气象学五日滑动平均法ppt
《移动平均线》PPT课件_OK
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8.15、 8.07、 8.84、 8.10、 8.40、 9.10、 9.20、 9.10、 8.95、 8.70
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以五天短期均线为例：
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第五天均值=（8.15+8.07+8.84+8.10+8.40）/5=8.31
•
第六天均值=（8.07+8.84+8.10+8.40+9.10）/5=8.50
• (3)稳定性。由于MA的计算方法就可知道，要比较大地改变MA的数值， 无论是向上还是向下，都比较困难，必须是当天的股价有很大的变动。 因为MA的变动不是一天的变动，而是几天的变动，一天的大变动被 几天一分摊，变动就会变小而显不出来。这种稳定性有优点，也有缺 点，在应用时应多加注意，掌握好分寸。
• (4)助涨助跌性。当股价突破了MA时，无论是向上突破还是向下突破， 股价有继续向突破方面再走一程的愿望，这就是MA的助涨助跌
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第七天均值=（8.84+8.10+8.40+9.10+9.20）/5=8.73
•
第八天均值=（8.10+8.40+9.10+9.20+9.10）/5=8.78
5
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第九天均值=（8.40+9.10+9.20+9.10+8.95）/5=8.95
•
第十天均值=（9.10+9.20+9.10+8.95+8.70）/5=9.01
4
移动平均线计算方法
• MA=（C1+C2+C3+...+Cn)/N C:某日收盘价 N:移动平均周期
•
滑动平均模型
k
rk r0
1k1 2 k2 p k p
AR(p)的自相关函数
k
rk r0
1k1 2 k2 p k p
k k , 0 1
耶尔-瓦克尔(Yule-Walker)方程
1 1 2 1 p p1 2 11 2 p p2
rt,s rs,t
rt,t Var (xt )
时间序列的统计性质
• 自相关函数
t,s
rt , s rtt rss
t,s s,t
t,t 1
2. 平稳时间序列
• 所谓平稳时间序列是指时间序列
{xt, t=0,±1,±2,···}
对任意整数t， Ex2 ，且满足以下条件： t 1) 对任意t，均值恒为常数 Ext (与t无关的常数 )
p 1 p1 2 p2 p
对一个自回归序列求ˆ ，ˆ ，
1
2
假设p 1，得ˆ ˆ ，记ˆ
1
1
1
1
假设p 2，得ˆ ,ˆ，如果ˆ 不显著为零，记ˆ
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2
2
2
序列 ， ， ，称为偏自相关函数
1
2
3
对于p阶自回归模型，当j p时，a 0 j
Ext (1xtk1 x2 tk2 xp tk p tk ) Ext1xtk1 Ext2 xtk2 Ext p xtk p 1 rk1 2rk2 prk p
两边同除以r0 • 自相关函数
举例
ρk 1
yt 2 0.9 yt1 t
k 0.9k
0
我国雨带的推移PPT演示课件
读“北半球某天气系统形成示意图”，回答问题。
从图中可以看出，北半球气旋的东部吹__________风，反 气旋的东部吹__________风。
•16
冷、暖锋的判断
1．看符号
利用符号还可以确定锋面运动方向：符号所指方向 为锋面前进的方向。
2．看冷气团运动方向
若冷气团的运动只有暖气团一个方向，说明冷气团势力强，应为冷锋；若 冷气团遇到暖气团时有回转运动，则说明暖气团势力强，为暖锋。
的形成与此有关
冬半年出现；
在贵州易出现 灾害性天气— —“冻雨”
天山准 静止锋
