气象统计方法复习资料

51气象中的统计方法总结2、判别分析；广东省徐闻气象局[20]用二级判别做台风登陆地段；3、相关分析；近20年来在气象统计中用得较多的主要有典型相关（；奇异值分解（SVD）也是提取两个场的最大线性相关；4、气象场的分解及其应用；50年代中期由Loreng引入到大气科学研究中的；4．1经验正交函数（EOF）分解；章基嘉等[30]应用经验正交函数对亚洲500hP；4．2主成份（主分量）2、判别分析广东省徐闻气象局[20]用二级判别做台风登陆地段的预报。

Fisher、Bayes以及逐步判别等虽然在气象实际中广泛应用,但严格地说,这些方法仅当变量为正态分布时才可应用， Logistic判别对变量的基本假设条件较宽,对未经正态检验的变量应用本方法是可行的，且可用于既有连续变量又有多值离散变量的情形。

吕纯濂等[21] 将Logistic判别引入中国气象界,并研究了二次Logistic判别[22]分析及逐步判别[23]在气象中的应用。

3、相关分析近20年来在气象统计中用得较多的主要有典型相关（CCA）分析和奇异值分解（SVD）方法。

CCA是提取两个气象场的最大线性相关摸态的方法。

朱盛明、祝浩敏[24]在数值预报的解释应用中用典型相关分析提取有物理意义的预报因子作预报方程。

陈嘉玲、谢炯光[25]用典型相关分析作中期冷空气预报。

黄嘉佑[26]用典型相关分析作副高的统计动力预报。

近年来发展了一种新的CCA改进方法，称为典型相关分析的BP（Barnert 和Preisendorfer）方法,在气象统计中也得到了应用[27]。

奇异值分解（SVD）也是提取两个场的最大线性相关摸态的方法，SVD 方法可以变成是两个要素场关系的扩大EOF分析。

谢炯光等[28]用奇异值分解方法，求出了广东省前汛期（4-6月）西太平洋场海温与广东省降水场的6对奇异向量，来作汛期降水趋势预报。

江志红等[29]用SVD方法讨论了中国夏半年降水与北太平洋海温异常的关系。

气象统计方法题库摘要：一、气象统计方法概述1.气象统计方法的定义2.气象统计方法的作用二、气象统计方法的应用领域1.气候分析与预测2.气象灾害评估3.气象服务与规划三、气象统计方法的主要内容1.数据收集与处理2.描述性统计分析3.概率论与数理统计4.时空分析与建模四、气象统计方法的发展趋势1.数据挖掘技术在气象统计中的应用2.机器学习与人工智能在气象统计中的应用3.云计算与大数据技术在气象统计中的应用五、气象统计方法的实践与案例1.我国气象统计方法的实践成果2.国际气象统计方法的案例分析正文：一、气象统计方法概述气象统计方法是指通过收集、处理、分析气象观测数据，运用概率论、数理统计、时空分析等手段，对气象现象及其变化规律进行研究的一种科学方法。

