短期气候预测实习报告一
气象与气候学实习报告(共3篇)
气象与气候学实习报告〔共3篇〕第1篇：气象气候学见习报告气象学与气候学见习报告一见习目的1对一定范围内气象状况及其变化进行系统的连续的观察和测定，为天气预报、气象情报、气候分析和气象设备有所了解。
2加强对课本知识的认识和理解，培养用目测手段对风云变化测量和估计的能力，培养对气候与气象数据资料收集和整理的思维方法，加强对时间概念在气象与气候的数据收集的有效性的过程中的作用和地位。
3培养良好的学习、观测，研究的科学态度和良好个人素质，激发对气候与气象学的兴趣。
二实习概况本次实习为期一天，2022年11月27日上午在李小刚老师和汤佩玉导员的带着下到了商洛市气象局近距离观看了主要的气象设备，听取了气象站工作人员介绍的工作流程，考前须知，商洛主要的气候灾害和央视天气预报的播报知识，气象学今后开展的主要方向等一系列的知识。
下午在李小刚老师和汤佩玉导员的带着下我们来到了东龙山气象站进行地面气候要素的综合观测和对气象数据的输入与输出的了解学习。
三见习内容、过程及完成的任务上午：商洛市气象局参观内容：了解短期天气预报〔天气图法〕、短时预报〔测雨雷达〕和气象预警系统、卫星通讯、网络系统、天气预报影视制作和他们当年的手绘地图。
1：商洛市气象局简介商洛市气象局位于商洛市城区中心，主要承当商洛市各地气象站传输来的数据汇总与分析，负责发布气象天气预报和灾害的预警报告，为人民和政府效劳。
2：根本内容气象网络中心天气预报的形成和发布：这里有全区最好的大型气象计算机，是全区的气象数据库，全区各县市的观测数据都会聚在这里，多个显示终端分别显示着当前时刻的雷达气象回波图、卫星云图和等压线、等温线等图各要素的数据、符号，并且现在在金凤山上还建立了一个气象塔。
一进去我们就看到工作人员正通过气象站的内部数据网查看着昨晚到今天的天气图，观察着一张一张的卫星云图、雷达图，一圈又一圈的等压线，五颜六色的温度分布图、降水分布图，一撇又一捺的高压低压槽中，一堆又一堆填充着“F〞的风向图，并结合所有的图和数据分析和探讨着未来的天气状况。
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
短期气候预测实习报告在大学的学习生涯中，为了将所学的理论知识与实际应用相结合，我参加了一次短期气候预测的实习。
这次实习让我对气候预测这一领域有了更深入的了解和认识，也让我积累了宝贵的实践经验。
实习单位是一家专业的气象研究机构，拥有先进的设备和专业的团队。
初到实习单位，我感到既兴奋又紧张，兴奋的是能够接触到真实的气候预测工作，紧张的是担心自己的知识和能力不足。
在实习的初期，我接受了系统的培训。
培训内容包括气候学的基本理论、气候数据的收集和分析方法、以及常用的气候预测模型和工具。
通过培训，我对气候预测的流程和方法有了初步的了解。
在实际的实习工作中，我参与了多个项目。
其中一个重要的项目是对某地区未来三个月的降水情况进行预测。
首先，我们需要收集大量的历史气象数据，包括气温、气压、风速、湿度等多个要素。
这些数据的来源非常广泛，有的来自气象站的观测记录，有的来自卫星遥感数据。
收集到数据后，我们需要对数据进行质量控制和预处理，去除异常值和错误数据，以保证数据的准确性和可靠性。
接下来，就是运用各种分析方法对数据进行处理和分析。
我们使用了统计学方法，如线性回归、时间序列分析等，来寻找数据中的规律和趋势。
同时，我们还运用了数值模拟方法，通过建立气候模型来模拟大气的运动和变化。
在这个过程中，我深刻体会到了气候系统的复杂性和不确定性。
气候受到多种因素的影响，如太阳活动、海洋温度、大气环流等，而且这些因素之间相互作用，使得气候预测变得非常困难。
在预测过程中，我们还需要考虑到各种不确定性因素。
例如，气候模型的参数不确定性、初始条件的不确定性、以及未来排放情景的不确定性等。
为了降低不确定性的影响，我们通常会采用多模型集合的方法，即同时运行多个不同的气候模型，然后对结果进行综合分析和评估。
经过一系列的分析和计算，我们最终得到了该地区未来三个月的降水预测结果。
然而，这只是初步的结果，还需要经过进一步的评估和验证。
我们会将预测结果与历史同期的实际降水数据进行对比，分析预测的误差和偏差，并对预测模型进行调整和优化。
气象学小气候实习报告
气象学小气候实习报告一、引言本文为气象学小气候实习报告，旨在通过对实地实习和观测数据的分析，总结和探讨小气候的特征和变化规律，以及对气象学知识的实际应用。
二、实习地点和时间本次小气候实习地点为某城市市区的一处居民小区，实习时间为2021年6月1日至2021年6月30日。
三、小气候观测设备及方法为了收集小气候数据，我们选择了以下观测设备和方法：1. 温度计：使用精确的数字温度计，在不同高度和位置处采集空气温度数据；2. 湿度计：通过湿度计获取空气湿度数据；3. 风力风向仪：用于观测风向和风速的变化；4. 光照强度仪：用于测量太阳辐射的强度。