南下冷空 在天山北坡常出现雨雪天 气受到天 气(来自西伯利亚的冷空气 山的阻挡 南下，被天山阻挡)
冬半年出现；
在北疆易出现 灾害性天气—
—“暴风 雪”(白灾)
•2
冷暖气团的势力相 当，锋面移动很慢 或长时间在一地徘 徊，这种锋面称准 静止锋。在它的控 制下，该地常出现 长时间的阴雨天气。
低压(气旋)
高压(反气旋)
气压 水平气流
(低空)
垂直气流
中心气压低于四周 由____流向____
____
中心气压高于四周 由____流向______
下沉
天气状况
多阴雨天气
多____天气
我国典型 的天气
夏秋季节影响我国东南沿
海地区的_台__风_
长江流域7、8月份的
“伏___旱_”；冬季的寒潮；北
方秋高气爽的天气
一场暖
•1
类型
形成
天气变化 过境前 过境时 过境后
判 断
我国典型 锋面天气
图示和符号
江淮准 冷暖气团 在江淮地区形成长达一个 六月份出现梅
气象学五日滑动平均法 ppt课件
时段
5/11- 9/11 6/11-10/11 7/11-11/11 8/11-12/11 9/11-13/11 10/11-14/11 11/11-15/11 12/11-16/11 13/11-17/11 14/11-18/11 15/11-19/11 16/11-20/11 17/11-21/11 18/11-22/11 19/11-23/11
一、在升温季节里，找出日平 均温度第一次出现≥ 5 ℃的日期
二、向前推四天 三、按日序依次计算出五日滑 动平均温度。
四、从一年中最长的一段大
于该界限温度的五日滑动平均温度 序列中，选取第一个≥ 5 ℃的五日 滑动平均温度。
五、从组成该五日滑动平均温
度的五天中，选取第一个日平均温 度≥ 5 ℃的日期
日期 日平 均
4/3- 8/3 3.6 5/3- 9/3 4.9 6/3-10/3 5.4 7/3-11/3 6.0 8/3-12/3 5.1
9/3-13/3 4.3
10/3-14/3 4.1 11/3-15/3 3.9 12/3-16/3 3.6 13/3-17/3 4.3 14/3-18/3 5.4 15/3-19/3 6.0 16/3-20/3 6.0
“太阳当空照，花儿对我笑，小鸟说早早早……”
五日滑动平均法的优势：
用温度直方图和年变化曲线来确定稳定通过 某界限温度的起止日期只适用于常年的气候统计， 而不能针对某一确定年份的温度变化情况。
1、绝对不稳定 2、绝对稳定
消除不稳定的波动，显示出温度变 化的平稳性，充分利用热量资源，所以 用五日滑动平均法。
五日 滑 动平 均 >5.0 6.5 6.0 5.4 5.0 5.1 5.3 5.4 5.1 5.1 6.0 6.1 6.4 7.0 5.4 2.6
气象学进入夏天的标准
气象学进入夏天的标准《气象学进入夏天的标准》前言嘿，朋友们！你有没有想过，到底什么时候才算是真正进入夏天了呢？是看到大街上的人们都穿上了短袖短裤？还是树上的蝉开始没完没了地叫？其实啊，在气象学里，进入夏天可是有一套明确的标准的呢。
这标准可不是随随便便定的，它就像一把神奇的尺子，能准确地量出夏天到来的脚步。
今天呀，咱们就来好好唠唠气象学进入夏天的标准，让你也成为天气小达人！适用范围这个气象学进入夏天的标准啊，适用的范围可广啦。
不管你是在繁华的都市，还是宁静的乡村；不管你是在海边享受着海风，还是在内陆感受着大地的气息，这个标准都适用。
比如说，你在北方的一个小镇上，想要知道夏天啥时候到，就可以按照这个标准来判断。
再比如，在南方的某个小岛上，同样也是依据这个标准来确定夏天的来临。
反正只要是和天气季节相关的，这个标准都能派上用场。
说白了，只要你想知道你所在的地方是不是进入夏天了，这个标准就是你的好帮手。
术语定义1. 平均气温- 这平均气温呢，就是把一天当中不同时刻测量到的气温加起来，然后再除以测量的次数得到的数值。
比如说，我们在一天里分别在早上8点、中午12点、下午4点和晚上8点测量了气温，把这四个温度加起来再除以4，得到的就是这一天的平均气温啦。
这是一个很重要的概念哦，在判断是否进入夏天的时候经常会用到。
2. 滑动平均- 这个听起来有点复杂，其实就是一种计算平均的方法。
我们不是只看某一天的平均气温，而是要取连续几天的平均气温来做分析。
