮助人们预测气候变化，制定相应的防灾减灾措施。

常用的趋势分析方法包括线性回归分析和指数平滑法。

线性回归分析是通过建立一个线性模型来描述数据的趋势变化，从而预测未来的趋势。

指数平滑法则是一种基于加权平均的方法，它对历史数据进行加权平均，以预测未来的趋势。

三、季节性调整与趋势分析的应用季节性调整与趋势分析方法在各个领域都有广泛的应用。

在经济学中，它们可以帮助人们预测市场的发展趋势，制定相应的投资策略。

在市场研究中，它们可以帮助人们了解消费者的购买习惯和偏好，从而优化产品和营销策略。

在气象学中，它们可以帮助人们预测气候变化，制定相应的防灾减灾措施。

例如，在零售业中，季节性调整与趋势分析方法可以帮助零售商了解产品销售的季节性变化和趋势，从而合理安排库存和促销活动。

在气象学中，季节性调整与趋势分析方法可以帮助气象学家预测气候变化，提前做好防灾减灾准备。

气象统计方法气象资料及其表示方法课件

气象统计方法气象资料及其表示方法
（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

气候统计气候变化趋势分析

|r|越大，变量x与时间t之间的线性相关就越大；
结果分析——检验
可通过对相关系数进行检验来判断变化趋势是否显著：，若 r r ，表明变量x随给定显著性水平，
时间t的变化趋势是显著的，否则则不显著；
也可对回归方程进行显著性检验：
SSR /1 MSR F SSE /(n 2) MSE
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；
滑动平均——公式
原始数据序列：
xi , i 1, 2,
滑动后序列为：
yt
k L
,n
,n L
பைடு நூலகம்
wx
L
k t k
, t L 1,
2L+1为滑动区间/滑动长度，这样处理则使滑动后时间序列起始点可落在原时间序列对应的坐标点上（中心滑动平均）
滑动平均——权重
上式中 wk 为权重系数，且为对称的，即： wk wk ；权重可以相等也可以不等，但必须满足所有权重之和等于1；对于等权重而言，如为3年的滑动平均，则 L=1，每个权重为1/3；通常为了能更好的体现平滑效果，多采用非等权重平滑，如对于3点的1-2-1加权平滑。
Asia6 Trend=-0.69/10a F test: 95%
Asia7 Trend=-0.17/10a
Asia8 Trend=-0.17/10a F test: 95%

气象统计方法 pdf

气象统计方法
气象统计学是一门应用数学的科学.它研究的内容主要是气象观测、气象数据处理和通过数学方法研究大气现象的统计学。

气象统计方法有助于测算出有关气象变化和气象现象的统计量。

气象统计方法，主要包括:描述统计和推断统计。

描述统计是一种统计方法，它将观测数据进行汇总和分析，从而说明某一观测系统的本质特点。

比如，气象观测数据中存在的平均气温、总降水量及其月均等属性就属于描述统计的范畴。

推断统计是一种统计方法，它研究的是观测数据的统计特征，从而推断出随机变量的分布情况，并处理相应的方面，研究大气现象的发展趋势及其可能的影响因素。

比如，在讨论气象变化问题时，利用推断统计的方法，可以推断出某一地区气温变化的规律和可能的变化范围，以便做出预测性判断。

气象统计方法在实践中广泛应用。

其中，描述统计方法可用于研究某一观测数据的特征，比如对日最高气温、最低气温进行描述，推断统计方法可用于研究大气现象的发展趋势，比如利用推断统计方法进行气温变化预测。