四、小气候特征分析根据实地观测数据，我们得出以下小气候特征分析：1. 温度变化：在观测期间，小区内不同位置的温度存在一定的差异。
通常，南向和西向的位置温度较高，而北向和东向的位置温度较低。
2. 湿度变化：湿度随时间的变化相对较小，但在降雨前后会有明显的波动。
在降雨后，湿度呈上升趋势，而降雨前则呈下降趋势。
3. 风向风速：风向常年以东北风和东南风为主导风向，风速一般在2-4级之间。
但在天气系统影响下，风向和风速会有较明显的变化。
4. 光照强度：光照强度受日照时间和云量影响较大，一般在晴天和少云的情况下较强。
五、小气候变化规律分析基于观测数据和对比分析，我们总结了以下小气候的变化规律：1. 温度变化规律：小区内不同位置的温度受到地形和建筑物的影响，而呈现出一定的空间差异。
另外，季节变化也对温度有一定影响，夏季较热，冬季较冷。
2. 湿度变化规律：湿度的变化受到降雨和蒸发等因素的影响。
降雨会使湿度增加，而蒸发会使湿度降低。
同时，天气系统的移动和季节的变换也会对湿度产生一定的影响。
3. 风向风速规律：小区的主导风向受到地理位置和气象系统的影响。
季节变化和天气系统的移动也会导致风向和风速的变化。
4. 光照强度规律：日照时间和云量是影响光照强度的主要因素，夏季日照时间较长且云量较少，因此光照强度相对较强。
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。
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。
气象学小气候实习报告
气象学小气候实习报告一、引言在气象学实习课程中，我参与了一项关于小气候研究的实习项目。
通过观测与记录，我深入了解了小气候的形成原因、特征以及对人类活动的影响。
本报告将详细介绍我在实习过程中所做的工作以及收集到的数据和观察到的现象。
二、实习地点选择及观测装备我选择了本市的一片城市公园作为观测地点。
该公园位于市中心，周围环境相对开阔，没有高楼大厦的遮挡，并且植被丰富，是理想的小气候研究区域。
为了进行观测，我准备了以下装备：1. 温度计：用于测量空气温度。
2. 湿度计：用于测量空气湿度。
3. 风速仪：用于测量风速和风向。
4. 雨量计：用于测量降雨量。
5. 日晷：用于记录太阳高度角和方位角。
三、实习过程与数据记录1. 温度观测与数据记录在实习期间，我每天早上、中午和下午各进行了三次温度观测，并将观测结果记录在实习笔记本中。
通过对一周观测数据的统计分析，我发现该公园的平均气温略低于市区其他地方，这可能是由于绿地覆盖率高和建筑物的阻隔作用导致的。
2. 湿度观测与数据记录同样地，我每天进行了三次湿度观测，并将数据记录下来。
通过对数据的分析，我发现该公园相对湿度普遍较高，这可能与植被的蒸腾作用有关。
3. 风速观测与数据记录我在观测期间使用风速仪测量了每天的风速和风向，并将数据记录下来。
分析数据后发现，该公园的风速较市区其他地方较小，这可能由于建筑物的阻挡和植被的缓冲作用。
4. 降雨观测与数据记录在有雨天气时，我使用雨量计测量了降雨量，并将数据记录下来。
通过对降雨数据的统计，我发现该公园的降雨量与周边地区相比较为平均，这可能与城市公园的地理位置和植被覆盖有关。
5. 太阳高度角和方位角观测与数据记录我利用日晷每天记录了太阳在不同时间的高度角和方位角。
通过对数据的整理和分析，我得出了日照时间的变化规律，这对于了解该公园的日照条件以及植物生长具有重要意义。
四、小气候特征分析与讨论通过对实习期间收集的数据和观察到的现象进行分析与讨论，我总结出以下小气候特征：1. 温度方面：该公园的平均气温较市区其他地方略低，可能由于植被的遮挡和绿地的影响导致。
气象与气候的野外实习报告
气象与气候的野外实习报告一、引言在气象学与气候学的学习中，理论知识的掌握是重要的一部分，但实践经验同样不可或缺。
为了更加深入地了解气象与气候的相关知识，我参加了一次野外实习活动。
在此次实习中，我亲身体验了气象观测、天气预报、气候分析、气候变化等方面的工作，收获颇多。
以下是我对这次野外实习的详细记录。
二、气象观测1. 观测环境与设备在实习的第一天，我们被带到一个位于山区的气象观测站。
观测站所在的地区气候多变，由于地形复杂，天气也相对较难预测。
观测站设备齐全，包括气温计、湿度计、气压计、风速仪等，以及现代化的自动气象观测设备。
2. 实际操作与体验我有幸亲自参与了气象观测的操作。
首先，我练习了准确读取各种仪器的指示，并记录下来。
随后，我学会了使用气象仪器进行气温、湿度、气压和风速的观测。
由于对气象成分的准确观测对于天气预报和气候分析至关重要，我对观测操作进行了反复实践，直至能够熟练操作。