就像我们把好几天的气温放在一个小滑块里，然后计算这个滑块里的平均气温。
比如说我们要计算5日滑动平均气温，就是把连续5天的日平均气温加起来再除以5。
这可以让我们对气温的变化有更平滑、更准确的认识，避免因为某一天的特殊气温而误判季节。
正文1. 标准的核心部分- 1.1 连续5日滑动平均气温- 在气象学上，当某地连续5日的滑动平均气温稳定在22℃以上时，就可以认为这个地方进入夏天了。
气候上入夏的标准
1. 入夏标准的核心条款
- 1.1 连续5日滑动平均气温法
- 在气象学上，一个地区入夏的标准通常采用连续5日滑动平均气温法。具体来说呢，就是当一个地方的连续5日滑动平均气温稳定地大于或等于22℃时，我们就说这个地方进入夏季了。这里的“稳定”很重要哦。说白了，就是这5天的滑动平均气温不能今天刚到22℃，明天又掉下去了，得持续保持在这个温度以上才行。比如说，某城市从5月1日开始计算滑动平均气温，5月1日 - 5日这5天的滑动平均气温都在22℃或者更高，而且之后也没有再出现低于22℃的情况，那这个城市就可以宣布入夏了。
适用范围
这个入夏的标准适用的场景还挺多的。首先呢，对于气象部门来说，这是一个很重要的指标。气象部门需要依据这个标准来统计季节的转换，从而为大家提供准确的季节信息，像发布天气预报的时候，就会说“咱们这个地区已经入夏了，大家要注意防暑降温”之类的话。
对于农业来说，入夏的标准也很关键。比如说农民伯伯们种的一些农作物，它们的生长周期和季节是紧密相关的。像西瓜，它比较适合在夏季生长，如果按照气候入夏的标准来判断，当进入夏天后，农民伯伯就知道西瓜到了快速生长和成熟的关键时期，需要合理安排浇水、施肥等农事活动。
- 2.2 Βιβλιοθήκη 见问题- 常见的一个问题就是，很多人会把单日的高温当成入夏的标志。比如说，有一天气温突然达到了30℃，大家就觉得夏天到了。但实际上，按照标准，我们得看连续5日的滑动平均气温。还有就是，不同的气象站测量的数据可能会有一点差异。毕竟气象站的位置、周围环境等因素都会影响气温测量的准确性。有时候一个城市里不同的气象站可能会在入夏时间的判断上有个一两天的差别，这也是正常的。但是气象部门会综合考虑多个气象站的数据来确定整个城市的入夏时间。
- 1.3 不同地区的调整
滑动平均取值法风速订正方法-概述说明以及解释
滑动平均取值法风速订正方法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述风速是气象学中一个重要的气象要素，对气象预测、气候研究、能源利用等领域具有重要意义。
然而，由于各种外部因素的影响，风速数据往往存在一定程度的误差和缺失。
因此，对风速数据进行订正是必不可少的。
滑动平均取值法是一种常用的数据处理方法，通过利用历史数据的加权平均值，可以减小数据的随机波动，更好地反映数据的趋势和真实值。
本文将探讨滑动平均取值法在风速订正中的应用，对于改善风速数据的精度和准确性具有重要意义。
通过深入研究滑动平均取值法的原理和风速数据订正的必要性，本文旨在为相关领域的研究人员提供一种有效的数据处理方法，并展望其在气象科学和能源利用等领域的应用前景。
1.2 文章结构本文主要分为引言、正文和结论三部分。
引言部分将介绍本文的主题和研究背景，包括概述研究的重要性和目的。
引言部分还将介绍滑动平均取值法风速订正方法的基本概念和原理。
正文部分将详细讨论滑动平均取值法的原理和风速数据订正的必要性。
另外，还将深入探讨滑动平均取值法在风速订正中的应用，以及其优势和局限性。
结论部分将对全文进行总结，展望该方法未来的应用前景，并提出结论和建议。
最后，还将探讨可能进行的进一步研究方向。
1.3 目的本文旨在探讨滑动平均取值法在风速订正中的应用，通过研究滑动平均取值法的原理和风速数据订正的必要性，探讨该方法在提高风速数据准确性和可靠性方面的作用。
通过本文的研究，我们希望能够深入了解滑动平均取值法在气象领域的应用价值，为气象数据处理和分析提供更加有效的方法和工具，推动气象领域的科学研究和应用技术的发展。
2.正文2.1 滑动平均取值法的原理滑动平均取值法是一种常用的数据处理方法，它通过计算一系列连续数据点的平均值来平滑原始数据，从而减少随机波动的影响，更好地反映数据的整体趋势。