气象统计方法还可以用于台风移动路径的预测、大气现象的预测和气候模拟实验等研究。

气象统计方法的实施需要许多数学和统计处理技术，如时间序列分析、概率论、统计推断、多元分析、通用线性模型等。

此外，气象统计方法还受到地理空间和数据空间结构的影响，了解大气现象的时空变化规律及其影响因素，还有必要分析其时空演变规律。

总之，气象统计方法作为气象学中重要的研究方法之一，在有效
分析观测数据和研究大气现象的发展趋势方面显示出了其独特的优势。

它的实施需要多种统计计算技术的结合，而且受到地理空间及数据结构的影响，因此，它是一个具有很高难度的研究内容。

气候统计分析方法及其应用-1-文档资料

1971年1月
1981年1月
1991年1月
2001年1月
1 0.8
Correlation Coefficient
0.6 0.4 0.2 0 -0.2 -0.4 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Lag Time/month 13 14 15 16 17 18 19 20
我国夏季降水的显著周期
|Z|=0.4035>Z0.05=0.178
其他平滑方法
• 五,七,九点二次平滑,五点三次平滑,多项式拟合……
功能: 起到低通滤波的作用,更适合短时期变化趋势的分析,可以克服滑动平均削弱过多波幅的缺点.
序列两端平滑值的处理方法
• 平滑造成缺少序列两端平滑值,很难反映两端的真实趋势; • 将平滑视为具有非唯一边界约束问题，这样至少有三种最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.
降水量(mm)
1000 800 600 400 200 0 1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 年
累积距平
功能: 利用曲线直观判断变化趋势及发生转折或突变的大致时间.
t t (xi x) i1
t=1,2,…n

气候统计分析方法-1

步骤: 1) 构造秩序列分三种
情况,即
k
sk ri (k 2,3,, n) i1
序列两端平滑值的计算步骤
(1) 首先使用低通滤波平滑器或其它滤波器，对气候序列进行平滑。 (2) 分别用上述三种边界约束方案计算出序列两端的平滑值。 (3) 分别计算利用上述三种方案得到的平滑序列的均方误差（mean-square error, MSE）,可以证明，最小MSE的平滑序列就是最优的平滑方案。
降水量(mm)
累积距平
功能: 利用曲线直观判断变化趋势及发生转折或突变的大致时间.
t
xt (xi x)
i 1
t=1,2,…n
应用实例
1951-2000年登陆台风累积距平
15 10
5 0 -5 -10
1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000
xi a bti t=1,2,…n
a—常数. b—倾向值,b>0时说明序列随时间呈上升趋势;
b<0时说明序列随时间呈下降趋势; b值大小反映了上升或下降倾向程度.
回归系数的估计:
b
n
n
n
xi ti
1 n
(
xi )( ti )
i 1
i 1
i 1
n
n
t
2 i
1 n
(
ti )2
i 1
i 1
统计值
中国年平均气温等级突变检测
1.5
1
0.5
0 1910
1920
1930
1940
1950 1960 年份
1970
1980
1990

气象统计方法第一章气象资料及其表示方法

3）变差系数标准差与平均值之比（%）
Vp

Sx x

1 x
1 n
n
（xi - x）2
i 1
表示变量的相对变化，
注意：
绝对变率和标准差的数量级与变量平均值的量级有关。
有些同类型变量，彼此之间平均值差别大，若要比较它们的变化性用绝对变率和标准差不恰当，应当利用相对变率或变差系数。
5）频率分布累积频率概念的引入：
一、气象资料（研究对象）
1. 气象要素
大气温度、压力、空气湿度、风向和风速、降水、云、雾、雷暴、辐射、能见度等
还有土壤、陆面植被、海洋等监测要素
2. 气象监测
全球监测系统
ARGO计划
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）
33施能著气象统计预报气象出版社2009114吴洪宝等著气候变率诊断和预测方法气象出版社201065魏凤英著现代气候统计诊断与预测技术气象出版社20099教学内容教学内容第一章第一章气象资料及其表示方法气象资料及其表示方法第二章第二章气候稳定性检验气候稳定性检验第三章第三章选择最大信息的预报因子选择最大信息的预报因子第四章第四章一元线性回归分析一元线性回归分析第五章第五章多元线性回归分析多元线性回归分析第六章第六章气候趋势分析气候趋势分析第七章第七章主分量分析主分量分析第八章聚类分析1
大数定律
• 大数定律又称大数法则、大数率。在一个随机事件中，随着试验次数的增加，事件发生的频率趋于一个稳定值；同时，在对物理量的测量实践中，大量测定值的算术平均也具有稳定性。在数理统计中，根据贝努利定理\辛钦定理：当n很大时，算术平均值接近数学期望；频率以概率收敛于事件的概率。

气象统计方法复习资料

气象统计方法复习资料学习内容：Chapter 1-气象资料及其表示方法Chapter 2-选择最大信息的预报因子Chapter 3-气候稳定性检验Chapter 4-气候趋势分析Chapter 5-一元线性回归Chapter 6-多元线性回归Chapter 7-逐步回归Chapter-8-气象变量场时空结构分离复习题：1、气象统计预报是利用统计学方法对气象（气候）样本进行分析来估计和推测总体的规律性。