三、天气预报1. 数据分析与处理根据观测得到的数据，我们进行了用于天气预报的数据分析与处理。
首先，我们使用计算机软件对观测数据进行测算，得到各项指标的变化趋势。
然后，我们将这些数据与历史数据进行对比，分析可能出现的天气变化。
最后，我们通过气象图表和相关模型对未来一段时间的天气进行预测。
2. 天气预报的准确性在实习过程中，我们发现天气预报的准确性与我们对观测数据的准确性和分析方法的合理性密切相关。
通过不断学习与实践，我逐渐提高了对天气系统的理解和对不同天气因素之间相互作用关系的把握，进而提高了我的天气预报准确性。
四、气候分析1. 气候数据收集与整理在实习过程中，我们还需要收集与整理大量的气候数据，以用于后续的气候分析工作。
这些数据包括不同时间点的温度、降水、风向和湿度等方面的记录。
我们通过访问气象资料库和相关文献的阅读来获取这些数据。
2. 气候变化的研究通过对收集到的气候数据进行分析，我们开始研究气候变化。
我们使用统计学方法和气候模型来分析气候系统的长期变化趋势。
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三
随着全球气候变化和人类活动的影响，气象灾害的频发给社会经济发展和人民生活带来了严重威胁。
为了更好地应对气候变化，提高气象预报的准确性和时效性，本文将对短期气候预测进行探讨，并结合实际情况进行分析。
二、短期气候预测概述短期气候预测是指对未来1-3个月内的气候状况进行预测，主要包括气温、降水、风等要素。
短期气候预测对于农业、交通、能源、水资源等领域具有重要指导意义。
三、短期气候预测方法1. 经验预报法：根据历史气候资料和经验，对短期气候进行预测。
此方法简单易行，但准确度较低。
2. 数值预报法：利用数值模式对大气运动进行模拟，预测短期气候。
此方法准确度较高，但计算量大，对计算资源要求较高。
3. 综合预报法：结合多种预报方法，如经验预报法、数值预报法、统计预报法等，提高预报准确度。
四、短期气候预测案例分析以2023年3月份松原市短期气候预测为例，分析如下：1. 总趋势：降水略多，气温略高。
预测全市平均降水量8.0～10.0毫米，比常年同期略多；平均气温-1.5～-0.5，比常年同期略高。
2. 月内主要天气过程预测：预计月内主要降温过程有3次，主要降水过程有3次。
3. 大气污染潜势预测：预计3月4日-6日、20日-21日、27日-28日不利于污染物扩散，较易出现雾霾天气。
五、短期气候预测在实际应用中的注意事项1. 结合多种预报方法，提高预报准确度。
2. 关注预报时效性，及时调整预报策略。
3. 结合当地实际情况，制定针对性的应对措施。
4. 加强与相关部门的沟通与合作，提高预报成果的实用性。
六、结论短期气候预测在气象预报领域具有重要意义。
通过本文的分析，我们可以了解到短期气候预测的方法、案例分析及注意事项。
在实际应用中，要不断改进预报技术，提高预报准确度，为我国社会经济发展和人民生活提供有力保障。
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一
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10.29得分 指导教师 系 ~ 专业 ~ 年级 ~ 班次~ 姓名 Trichtu 学号 ~ 实习目的：1掌握大气环流基本状况的表征－－平均、距平、纬偏图2大气环流基本状况分析3熟悉了解：资料格式FORTRAN 语言4 GRADS 绘图（数据描述文件及执行程序实习内容：(1)计算1948-2007年（60年）1月的平均高度场，绘制环流平均图；(2)计算2008年1月的高度距平，绘制高度距平场图（相对于1948-2007年共60年的平均）；(3)计算2008年1月的高度场纬偏值，绘制环流纬偏图。
实习资料：NCEP/NCAR 1948－2008年1～12月的500hPa 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73GRD 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：①计算（1948-2007）1月平均高度场，绘平均图；(i,j)为经、纬格点，m 为样本长度，k 为年份②计算2008年1月的高度距平，绘距平图；(i,j)为经、纬格点，m 为纬圈格点数，k 为年份③计算2008年1月的高度场纬偏值，绘纬偏图),(1),(1j i H m j i H m k k ∑==11(,)(,)(,)m k k k k HA i j H i j H i j m ''==-∑(i,j)为经、纬格点，m 为样本长度，k 为年份实习步骤①编写计算1948-2007年（共60年）1月500hPa 高度平均程序；②编写计算2008年1月500hPa 高度场距平程序（相对于1948-2007年共60年的平均）程序；③编写2008年1月500hPa 高度场纬向平均和偏差程序；④根据①②③结果数据编写GRADS 数据描述文件及执行文件，并绘图。