其原理可以简单概括如下：首先，选取一个固定大小的窗口大小（通常为奇数），然后将窗口内的数据进行求和，再除以窗口大小即可得到该窗口下的平均值。
指数平滑法课堂PPT
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若时间序列的变动呈现出二次曲线趋 势，则需要采用三次指数平滑法进行预测。 三次指数平滑是在二次指数平滑的基础上 再进行一次平滑，其计算公式为
St(3)St(2)(1)St( 3 1 )（1-17）
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三次指数平滑法的预测模型为
式中：
y ˆtTatbtTctT2
a t3 S t(1 ) 3 S t(2 )S t(3 )
3
指数平滑应用
• 指数平滑法是生产预测中常用的一种方法 。也用于中短期经济发展趋势预测，所有 预测方法中，指数平滑是用得最多的一种
4
• 指数平滑法的基本公式：St=ayt+(1-a)St-1 式中，
•
St--时间t的平滑值；
•
yt--时间t的实际值；
•
St-1--时间t-1的平滑值；
•
a--平滑常数，其取值范围为[0,1]
b t 2 ( 1 )2 [ ( 6 5)S t ( 1 ) 2 ( 5 4)S t (2 ) ( 4 3)S t ( 3 )]
ct 2(1 2)2[St(1)2St(2)St(3)]
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20
解：通过实际数据序列呈非线性递增趋势，采用
三次指数平滑预测方法。解题步骤如下。确定
指数平滑的初始值和权系数（平滑系数）。
新数据所占的比重就愈大，原预测值所占 比重就愈小，反之亦然。
26
• 一是对数据的转折点缺乏鉴别能力，但这 一点可通过调查预测法或专家预测法加以 弥补。
• 二是长期预测的效果较差，故多用于短期 预测。
27
• （1）对不同时间的数据的非等权处理较符 合实际情况。
• （2）实用中仅需选择一个模型参数 即可
12
讲 技术分析—移动平均线理论PPT课件
第十二讲 技术分析——移动平均线理 论
2021年6月1日星期二
第13页/共52页
第十二讲 技术分析——移动平均线理论
一、简单移动平均数线
5日均线
10日均线
第十二讲 技术分析——移动平均线理 论
银山谷
2021年6月1日星期二
第14页/共52页
20日均线
第十二讲 技术分析——移动平均线理论
一、简单移动平均数线
2021年6月1日星期二
第35页/共52页
第十二讲 技术分析——移动平均线理论
二、平滑异同移动平均线
第十二讲 技术分析——移动平均线理 论
2021年6月1日星期二
第36页/共52页
第十二讲 技术分析——移动平均线理论
二、平滑异同移动平均线
第十二讲 技术分析——移动平均线理 论
2021年6月1日星期二
2021年6月1日星期二
第7页/共52页
第十二讲 技术分析——移动平均线理论
一、简单移动平均数线
2、四大卖出信号 （1）当MA由上升逐渐走平转弯下跌，股价从MA的上方向下跌破MA时， 是卖出信号； （2）股价虽向上突破MA，但又立即跌到MA之下，而这时MA仍继续向 下，为卖出信号； （3）股价跌落于MA之下，然后向MA弹升，但未升穿MA又告回落，为 卖出信号； （4）股价升穿MA后在MA上方急剧上升，距MA越来越远，且上涨幅度 相当可观，属于超买现象，为卖出信号。
第37页/共52页
第十二讲 技术分析——移动平均线理论
二、平滑异同移动平均线
第十二讲 技术分析——移动平均线理 论
2021年6月1日星期二
第38页/共52页
第十二讲 技术分析——移动平均线理论
溧阳近55年来气温变化特征分析
溧阳近55年来气温变化特征分析（南京信息工程大学应用气象学院，南京210044）摘要：基于溧阳基本站1953—2007年气象数据，分析了该站点1956—1998年气温的月平均、季节平均、极值；1953-2007年任意一年1月、7月气温的变率；1953-2007年任意1年稳定通过0℃、5℃、10℃、15℃和20℃等天数及起止日期。