2、突变可分为：均值突变、变率突变、趋势突变。

3、气候统计诊断分析与天气统计诊断分析的不同点是研究对象不同，一个是（气候特征），一个是（天气特征）。

相同点是数据资料都必须是（长时间）的观测数据。

4、（）需要对结论进行一系列的推断，分析结论的可信程度以及是否为因果关系。

A 统计分析；B统计诊断；5、采用统计诊断的方法研究天气、气候现象，可以用于哪些方面（）<多选>。

A 了解区域性或者全球性天气、气候现象的时空分布特征、变化规律及异常程度；B 探索气候变量及其与其它物理因素之间的联系；C 对数值模拟结果与实际变化状况之间的差异进行统计诊断，为改进模式提供线索和指导；6、对天气、气候现象进行统计诊断分析，一般分为四步。

首先，（）；其次，（）；再次，（）；最后，（）。

A科学综合和诊断；B选择诊断方法；C资料预处理；D收集资料；7、气候统计预测，一般分为四步。

首先，（）；其次，（）；再次，（）；最后，（）。

A建立统计模型；B统计检验；C预测结论；D收集资料；8、统计预测模型在利用大量（）观测资料对气候系统内部或与其它变量之间关系的变化规律及特征分析基础上建立的，用于对（）状态进行估计。

在这一预测过程中，假设气候变化的成因和物理机制至少在（）期间与（）期间一致；气候系统保持稳定。

A过去；B未来；C预测；D观测；9、气候统计预测过程主要由以下4个要素构成：1、（），例如：夏季降水量，8月份高温日数、暴雨日数；2、（），通常为从某些统计上显著相关的预报因子群提取的有效信息；3、（），根据数据性质、预测对象和预测因子特点，选择合适的统计预测模型；4、（），对未来气候变化状态时间、空间、数量、性质等方面的预测。

气候统计图的类型和判读方法

气候统计图的类型和判读方法一、气候类图形的通用判读方法 1.气温和降水通用读法各类气候统计图都含有气温和降水两大要素。

从气温图上能读出每月的气温，根据最冷月或最热月气温高低能判断气候所在的南北半球、热量带和大致纬度，计算最冷月气温和最热月气温之差（气温年较差）；从降水量柱状图中可以读出各月降水量，计算出全年降水量和四个季节的降水量分别占年降水总量的比率，分析气温和降水同时期的配合程度。

据此总结气候特点，分析气候成因，判断气候类型和分布地区，推断该气候区的植被和自然带类型，分析该地发展农业的有利和不利的气候条件。

2.气候类型通用判读法（1）“冷热”定“半球”，即据较冷月或较热月的气温判断所在南北半球。

北半球12月、1月（最冷月），2月较冷，6月、7月（最热月）、8月较热；南半球相反。

（2）以“温”定“带” ，即据较冷月或较热月的气温判断所属的热量带。

①最冷月均温＞15℃为热带；②最冷月均温在0℃～15℃之间时有两种气候，若最热月气温＞25℃为亚热带季风气候和地中海气候，若最热月气温在10℃～20℃之间时为温带海洋性气候；③最冷月均温＜0℃，若最热月均温＞20℃为温带季风气候或温带大陆性气候，若最热月均温在10℃～20℃之间时为亚寒带针叶林气候，若最热月均温＜10℃时为极地气候。

（3）以“水”定“型” ，即据降水季节分配和全年大致降水总量确定气候类型。

全年多雨（各月分配均匀）：热带雨林气候（年降水量＞2000mm ）、温带海洋性气候（年降水量700 ～1000 mm ）；全年少雨（各月少雨）：热带沙漠气候（年降水量小于250mm ）、极地气候(年降水量小于250mm)；夏季多雨：热带季风气候（年降水量1500～2000mm ）、亚热带季风气候(年降水量800～1600mm )、温带季风气候（年降水量400～800mm ）、热带草原气候（年降水量750～1000mm ）、温带大陆性气候（年降水量小于400 mm ）；冬雨型：地中海气候（年降水量300～1000mm ）。