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。
预测因子的选择(短期气候预测实习报告)
短期天气展望实习报告实习 4展望因子的选择南京信息工程大学短期天气展望实习报告实验名称展望因子的选择日期2016年11月22日得分指导教师系大气科学专业大气科学年级班次姓名学号实习目的：掌握短期天气展望因子的剖析和选择，加深对夏天降水散布、环流异样在短期天气展望中物理体制的认识。
实习要求：熟习资料和方法程序（供给部分子程序）；使用GRADS对结果进行画图输出和文字剖析，达成实习报告。
实习资料：①NCEP/NCAR再剖析资料 1948－2012 年 1～ 12 月的 500 百帕月均匀高度场资料范围（ 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、自西向东摆列，每个月为一个记录，按年逐月排放。
②国家天气中心整编的 6、 7、 8 月降水量资料（时间段： 1951-2010 年，资料的格式拜见 readme.txt 文件）1951-2010 年雨型分类表1 0 0 一类雨型0 1 0 二类雨型0 0 1 三类雨型实习方法：降水距平百分率：RP i RiR100% RR i某年夏季降水量R为1971 2000年夏天降水多年均匀值?实习步骤：用 FORTRAN编写有关程序（程序见附件 3 和附件 4）利用画图软件绘制 1951－2010 年夏天三类雨型年合成图；绘制先期冬天 500hPa 高度场距平合成图，指出可能存在的遥有关型环流特点。
实习结果及议论：图 1 1951－2005 年夏天一类雨型年合成图从图 1 能够看出一类雨型主要多雨带位于黄河流域及其以北地域，江淮流域大范围少雨，梅雨偏弱并常有较显然的伏旱，江南南部至华南一般为次要多雨区。
图 2 1951－2005 年夏天二类雨型年合成图从图 2 能够看出二类雨型主要多雨带位于黄河至长江之间，雨带中心一般在淮河流域一带，黄河以北及长江以南大部地域少雨。
《2024年我国短期气候预测技术进展》范文
《我国短期气候预测技术进展》篇一一、引言随着全球气候变化日益加剧，短期气候预测技术的重要性愈发凸显。
我国作为世界上最大的发展中国家，在气候预测领域的研究与应用上取得了显著进展。
本文将重点介绍我国短期气候预测技术的最新进展，探讨其背后的技术原理与实际应用，并展望未来的发展趋势。
二、短期气候预测技术概述短期气候预测是指对未来几天至几周内的气候变化进行预测。
这项技术主要依赖于气象学、大气科学、海洋学等多学科知识，结合先进的计算机模型和大数据分析技术，对气候变化进行预测。
我国在短期气候预测技术方面，已经形成了以数值天气预报为核心，结合多种观测手段和预测模型的综合预测体系。
三、我国短期气候预测技术进展1. 数值天气预报技术的进步：我国在数值天气预报领域取得了重要突破，包括高分辨率数值天气预报模型的研发和应用。
这些模型能够更准确地模拟大气环流、降水、温度等气象要素的变化，提高了短期气候预测的准确性。
2. 卫星遥感技术的应用：卫星遥感技术为短期气候预测提供了大量的观测数据。
我国已成功发射多颗气象卫星，实现了对全球范围的气象观测。
卫星遥感数据与地面观测数据相结合，为短期气候预测提供了更加全面、准确的信息。
3. 人工智能技术的应用：人工智能技术在短期气候预测中发挥了重要作用。
通过机器学习、深度学习等技术，可以对大量的气象数据进行智能分析和处理，提高预测精度。
同时，人工智能技术还可以用于优化预测模型，提高模型的自适应能力和泛化能力。
4. 多尺度、多要素的综合预测：我国在短期气候预测中，注重多尺度、多要素的综合预测。
通过对不同尺度、不同要素的气候变化进行综合分析和预测，可以更加全面地了解气候变化的特点和规律，提高预测的准确性。
四、实际应用与效果我国短期气候预测技术在农业、水利、交通、能源等多个领域得到了广泛应用。
在农业领域，通过短期气候预测，可以提前了解未来气候变化趋势，为农作物种植和农业生产提供科学依据。
在水利领域，短期气候预测可以帮助水库调度和防洪抗旱工作。
气象学实习报告 小气候综合实习报告