气象统计方法在气候分析与预测、气象灾害评估、气象服务与规划等领域发挥着重要作用。

二、气象统计方法的应用领域1.气候分析与预测：气象统计方法可用于分析气候类型的分布、气候变率的规律等，为气候预测提供依据。

2.气象灾害评估：通过气象统计方法对气象灾害的历史数据进行统计分析，评估灾害风险，为防灾减灾工作提供支持。

3.气象服务与规划：气象统计方法在天气预报、气候资源评估、农业气象服务、城市规划等方面具有重要意义。

三、气象统计方法的主要内容1.数据收集与处理：包括地面气象观测、高空观测、遥感观测等多种数据来源，数据处理涉及数据质量控制、数据融合、数据标准化等环节。

2.描述性统计分析：对气象数据进行概括性描述，包括平均值、标准差、极值等，以揭示数据的基本特征。

3.概率论与数理统计：应用于气象现象的规律性分析、气象预报的准确性评估、气象灾害的概率分析等。

4.时空分析与建模：对气象数据进行时空分析，构建气象模型，探讨气象现象的演变规律。

四、气象统计方法的发展趋势1.数据挖掘技术在气象统计中的应用：数据挖掘技术可以从海量气象数据中发现有价值的信息，提高气象统计的效率和准确性。

51气象中的统计方法总结2、判别分析；广东省徐闻气象局[20]用二级判别做台风登陆地段；3、相关分析；近20年来在气象统计中用得较多的主要有典型相关（；奇异值分解（SVD）也是提取两个场的最大线性相关；4、气象场的分解及其应用；50年代中期由Loreng引入到大气科学研究中的；4．1经验正交函数（EOF）分解；章基嘉等[30]应用经验正交函数对亚洲500hP；4．2主成份（主分量）2、判别分析广东省徐闻气象局[20]用二级判别做台风登陆地段的预报。

Fisher、Bayes以及逐步判别等虽然在气象实际中广泛应用,但严格地说,这些方法仅当变量为正态分布时才可应用， Logistic判别对变量的基本假设条件较宽,对未经正态检验的变量应用本方法是可行的，且可用于既有连续变量又有多值离散变量的情形。

吕纯濂等[21] 将Logistic判别引入中国气象界,并研究了二次Logistic判别[22]分析及逐步判别[23]在气象中的应用。

3、相关分析近20年来在气象统计中用得较多的主要有典型相关（CCA）分析和奇异值分解（SVD）方法。

CCA是提取两个气象场的最大线性相关摸态的方法。

朱盛明、祝浩敏[24]在数值预报的解释应用中用典型相关分析提取有物理意义的预报因子作预报方程。

陈嘉玲、谢炯光[25]用典型相关分析作中期冷空气预报。

黄嘉佑[26]用典型相关分析作副高的统计动力预报。

近年来发展了一种新的CCA改进方法，称为典型相关分析的BP（Barnert 和Preisendorfer）方法,在气象统计中也得到了应用[27]。

奇异值分解（SVD）也是提取两个场的最大线性相关摸态的方法，SVD 方法可以变成是两个要素场关系的扩大EOF分析。

谢炯光等[28]用奇异值分解方法，求出了广东省前汛期（4-6月）西太平洋场海温与广东省降水场的6对奇异向量，来作汛期降水趋势预报。

江志红等[29]用SVD方法讨论了中国夏半年降水与北太平洋海温异常的关系。

第一章 气象资料及其表示方法 1、 平均值2、 距平 含义：反映数据偏离平均值的状况 距平序列：单要素样本中每个样本资料点的距平值组成的序列称为距平序列，也可以记为距平向量。

3、中心化的概念：把资料处理为距平的方法叫中心化。

气象上常用距平值代替原样本中的资料值作为研究对象。

4、 中心化的必要性：因为气象要素的年变化周期影响很大，各月的平均值不一样，为了使之能在同一水平下比较，常使用距平值（比如之前的举例）。

5、中心化的特性：距平值的平均值为/偏低）。

6、方差和均方差（标准差） 对气象要素x,资料长度n, 含义：S X 是均方差，描述样本中资料与平均值差异的平均状况，反映变量围绕平均值的平均变化程度（离散程度），S X 2是方差。

7、 方差和均方差（标准差）气象上的应用：1)如果12月份气温标准差比1月份大，反映了12月份气温随时间变化幅度比1月大。

2)对于同一个月，如果南京气温的标准差比北京小，说明北京气温变化幅度大。

(内陆日变化较沿海大,这个日变化大小的比较就使用标准差比较的)3）均方差小的要素预报比大的容易。

均方差越大，变量不确定性越大，预报越困难。

4）变量减去某常数后均方差相同。

8、累积频率：变量小于某上限的次数与总次数之比。

（样本特征—直方图）9、总体(母体)：统计分析对象的全体。

样本：总体中的一部分。

10、为何要进行标准化？各要素单位不同、平均值和标准差也不同。

为使它们在同一水平上比较，采用标准化方法，使它们变成同一水平的无单位的变量----标准化变量。

Sx X Xt Xzt /)(-=目的：为了消去单位量纲不同所造成的影响。

正态化的必要性：各类统计预报模型和统计检验方法(F,t,u,X 2检验)要求资料是符合正态分布 正态化的处理方法：立方根或四次方根；双曲正切转换；化为有序数后的正态化转换(标准化和正态化)11、标准化变量的平均值为0。