结果表明，每年1月平均气温较低，7、8月平均气温较高；每年夏季平均气温最高，冬季平均气温最低；每年温度最大值约在31—32℃，最小值约在-2—-4℃；溧阳稳定通过0℃、5℃、10℃、15℃和20℃的初日呈提前趋势，终日呈推迟趋势，初终间持续时间呈增加趋势。
关键词：平均气温界限温度初终日气温变化引言近年来，地球气候正经历着一场以变暖为主要特征的显著变化。
气候变化已经对许多自然系统造成了影响。
全球气候变化不仅影响自然系统和人类生存环境,也将影响世界经济发展和社会进步[1]。
因此,气候变化已经不再仅仅是一个科学问题,而日渐成为人们共同关心的重大社会问题[2]。
农业界限温度是标志某些重要物候现象或农事活动的开始、终止或转折点的日平均温度,对确定地区布局、耕作制度、结构调整等都具有十分重要的意义[3-4]。
溧阳地处苏浙皖三省交界的群山竹海之畔，山区海拔400—800m，属中纬度亚热带丘陵山区气候，气候温和、四季分明、光照充足、雨量充沛。
对溧阳的气候变化，已有一些研究成果，如姜瑞等[5]对溧阳白茶种植的气候适应性分析。
鉴于此，本文通过分析溧阳气象站的主要气象要素资料，揭示溧阳近55年来气温的变化特征。
1.资料与方法本文选取的气象观测资料为溧阳基本站（58345）1953—2007年的月平均、季节平均、极值；任意一年1月、7月气温的变率；任意1年稳定通过0℃、5℃、10℃、15℃和20℃等天数及起止日期。
在Excel、Matlab中进行数据处理及作图,采用相关方法进行线性拟合。
2.气温变化分析2.1 １９５６－１９９８年月平均气温变化（1）程序：ata=z(37:552,:)save dataload datatem=data(:,4:34)/10;season=zeros(172,3);aver_mon=zeros(516,1);for i=1:516aaa=find(tem(i,:)==3274.4);aver_mon(i,1)=(sum(tem(i,:))-length(aaa)*3274.4)/(31-length(aaa));end（2）结果：（3）结果分析：从表格可以看出，每年1月平均气温较低，最低温度约在3℃左右，其中1977年1月平均气温为-1.0℃;7、8月平均气温较高,最高温度在28℃左右；并且每年的月平均温度起伏不大，上升趋势不明显。
积温的统计
时段 7-11 8-12 9-13 10-14 11-15 12-16 13-17 14-18 15-19 16-20 17-21 18-22 19-23 20-24 21-25 22-26 23-27 24-28 25-29 26-30
五日均温 7.8 7.8 8.8 9.5
10.2 9.8 9.8 9.7
实习四 积温的计算
一、 二、 三、
原理 五日滑动平均法 直方图法
一、原理
1.日平均气温在春季第一次通过某一界限温度 的日期，称为该界限温度的起始日期；秋季最 后通过同一界限温度的日期，称为该界限温度 的终止日期。
2.由于温度的波动，春、秋季温度可能在某一 界限温度值附近升降几次，因此，采用“稳定 通过”的方法来确定界限温度得初日和终日。
时段 27-31 28- 1 29- 2 30- 3 31- 4 1- 5 2- 6 3- 7 4- 8 5- 9 6-10 7-11 8-12 9-13 10-14 …… ……
五日均温 12.4 12.0 13.6 14.4 15.0 15.2 16.2 17.3 17.3 16.0 14.4 12.7 11.4 11.1 12.0 …… ……
>10.0
三、直方图法
温度（℃）30 -Fra bibliotek25 -
20 -
15 -
10 -
5-
0-
12
1 23 4
5
67
8 9 10 11 12
-5 -
初日
终日
温度分布直方图与曲线图
(月份)
10.1 10.4 11.0 11.3 11.3 10.7
9.5 9.2 10.0 9.9 10.5 11.4
滑动平均法指数平滑法