气象学实习报告小气候综合实习报告英文回答：Introduction:I am a meteorology student, and I recently completed an internship in microclimatology. Microclimatology is the study of the climate of small areas, such as a city or a forest. My internship focused on the microclimate of a small town in the Midwest.Methods:I used a variety of methods to collect data on the microclimate of the town, including:Temperature: I placed temperature sensors at different locations around the town, including in the center of town, in a park, and at the edge of town.Humidity: I used a hygrometer to measure the humidity in the air, and I placed the hygrometer at the same locations as the temperature sensors.Wind: I used an anemometer to measure the wind speed and direction, and I placed the anemometer on the roof of a building in the center of town.Solar radiation: I used a pyranometer to measure the amount of solar radiation that was reaching the ground, and I placed the pyranometer in a clearing in the park.Results:I found that the microclimate of the town was significantly different from the climate of the surrounding area. The town was warmer and more humid than the surrounding area, and the wind was weaker. I also foundthat the solar radiation was lower in the town than in the surrounding area.Discussion:The differences between the microclimate of the townand the climate of the surrounding area were likely due toa number of factors, including the presence of buildings, trees, and other structures. These structures can block the wind and trap heat, which can lead to a warmer and more humid microclimate.Conclusion:My internship experience gave me a greaterunderstanding of the microclimate of small towns. I learned that the microclimate of a town can be significantlydifferent from the climate of the surrounding area, andthat these differences can be caused by a number of factors.中文回答：前言：作为一名气象学专业学生，我最近完成了一份小气候学实习报告。
短期气候实习报告五
一、实习目的与背景随着全球气候变化对人类社会和自然环境的影响日益显著，对气候变化的观测、分析和研究显得尤为重要。
为了提高自身对气候学的认识，培养实际操作能力，我参加了为期两周的短期气候实习。
本次实习旨在通过实地观测和数据分析，了解气候变化的规律，掌握气候观测的基本技能，并学会运用气候学理论解决实际问题。
二、实习时间与地点实习时间：2023年9月1日至2023年9月15日实习地点：XX省气象局气候观测站三、实习内容与过程（一）气象观测与记录实习的第一周，我们主要进行了气象观测与记录的实践。
在气象局工作人员的指导下，我们学习了如何正确使用气象观测仪器，包括温度计、湿度计、气压计、风速计、雨量计等。