标准化变量的方差为1。

12、峰度系数与偏度系数峰度系数与偏度系数是用来衡量随机变量分布密度曲线形状的数字特征，描述了气候变量的分布特征。

气象统计方法题库第一题：某地2019年1月份的平均气温数据如下：-1℃，2℃，3℃，0℃，-3℃，4℃，-2℃，1℃。

请你计算该地1月份的平均气温。

解析：平均气温的计算方法是将所有观测值相加，然后除以观测次数。

根据给出的数据，我们可以将所有的气温相加，得到总和为：-1 + 2 + 3 + 0 + (-3) + 4 + (-2) + 1 = 4。

观测次数为8次，所以平均气温为总和除以观测次数，即：4 / 8 = 0.5℃。

所以该地1月份的平均气温为0.5℃。

第二题：某地区连续5天的日平均气温数据如下：20℃，22℃，21℃，24℃，23℃。

请你计算这5天的平均气温。

解析：同样，平均气温的计算方法是将所有观测值相加，然后除以观测次数。

根据给出的数据，我们可以将所有的气温相加，得到总和为：20 + 22 + 21 + 24 + 23 = 110。

观测次数为5次，所以平均气温为总和除以观测次数，即：110 / 5 = 22℃。

所以这5天的平均气温为22℃。

第三题：某地区某月份的日最高气温数据如下（单位：摄氏度）：1日：20℃，2日：22℃，3日：18℃，4日：23℃，5日：21℃，6日：25℃，7日：24℃，8日：19℃，9日：20℃，10日：22℃。

请你计算这个月的最高气温的平均值。

解析：计算方法同样是将所有观测值相加，然后除以观测次数。

根据给出的数据，我们可以将所有的最高气温相加，得到总和为：20 + 22 + 18+ 23 + 21 + 25 + 24 + 19 + 20 + 22 = 214。

观测次数为10次，所以平均最高气温为总和除以观测次数，即：214 / 10 = 21.4℃。

所以这个月的最高气温的平均值为21.4℃。

第四题：某地区5月份30天的最低气温数据如下（单位：摄氏度）：1日：10℃，2日：11℃，3日：9℃，4日：12℃，5日：11℃，6日：14℃，7日：13℃，8日：9℃，9日：10℃，10日：12℃，11日：11℃，12日：10℃，13日：12℃，14日：15℃，15日：14℃，16日：11℃，17日：13℃，18日：12℃，19日：14℃，20日：15℃，21日：12℃，22日：11℃，23日：9℃，24日：10℃，25日：11℃，26日：14℃，27日：13℃，28日：10℃，29日：12℃，30日：11℃。

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。

《气象统计方法》复习要点及思考题一、填空题1.气候变化上通常说的异常，可以用 距平这个基本统计量来描述，它反映数据偏离平均值（气候态）的状况，把资料处理成该统计量的形式，叫做资料的中心化。