气候变化趋势分析与预测

气候变化趋势分析与预测介绍气候变化是当今世界面临的重大问题之一。

随着全球工业化和人类活动的不断增加，地球的气候系统正在发生深刻的变化。

从全球变暖到极端天气事件的增加，气候变化给人类社会和生态系统带来了巨大的挑战和风险。

为了更好地应对气候变化的影响，我们需要进行气候变化趋势的分析与预测。

本文将深入探讨气候变化趋势的分析方法和预测模型。

气候变化趋势分析数据收集与整理要进行气候变化趋势分析，首先需要收集大量的气候数据。

这包括气温、降水量、风速、湿度等各种气象要素数据，以及相关的地球系统数据。

这些数据可通过气象观测站、遥感卫星和模式模拟等途径获取。

收集到的气候数据需要进行整理和标准化，以确保数据的一致性和可比性。

这包括对数据进行校验、去除异常值和缺失值等处理。

同时，还需要将不同数据源的数据进行统一，以便进行后续的分析。

趋势分析方法气候变化趋势分析是通过对气候数据的统计和计算，来揭示气候变化的规律和趋势。

下面介绍几种常用的趋势分析方法：1.线性趋势分析：线性趋势分析是最基本的趋势分析方法之一。

它通过对时间序列数据进行回归分析，得出趋势线的斜率和截距，来描述变量的变化趋势。

线性趋势分析适用于具有线性关系的变量。

2.非参数趋势分析：非参数趋势分析不依赖于特定的数学模型，而是通过统计方法对数据进行分析。

常用的非参数趋势分析方法包括Mann-Kendall 检验、Sen斜率估计等。

非参数趋势分析适用于非线性关系的变量。

3.周期性趋势分析：周期性趋势分析是通过分析时间序列数据中的周期性变化来揭示趋势。

这可以采用傅里叶分析、小波变换等方法来实现。

周期性趋势分析适用于存在周期性变化的变量。

4.空间趋势分析：空间趋势分析是通过对不同位置的气候数据进行比较和分析，来揭示气候变化的空间分布特征。

这可以采用空间插值方法来实现，如克里金插值、径向基函数插值等。

趋势分析结果解释通过趋势分析，可以得到不同气候要素的变化趋势。

例如，我们可以分析气温变化是否呈现上升趋势，降水量是否呈现减少趋势等。

气象统计预报

ˆj = x
1 k ∑ xi + j −1 ，(j=1,2,…,n-k+1) k i =1
式中 k 为滑动长度，一般取奇数，以使滑动平均对准中间排列。经过滑动平均后，序列中短于滑动长度的周期大大削弱，体现出变化趋势来。但经过这种滑动平均后的新序列比原气候时间序列短，原序列两头的信息不能体现。用这种方法求得的是各个时刻的趋势值，而不是具体的数字表达式。 3. 气候变化趋势的显著性检验：Z 检验【Chapter 5 气候突变检测】 1. 滑动 t-检验：考察两组样本平均值差异是否显著来检验突变。基本思想：把气候序列中
i =1 n
b=
sxy sx2
r=
sxy sx s y
2 s$ y
ˆ − y) ∑( y
i =1 n i =1
n
2
2 ∑ ( yi − y )
=
∑( y − y )
i =1 i
n
2
=(
sxy sx
)2 2
s sx2 = ( xy ) 2 2 sy sx sy
U S yy Q = = 2 r 1 1− r2
r=
1 n − j xi − x xi + j − x ∑ ( s )( s ) n − j i =1
s 是样本序列的标准差，r 一般称为滞后（落后）
自相关系数。 9. 落后交叉协方差与落后交叉相关系数：考虑两个变量不同时刻之间的相关密切关系。落后交叉协方差： sxy ( j ) =
1 n− j ∑ ( xi − x )( yi + j − y ) n − j i =1 sxy ( j ) 1 n − j xi − x yi + j − y ( )( )= ∑ n − j i =1 sx sy sx sy