通过对这些仪器的操作，我们掌握了如何获取准确的气象数据。
1. 温度观测：每天早、中、晚三次，分别对地面温度、气温进行观测，并记录数据。
2. 湿度观测：使用湿度计测量空气湿度，并记录数值。
3. 气压观测：使用气压计测量大气压力，并记录数值。
4. 风速观测：使用风速计测量风速，并记录数值。
5. 雨量观测：使用雨量计测量降水量，并记录数值。
在观测过程中，我们学会了如何排除仪器故障，确保数据的准确性。
（二）气候数据分析实习的第二周，我们开始对观测到的气候数据进行整理和分析。
在气象局工作人员的指导下，我们学习了如何使用气象数据分析软件，对观测数据进行处理和解读。
1. 数据处理：将观测数据输入气象数据分析软件，进行初步处理，如数据清洗、插补等。
2. 数据分析：运用统计学方法，对气候数据进行趋势分析、相关性分析等，揭示气候变化的规律。
3. 气候特征分析：分析不同季节、不同地区的气候特征，了解气候变化对当地生态环境和人类社会的影响。
（三）实习总结与心得通过本次实习，我深刻认识到气候观测与分析在气候变化研究中的重要性。
以下是我的一些心得体会：1. 气象观测的重要性：气象观测是气候研究的基础，准确的观测数据对于揭示气候变化规律具有重要意义。
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。
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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10.29得分 指导教师 系 ~ 专业 ~ 年级 ~ 班次~ 姓名 Trichtu 学号 ~ 实习目的：1掌握大气环流基本状况的表征－－平均、距平、纬偏图2大气环流基本状况分析3熟悉了解：资料格式FORTRAN 语言4 GRADS 绘图（数据描述文件及执行程序实习内容：(1)计算1948-2007年（60年）1月的平均高度场，绘制环流平均图；(2)计算2008年1月的高度距平，绘制高度距平场图（相对于1948-2007年共60年的平均）；(3)计算2008年1月的高度场纬偏值，绘制环流纬偏图。
实习资料：NCEP/NCAR 1948－2008年1～12月的500hPa 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73GRD 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：①计算（1948-2007）1月平均高度场，绘平均图；(i,j)为经、纬格点，m 为样本长度，k 为年份②计算2008年1月的高度距平，绘距平图；(i,j)为经、纬格点，m 为纬圈格点数，k 为年份③计算2008年1月的高度场纬偏值，绘纬偏图),(1),(1j i H m j i H m k k ∑==11(,)(,)(,)m k k k k HA i j H i j H i j m ''==-∑(i,j)为经、纬格点，m 为样本长度，k 为年份实习步骤①编写计算1948-2007年（共60年）1月500hPa 高度平均程序；②编写计算2008年1月500hPa 高度场距平程序（相对于1948-2007年共60年的平均）程序；③编写2008年1月500hPa 高度场纬向平均和偏差程序；④根据①②③结果数据编写GRADS 数据描述文件及执行文件，并绘图。
program EX1real a(144,73,12,61),ave1(144,73),ave7(144,73),a2008(144,73)real aalt(73),p2008(144,73)integer i,j,imo,itopen(2,file='hgt500.grd',form='binary') !补充正确路径open(4,file='ave60.grd',form='binary') !补充数据输出路径do it=1,61do imo=1,12do j=1,73do i=1,144read(2)a(i,j,imo,it)enddo;enddo;enddo;enddocccccccccccccc 求平均do i=1,144do j=1,73do it=1,60ave1(i,j)=ave1(i,j)+a(i,j,1,it)ave7(i,j)=ave7(i,j)+a(i,j,7,it)enddoave1(i,j)=ave1(i,j)/60.0ave7(i,j)=ave7(i,j)/60.0`enddo;enddodo j=1,73do i=1,144write(4)ave1(i,j)enddo;enddodo j=1,73do i=1,144write(4)ave7(i,j)enddo;enddo),(1),(),(1j i H m