对时间序列分析方法的学习摘要：本文对时间序列分析方法中的移动平均法、滑动平均法和指数平滑法进行简介，主要从数学公式、数学含义、计算方法这三个方面进行了介绍。
然后利用指数平滑法以钢厂产钢量预测进行了实例分析，得出了指数平滑法对钢厂产钢量模拟情况较好，但仍存在部分异常值不可模拟的结论。
最后对这三种方法进行了总结。
关键词：移动平均法滑动平均法指数平均法实证分析移动平均法又称滑动平均法，滑动平均模型法。
移动平均法的基本原理即算术平均，包括简单移动平均、加权移动平均、项和项移动平均，对称的亨德森移动平均、PA （阶段平均）等方法。
该方法直接采用时间序列的移动平均值来代表经济序列的长期趋势，优点是计算简便、方法客观，适用于长期趋势较为复杂且随机波动很大的时间序列数据的处理；同时也便于不同时间序列波动幅度大小变化的比较研究。
简单移动平均法采用的方法是取一定数量时期的数据平均，按时间顺序逐次推进，每推进一次，就舍去前一个数据，同时增加一个后续相邻的数据，再进行平均，依次类推，最后形成一个新的序列。
若原时间序列没有明显的不稳定变动的话，则可用最近一次移动平均数作为下一个时期预测值。
此方法的特点是只能用于近期预测，即只能对于后续相邻的那一项预测，而且也仅适用于时间序列变化比较平稳的近期预测。
移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量、公司产能等的一种常用方法。
移动平均法适用于即期预测。
当产品需求既不快速增长也不快速下降，且不存在季节性因素时，移动平均法能有效地消除预测中的随机波动，是非常有用的。
移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同移动平均法是一种简单平滑预测技术，它的基本思想是：根据时间序列资料、逐项推移，依次计算包含一定项数的序时平均值，以反映长期趋势的方法。
因此，当时间序列的数值由于受周期变动和随机波动的影响，起伏较大，不易显示出事件的发展趋势时，使用移动平均法可以消除这些因素的影响，显示出事件的发展方向与趋势（即趋势线），然后依趋势线分析预测序列的长期趋势。
滑动平均法及其现实应用案例
移动平均法移动平均法又称滑动平均法、滑动平均模型法（Moving average，MA）什么是移动平均法?移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量、公司产能等的一种常用方法。
移动平均法适用于即期预测。
当产品需求既不快速增长也不快速下降，且不存在季节性因素时，移动平均法能有效地消除预测中的随机波动，是非常有用的。
移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同移动平均法是一种简单平滑预测技术，它的基本思想是：根据时间序列资料、逐项推移，依次计算包含一定项数的序时平均值，以反映长期趋势的方法。
因此，当时间序列的数值由于受周期变动和随机波动的影响，起伏较大，不易显示出事件的发展趋势时，使用移动平均法可以消除这些因素的影响，显示出事件的发展方向与趋势（即趋势线），然后依趋势线分析预测序列的长期趋势。
移动平均法的种类移动平均法可以分为：简单移动平均和加权移动平均。
一、简单移动平均法简单移动平均的各元素的权重都相等。
简单的移动平均的计算公式如下：Ft=(At-1+At-2+At-3+…+At-n)/n式中，∙Ft--对下一期的预测值；∙n--移动平均的时期个数；∙At-1--前期实际值；二、加权移动平均法加权移动平均给固定跨越期限内的每个变量值以不同的权重。
其原理是：历史各期产品需求的数据信息对预测未来期内的需求量的作用是不一样的。
除了以n为周期的周期性变化外，远离目标期的变量值的影响力相对较低，故应给予较低的权重。
加权移动平均法的计算公式如下：Ft=w1At-1+w2At-2+w3At-3+…+wnAt-n式中，∙w1--第t-1期实际销售额的权重；∙w2--第t-2期实际销售额的权重；∙wn--第t-n期实际销售额的权∙n--预测的时期数；w1+ w2+…+ wn=1在运用加权平均法时，权重的选择是一个应该注意的问题。
经验法和试算法是选择权重的最简单的方法。