2. 距平是指要素偏离平均值（气候态）的状况，把资料处理为距平的方法叫中心化。

3. 如果一月南京气温的标准差比北京小，说明一月南京气温变化幅度比北京小，预报较为容易。

4.对资料进行标准化可以消除单位量纲不同造成的影响，其表达式为x，标准化以后资料的均方差为1，平均值是_0_。

5. 频率表是用来描述 状态资料的统计特征的。

6. 一元线性回归分析中回归系数b 与相关系数r 之间的关系为b=lxy/lxx,r=lyy(1-r2)7. 多元线性回归中常采用最小二乘法求回归系数。

8. 滑动平均是趋势拟合技术最基础的方法，它相当于低通滤波器。

9.最后一个累积距平值为 0 。

10. 复相关系数是衡量一个变量和 多个变量之间的线性关系程度的量。

11. 变量场X 表示为 ，则第i 个特征向量对变量X的方差贡献为 ，前P 个特征向量对变量场的累积方差贡献为 。

12. 对上题中的变量场X ，当 m>>n 时在实际计算中通常需进行时空转换。

13. 相关系数的绝对值越大，表示变量之间关系越 密切（紧密）。

14. 在事件B 已经发生的条件下计算事件A 的概率，称为事件A 在事件B 已出现条件下的 条件概率。

15. 二分类预报是指只预报事件A 出现或者不出现，又称为正反预报。

16. 在对回归问题进行方差分析时，预报量的方差可以表示成_回归方差与误差或残差方差之和。

17. 气象中一些气象要素，如冰雹、晕、雾等天气现象，气象资料中仅记录为“有”或“无”可用“1”或“0”二值数字化表征，这类变量可看成离散型随机变量。

对于这种状态要素，可以用条件概率选择预报因子并且用二项分布检验预报因子的可靠程度。

气温、气压及降水量等气象要素，观测值在正、负无穷之间，这种类型要素可看成为连续型随机变量。

第一章气象资料及其表示方法一、数据资料的统计特征要素样本中资料分布的特点----用一些统计量表征。

1、平均值含义：平均值是要素总体数学期望的一个估计。

反映了该要素的平均（气候）状况。

2、距平含义：反映数据偏离平均值的状况，也是通常所说的异常。

**中心化**概念：把资料处理为距平的方法叫中心化特性：距平值的平均值为0，使用方便；直接作为预报值，比较直观（偏高/偏低）。

3、方差和均方差（标准差）含义：是均方差，描述样本中资料与平均值差异的平均状况，反映变量围绕平均值的平均变化程度（离散程度），是方差。

标准差大-----变化幅度大；均方差小的要素预报比大容易，变化幅度小；变量减去某常数后均方差相同。

累积频率：变量小于某上限的次数与总次数之比。

二、总体和样本1、总体(母体)：统计分析对象的全体。

2、样本：总体中的一部分。

三、数据的标准化各要素单位不同、平均值和标准差也不同。

为使它们在同一水平上比较，采用标准化方法，使它们变成同一水平的无单位的变量----标准化变量（消除单位量纲的影响）。

证明：（1）标准化变量的平均值为0。

（2）标准化变量的方差为1。

峰度系数与偏度系数是用来衡量随机变量分布密度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：表征分布形态图形顶峰的凸平度（即渐进于横轴的陡度）。

三、状态资料和统计特征1.状态资料（离散型随机变量）表征气象要素的各种状态，观测结果无法用数据表示。

2.频率表、分布列----------列出各个状态出现的频率。

对样本而言是频率表，总体而言就是分布列。

四、多要素的气象资料两个方面来研究问题：“R型分析”：研究不同变量（要素）或同一要素不同格点之间的关系。

（行）“Q型分析”：研究样本之间的关系（列）。

五、统计量---协方差和协方差矩阵1.协方差衡量任意两个气象要素（变量）之间关系的统计量(正、负相关关系)（另外一个统计量叫相关系数）（距平的内积）反映了两个气象要素异常关系的平均状况，或者两个变量的正、负相关关系。

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。

第五章1.日变化：近地面白天午后最大，夜间凌晨最小上层白天午后风小，夜间风大晴天〉阴天，陆地〉海洋年变化：一般北半球中纬度地区，冬季最大，夏季最小，我国大部分地区，春季是冷暖交替时期，春季风最大2.风对农业生态系统有利影响：•使群体内外热量相等•是植物被动吸水，矿物运输的原动力•使叶片边缘层变薄，减少二氧化碳进入植物体内的阻力•使群体内外，上下层二氧化碳相平衡•传播花粉，抱子，种子，果实等3.风对农业生态系统不利影响：•造成植物的机械损伤，还为病原菌从伤口侵入植物体提供条件•引起植物落花，落果，落荚，落粒或大片倒伏•加重干旱，低温，暴雨，暴雪污染等不利影响• 传播病虫害，风蚀，风沙害4.风的人为调节措施：•营造防风林，建造农田防护林带•选择背风点•选择抗风作物和品种•改善栽培措施：带状种植，合理间，套作，设置防风墙，防风洼•选择支撑点弟八早1.寒潮主要现象：剧烈降温，伴有冻害，大风2.纬度和海拔越高春霜冻结束越迟，秋霜冻开始越早。