j i H j i HLA mi k k k ∑=-=CCCCCC2008 距平do j=1,73do i=1,144a2008(i,j)=a(i,j,1,61)-ave1(i,j) end doend doopen(5,file='a2008.grd',form='binary') do j=1,73do i=1,144write(5) a2008(i,j)enddoenddoCCCCCCC偏距平do j=1,73do i=1,144aalt(j)=aalt(j)+a2008(i,j)/144.0 end doend dodo j=1,73do i=1,144partial(i,j)=a2008(i,j)-aalt(j)end doend doopen(6,file='p2008.grd',form='binary') do j=1,73do i=1,144write(6) p2008(i,j)enddoenddoendCtl文件：（其他的类似，不做重复）dset e:\copy\a2008.grdundef -9.99E+33title monthly mean hgt sta valuexdef 144 linear 0.000 2.500ydef 73 linear -90.000 2.500zdef 1 levels 500tdef 1 linear jan1948 1movars 1ab 1 -999 hgt abnormal 2008endvars;画图gs文件：（其他类似，不做重复）'reinit''open e:\copy\ave60.ctl''open e:\copy\a2008.ctl''open e:\copy\partial.ctl''enable print e:\copy\ave60.gmf''set grads off''set xlopts 1 1 0.15''set ylopts 1 1 0.13''set gxout shaded''d ave1.1''set gxout contour''d ave1.1''draw title Jan average 500hPa height''print''c''set grads off''set xlopts 1 1 0.15''set ylopts 1 1 0.13''set gxout shaded''d ave7.1''set gxout contour''d ave7.1''draw title Jul average 500hPa height''print''c''set grads off''set xlopts 1 1 0.15''set ylopts 1 1 0.13''set gxout shaded''d ab.2''set gxout contour''d ab.2''draw title 2008 Jan 500hPa anormal height' 'print''c''set grads off''set xlopts 1 1 0.15''set ylopts 1 1 0.13''set gxout shaded''d pa.3''set gxout contour''d pa.3''draw title 2008 Jan 500hPa partial height' 'print''c''disable print''reinit';实习结果分析(1)计算1948-2007年（60年）1月的平均高度场，绘制环流平均图60年冬季全球500hPa环流平均场从全球500hPa的高度场中看出，位势梯度在低纬地区较小，在中高纬地区较大。
由于北半球的海陆分布特点，北半球的位势呈现冬季三槽三脊的特点可以明显的表现出来。
而南半球受陆地较小，海洋热惯性较大的特点，分布较为平直。
60年夏季全球500hPa环流平均场从全球位势梯度分布来看，南大北少，低纬小，中高纬大。
最高的位势位于加勒比海地区。
由于太阳直射北半球，北半球的受热增多，气块膨胀，平均位势高度均大于南半球。
槽脊分布来看，北半球由弱的四槽四脊。
(2)计算2008年1月的高度距平，绘制高度距平场图（相对于1948-2007年共60年的平均）2008年1月500hPa距平场500hPa，北大西洋和欧洲大部分地区由强的正距平中心，东亚由一个较小的正距平中心。
北大西洋和北极圈地区有强的副局评中心，青藏高原有弱的距平中心。
而南半球表现为低纬地区的四个正距平中心和高纬地区一个位于海上的负距平中心。
(3)计算2008年1月的高度场纬偏值，绘制环流纬偏图2008年1月500hPa纬偏场北大西洋和欧洲大部分地区由强的正距平中心，东亚由一个较小的正距平中心。
北大西洋和北极圈地区及青藏高原上有强的副局评中心。
而南半球表现为低纬地区的四个正距平中心和高纬地区一个位于海上的负距平中心。