一般而言，最近期的数据最能预示未来的情况，因而权重应大些。
气象学五日滑动平均法PPT
五日滑动平均 法是在一个长序列
日期 日平 均
日/月 气温
<4/3 <5.0
时段
五日 滑 动平 均
的逐日资料中，按
4/3 0.0 4/3- 8/3 3.6
日序从第一天到第
5/3 3.9
5/3- 9/3
4.9
6/3 4.1 6/3-10/3 5.4
取
五天，第二天到第
平 均
7/3 4.4 7/3-11/3 6.0 8/3 5.8 8/3-12/3 5.1
10.5 4.9 5.9 7.4 -1.8
时段
5/11- 9/11 6/11-10/11 7/11-11/11 8/11-12/11 9/11-13/11 10/11-14/11 11/11-15/11 12/11-16/11 13/11-17/11 14/11-18/11 15/11-19/11 16/11-20/11 17/11-21/11 18/11-22/11 19/11-23/11
日期
日/月 <5/11
5/11 6/11 7/11 8/11 9/11 10/11 11/11 12/11 13/11 14/11 15/11 16/11 17/11 18/11 19/11 20/11 21/11 22/11
日平 均 气温
>5.0 6.7 8.8 8.4 5.2 3.6 4.2 5.7 6.2 6.0 4.6 4.6 4.1 6.4
一、在升温季节里，找出日平 均温度第一次出现≥ 5 ℃的日期
二、向前推四天 三、按日序依次计算出五日滑 动平均温度。
四、从一年中最长的一段大
于该界限温度的五日滑动平均温度 序列中，选取第一个≥ 5 ℃的五日 滑动平均温度。
滑动平均法解说
1.1滑动平均法的基本原理动态测试数据y(t) 由确定性成分f(t) 和随机性成分x(t) 组成, 且前者为所需的测量结果或有效信号, 后者即随机起伏的测试误差或噪声, 即x(t)=e(t)，经离散化采样后, 可相应地将动态测试数据写成e fyj jj+=j=1,2,…,N (1)为了更精确地表示测量结果, 抑制随机误差{e j }的影响, 常对动态测试数据{yj}作平滑和滤波处理。
具体地说, 就是对非平稳的数据{y j},在适当的小区间上视为接近平稳的, 而作某种局部平均, 以减小{e j }所造成的随机起伏。
这样沿全长N 个数据逐一小区间上进行不断的局部平均, 即可得出较平滑的测量结果{fj},而滤掉频繁起伏的随机误差。
例如, 对于N 个非平稳数据{yj} , 视之为每m 个相邻数据的小区间内是接近平稳的, 即其均值接近于常量。
于是可取每m 个相邻数据的平均值, 来表示该m 个数据中任一个的取值, 并视其为抑制了随机误差的测量结果或消除了噪声的信号。
通常多用该均值来表示其中点数据或端点数据的测量结果或信号。
例如取m 等于5,并用均值代替这5个点最中间的一个就有下式y3=1/5(y1+y2+y3+y4+y5)同理, y4=1/5(y2+y3+y4+y5+y6)即yf44=。
依此类推, 可得一般表达式为y fkk==∑-=+nnk y n 121k+1 k=n+1,n+2,…,N-n (2) 式中,2n+1=m, 显然, 这样所得到的{yfkk=}, 其随机起伏因平均作用而比原来数据{yk}减小了, 即更加平滑了, 故称之为平滑数据。
由此也可得出对随机误差或噪声的估计, 即取其残差为fyekkk==k=n+1,n+2,…,N-n (3)上述动态测试数据的平滑与滤波方法就称为滑动平均。
通过滑动平均后,可滤掉数据中频繁随机起伏,显示出平滑的变化趋势,同时还可得出随机误差的变化过程,从而可以估计出其统计特征量。
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10/3 6.4 11/3 7.0 12/3 0.3 13/3 1.5 14/3 5.3 15/3 5.6 16/3 5.4 17/3 3.7 18/3 7.2 19/3 8.1 20/3 8.4 >20/3 >5.0