气象统计分析与预报方法：11_第六章-典型相关分析

➢可以控制体重影响作用，对人的身高与肺活量进行偏相关分析。
➢可以控制水分影响作用，对树木生长与湿度的关系进行偏相关分析。
➢控制年龄和工作经验 2 个方面的影响，估计工资收入与受教育程度之间的相关关系。
相关关系的六种类型：
1 强正相关关系：其特点是一变量X 增加导致另一变量Y 明显增加说明X 是影响Y 的主要因素；
Correlation Analysis
相关分析是对自然界和社会中的两种或多种现象是否相关进行分析的方法。
主要内容：
(1)系统的介绍相关分析方法；(2)介绍一种不常用的相关分析---偏相关分析；(3) 实例
从哲学上说任何事物的存在都不是孤立的，而是相互联系相互制约的。
但是怎样判断不同因素(或称之为变量)间是否存在较为密切的关系？这个关系到底密切到什么程度？
三个或三个以上现象变量之间的相关关系称为复相关。这种相关涉及到一个因变量与两个以上的自变量。例如同时研究亩产量与降雨量、施肥量、种植密度之间的关系就是复相关关系。
在实际工作中如果存在多个自变量与一个因变量的关系，可以抓住其中最主要的因素，研究其相关关系。或将复相关化为单相关问题进行研究。
实例1：国民收入(income)与城乡居民储蓄存款余额(deposit)
Data10-01 输入数据选择分析变量
运行—分析
选择显著性检验类型
Two tailed 双尾检验选项：
当事先不知道相关方向(正相关还是负相关)时选择此项。
One tailed 单尾检验选项：
如果事先知道相关方向可以选择此项。
➢变量y随着变量x的增加而增加或随着变量x的减少而减少，称为变化方向一致。
由于我们通常是通过抽样方法，利用样本研究总体的特性。但是由实际情况抽样而得到的数据总存在抽样误差，即

气候趋势平均值法

气候趋势平均值法1、中国未来气候变化有什么发展趋势？由于模型不可能把影响大气运动过程的因素都考虑在内，因而存在着不确定性。

也就是说，现在我们能够知道的，只是一个大致的趋势。

综合已有研究成果，预计21世纪中期或中后期，我国农业主产区气温平均可能上升1.5℃，总体变化趋势评估如下：广大农业主产区平均气温将不均匀地呈上升趋势，特别是在东北、西北、华北地区农业生产的热量条件可望普遍得到改善，但地区间、季节间的增温强度和时间分布有较大差异。

冬季的增温幅度一般要高于夏季；低纬度地区的增温幅度一般要小于高纬度地区；沿海地区的增温幅度一般要小于内陆地区。

广大农业主产区的降水状况和土壤水分将发生不均匀的变化。

除北部农业区外，处于中纬度地区的农业，可能面临降水不均匀减少的趋势。

但是，在夏季除西北地区外，其他一些地区降水将呈不均匀性增加趋势。

夏季降水增加对江淮平原、松辽平原农业有较好的影响。

黄淮平原和西北地区，降水量和土壤水分未来减少或有少量增加，以及夏季蒸发量有可能增大的变化趋势，都将导致这些地区农业生产的水分亏缺，特别是冬季降水的减少，使春旱对农业生产的危害将更加突出。

2、气候变暖趋势近40年来，受全球气温升高的影响，青藏高原气温平均上升了0.45℃，气温呈上升趋势（程国栋等，1995）。

据玛多气象站资料表明，1961～1999年40年间，黄河源区年平均气温呈上升趋势，以0.25℃/10a的速率上升。

20世纪90年代年平均气温最明显为-3.6℃，较多年平均气温（-4.2℃）高出0.6℃。

年平均气温升高主要体现在夏、秋两季，90年代两季平均气温分别为7.0℃和-2.8℃，较多年夏、秋平均气温（6.6℃、-3.5℃）高出0.4℃和0.7℃。

自90年代以来，气温上升尤为明显，见表10-1。

气候变暖对环境的影响，主要表现在水平衡失调、湖泊萎缩和冻土退化等方面，对生态环境产生深远的作用。

表10-1 玛多县20世纪各年代平均气温变化（℃）3、气候趋势系数不懂为什么b还要*10求回归系数a、b用matlab试试，应该有4、全球气候变化体现在哪些方面中国近年来的气候变化主要表现在地表平均气温显著增加、降水量变化年代际波动较大、日照时数和近地表平均风速均显著减少、极端气候事件发生的空间异质性较大等，具体表现如下：（1）温度变化：近50年来中国年地表平均气温显著增加，自1960年来升温幅度达1.2℃，最暖年份则出现在近20年中，不同地区增温幅度不同，总体趋势是北方升温要大于南方，而冬季增温（平均0.04℃/年）要显著高于夏季增温（平均0.01℃/年）。