3.霜与霜冻区别4.农业气象灾害经济评估指标：灾情指标，控制指标，防御效果指标5.灾害风险分析方法：野外调查法，模拟试验法，遥感技术法，历史资料的统计计算分析第七章1.农业研究重点内容：粮食，耕地，土壤退化，资源，环境问题2.农业气候资源：光，热，水，气资源3.农业气候资源特点：•无限的循环性和单位时段的有限性•波动性和相对稳定性•区域差异性和相似性•一个综合概念，具有多功能的特点•二重性•相互依存性和可改造性•有无值价性4.小气候概念：在任何一个地区内，由于下垫面状况和性质的不同，在小范围内形成一种与大气候不同特点的气候。

特点：范围较小差别大稳定性强，具有相对稳定性5.小气候效应的农业措施：•耕作措施：耕翻，耙平，垄作•种植措施：种植行向，种植密度，间作及套作•灌溉措施：6.温度升高对我国农业的影响：•温度升高对中国农田蒸散的影响•温度升高对中国农业气候带，农牧过渡带的影响•气候变暖对中国种植制度的影响•气候变暖对中国作物生育期的影响，随温度升高而缩短•气候变暖对中国农业虫害的影响7.适应气候变化的农业对策：•发展农业科学技术，提高农业生产水平•改革种植制度，调整作物布局•保护耕地，提高土地生产力•加强生物技术研究，选育适应气候变化的新品种•改善热量条件，提高水分有效利用率•改善施肥技术，增加作物二氧化碳吸收量•加强农业生产管理，有效防治病虫害•加强气象灾害研究和预测&我国各级农业界限温度初日随纬度，海拔升高而推后，终日随纬度，海拔升高而提前，各级界限温度持续期随纬度，海拔升高而缩短。

《气象统计方法》复习要点及思考题1、 气候变化上通常说的异常，可以用 距平这个基本统计量来描述，它反映数据偏离平均值（气候态）的状况，把资料处理成该统计量的形式，叫做资料的中心化。