4/3- 8/3 3.6 5/3- 9/3 4.9 6/3-10/3 5.4 7/3-11/3 6.0 8/3-12/3 5.1 9/3-13/3 4.3 10/3-14/3 4.1 11/3-15/3 3.9 12/3-16/3 3.6 13/3-17/3 4.3 14/3-18/3 5.4 15/3-19/3 6.0 16/3-20/3 6.0
四、从一年中最长的一段大
于该界限温度的五日滑动平均温度
序列中，选取第一个≥ 5 ℃的五日
滑动平均温度。
五、从组成该五日滑动平均温
度的五天中，选取第一个日平均温
度≥ 5 ℃的日期
-
日期 日平 均
日/月 气温
时段
五日 滑
动平 均
<4/3 <5.0 4/3 0.0 5/3 3.9 6/3 4.1 7/3 4.4 8/3 5.8
3.6 4.9 5.4 6.0 5.1 4.3 4.1 3.9 3.6 4.3 5.4 6.0 6.0 >5.0
3
五日滑动平均法求算稳定通过
某界限温度的起始日期的方法为：
（假设界限温度为5 ℃ ）
一、在升温季节里，找出日平
均温度第一次出现≥ 5 ℃的日期
二、向前推四天
三、按日序依次计算出五日滑
动平均温度。
五日 滑
动平 均 >5.0 6.5 6.0 5.4 5.0 5.1 5.3 5.4 5.1 5.1 6.0 6.1 6.4 7.0 5.4 2.6
5
稳定通过某界限温度的起始 日期为：3月14日
稳定通过某界限温度的终止 日期为：11月21日
-
6
10.5 4.9 5.9 7.4 -1.8
时段
5/11- 9/11 6/11-10/11 7/11-11/11 8/11-12/11 9/11-13/11 10/11-14/11 11/11-15/11 12/11-16/11 13/11-17/11 14/11-18/11 15/11-19/11 16/11-20/11 17/11-21/11 18/11-22/11 19/11-23/11
>20/3 >5.0
时段
4/3- 8/3 5/3- 9/3 6/3-10/3 7/3-11/3 8/3-12/3 9/3-13/3 10/3-14/3 11/3-15/3 12/3-16/3 13/3-17/3 14/3-18/3 15/3-19/3 16/3-20/3 17/3-21/3
五日 滑
动平 均
-
2
五日滑动平均
法是在一个长序列
的逐日资料中，按
日序从第一天到第
五天，第二天到第
值取 平
六天，第三天到第 均
七天······，每相应
五天的资料计算其
平均值。由此得到
的一序列资料称为
五日滑动平均值。
-
····· ·
日期 日平 均
日/月 气温
<4/3 <5.0 4/3 0.0 5/3 3.9 6/3 4.1 7/3 4.4 8/3 5.8 9/3 6.2 10/3 6.4 11/3 7.0 12/3 0.3 13/3 1.5 14/3 5.3 15/3 5.6 16/3 5.4 17/3 3.7 18/3 7.2 19/3 8.1 20/3 8法
-
1
五日滑动平均法的优势：
用温度直方图和年变化曲线来确定稳定通过 某界限温度的起止日期只适用于常年的气候统计， 而不能针对某一确定年份的温度变化情况。
1、绝对不稳定
2、绝对稳定
消除不稳定的波动，显示出温度变 化的平稳性，充分利用热量资源，所以
用五日滑动平均法。
-
日期
日/月 <5/11
5/11 6/11 7/11 8/11 9/11 10/11 11/11 12/11 13/11 14/11 15/11 16/11 17/11 18/11 19/11 20/11 21/11 22/11
日平 均
气温
>5.0 6.7 8.8 8.4 5.2 3.6 4.2 5.7 6.2 6.0 4.6 4.6 4.1 6.4
17/3-21/3 5 >5.0
4
≥℃
五日滑动平均法求算稳定通过某 界限温度的终止日期的方法为： （假设界限温度为5 ℃ ） 一、在降温季节里，从逐日日平均温 度资料中，找出日平均温度第一次出 现﹤ 5 ℃的日期 二、向前推四天 三、按日序依次计算出五日滑动平均 温度，直到出现第一个五日滑动平均 温度﹤ 5 ℃ 四、选取最后一个≥ 5 ℃的五日滑动 平均温度。 五、从组成该五日滑动平均温度 的五 天中，选取最后一个日平均温度≥ 5 ℃的日期