2、 距平是指要素偏离平均值（气候态）的状况，把资料处理为距平的方法叫中心化。

3、 如果一月南京气温的标准差比北京小，说明一月南京气温变化幅度比北京小，预报较为容易。

4、 对资料进行标准化可以消除单位量纲不同造成的影响，其表达式为xt zt s x x x -=，标准化以后资料的均方差为1，平均值是_0_。

5、 频率表是用来描述 状态资料的统计特征的。

6、 一元线性回归分析中回归系数b 与相关系数r 之间的关系为b=lxy/lxx,r=lyy(1-r2)7、 多元线性回归中常采用最小二乘法求回归系数。

8、 滑动平均是趋势拟合技术最基础的方法，它相当于低通滤波器。

9、 最后一个累积距平值为 0 。

10、 复相关系数是衡量一个变量和 多个变量之间的线性关系程度的量。

11、变量场X X 个特征向量对变量场的累积方差贡献为 。

12、 13、 14、在事件B 已经发生的条件下计算事件A 的概率，称为事件A 在事件B 已出现条件下的 条件概率。

15、 二分类预报是指只预报事件A 出现或者不出现，又称为正反预报。

16、 在对回归问题进行方差分析时，预报量的方差可以表示成_回归方差与误差或残差方差之和。

17、气象中一些气象要素，如冰雹、晕、雾等天气现象，气象资料中仅记录为“有”或“无”可用“1”或“0”二值数字化表征，这类变量可看成离散型随机变量。

对于这种状态要素，可以用条件概率选择预报因子并且用二项分布检验预报因子的可靠程度。

气温、气压及降水量等气象要素，观测值在正、负无穷之间，这种类型要素可看成为连续型随机变量。

对于这种定量数据要素，主要用相关系数选择预报因子或因子集，并用t_检验方法检验其可靠性。

18、 如果序列的__自_相关系数为较大正值，表明序列具有_高持续性_；如果序列的滞后自相关系数接近0或为负值，表明序列无持续性。

气象统计复习题气象统计复习题气象统计是气象学中的一门重要课程，它通过对气象要素的观测和分析，揭示了大气运动的规律和气象现象的变化趋势。

在学习气象统计时，我们需要掌握一些基本的概念和方法，以便能够正确地理解和解释气象数据。

下面，我们将通过一些复习题来帮助大家回顾和巩固相关知识。

1. 什么是气象要素？气象要素是指描述大气状态和变化的物理量，包括温度、湿度、气压、风速、降水等。

它们是气象学研究的基础，也是天气预报和气候研究的重要依据。

2. 如何描述气象要素的变化？气象要素的变化通常用统计学中的平均值、方差、频率分布等指标来描述。

平均值反映了气象要素的典型水平，方差则表示了其变化的幅度大小，频率分布则展示了不同取值的出现概率。

3. 什么是气象观测？气象观测是指对大气状态和气象要素进行实地或遥感测量的过程。

常见的气象观测方法包括气象站地面观测、卫星遥感观测、飞机探测等。

观测数据是气象统计的基础，对于研究天气和气候变化至关重要。

4. 如何分析气象观测数据？分析气象观测数据需要运用统计学的方法，包括数据的整理、计算和推断。

常用的统计分析方法有频率分布分析、回归分析、时间序列分析等。

通过对观测数据的分析，可以揭示出气象现象的规律和趋势。

5. 什么是气候？气候是指某地区长期的天气状况，包括温度、湿度、降水、风向风速等要素的统计特征。

气候是天气的长期平均状态，它反映了地球不同地区的气候区划和季节变化。

6. 如何划分气候类型？气候类型的划分通常基于气象要素的统计特征和地理位置。

常见的气候分类方法有柯本气候分类法、索恩气候分类法等。

通过划分气候类型，可以更好地理解和比较不同地区的气候条件。

7. 什么是极端气候事件？极端气候事件是指在某个时间段内，气象要素的取值明显偏离正常范围的现象，例如暴雨、干旱、台风等。

极端气候事件对人类社会和自然环境都会造成重大的影响，因此对其进行监测和研究具有重要意义。

8. 如何预测气象灾害？预测气象灾害需要综合运用气象观测、数值模式和统计分析等方法。

气象学复习资料气象学复习资料一．名词解释干洁大气：除去了水汽和各种悬浮的固体与液体微粒的纯净大气，称为干洁大气。

下垫面：指与大气底部相接触的地球表面，或垫在空气层之下的界面。

如地表面、海面及其它各种水面、植被表面等。

气象要素：构成和反映大气状态的物理量和物理现象，称气象要素。

主要包括气压、气温、湿度、风、云、能见度、降水、辐射、日照和各种天气现象等。

辐射：物体以发射电磁波或粒子的形成向外放射能量的方式。

由辐射所传输的能量称为辐射能，有时把辐射能也简称为辐射。

太阳高度角：太阳光线与地平面的交角。

是决定地面太阳辐射通量密度的重要因素。

在一天中，太阳高度角在日出日落时为0，正午时达最大值。

太阳方位角：太阳光线在地平面上的投影与当地子午线的交角。

以正南为0，从正南顺时钟向变化为正，逆时针向变化为负，如正东方为－90°，正西方为90°。

可照时间：从日出到日落之间的时间。

光照时间：可照时间与因大气散射作用而产生的曙暮光照射的时间之和。

太阳常数：当地球距太阳为日地平均距离时，大气上界垂直于太阳光线平面上的太阳辐射能通量密度。

其值为1367瓦•米-2。

大气质量数：太阳辐射在大气中通过的路径长度与大气铅直厚度的比值。

直接辐射：以平行光线的形式直接投射到地面上的太阳辐射。

总辐射：太阳直接辐射和散射辐射之和。

光合有效辐射：绿色植物进行光合作用时，能被叶绿素吸收并参与光化学反应的太阳辐射光谱成分。

大气逆辐射：大气每时每刻都在向各个方向放射长波辐射，投向地面的大气辐射，称为大气逆辐射。

. 地面有效辐射：地面辐射与地面吸收的大气逆辐射之差，即地面净损失的长波辐射。

地面辐射差额：某时段内，地面吸收的总辐射与放出的有效辐射之差。

温度(气温)日较差：一日中最高温度(气温)与最低温度(气温)之差。

温度(气温)年较差：一年中最热月平均温度(气温)与最冷月平均温度(气温)之差。

日平均温度：为一日中四次观测温度值之平均。