气象统计方法第一章气象及其表示方法.

气象统计与预报方法
气象统计与预报方法是一个广泛应用的领域，涉及到大量的数据分析和模型预测。

以下是一些常用的气象统计与预报方法：
1. 回归分析：通过找出气象要素之间的关系来进行预测。

例如，可以建立温度、湿度、气压等气象要素与未来天气状况之间的回归模型，从而预测未来的天气情况。

2. 时间序列分析：将气象数据按照时间顺序进行排列，并分析其随时间变化的特点。

通过对时间序列数据的分析，可以了解气象要素的长期变化趋势以及周期性变化规律，从而预测未来的天气情况。

3. 神经网络模型：基于人工智能和机器学习的方法，通过训练神经网络来识别气象数据中的模式和关系。

神经网络模型可以处理复杂的非线性关系，并且能够处理大量的数据，从而提高了天气预报的准确性和可靠性。

4. 数值预报模型：基于物理和数学方程模拟大气运动的方法。

通过求解这些方程，可以预测未来的天气情况。

数值预报模型是现代天气预报的主要工具之一，尤其在短期和中期天气预报中广泛应用。

5. 统计与物理相结合的方法：结合统计方法和物理方程，对大气运动进行模拟和预测。

这种方法能够更好地解释气象现象的物理过程，并且可以提高天气预报的准确性和可靠性。

6. 数据挖掘技术：通过分析大量的历史和实时气象数据，挖掘出隐藏在数据中的模式和关系。

例如，可以使用数据挖掘技术来分析过去的温度、湿度、气压等气象要素数据，找出它们与未来天气状况之间的关系，从而预测未来的天气情况。

总之，气象统计与预报方法的应用需要根据具体情况选择合适的方法，综合考虑数据的质量、模型的准确性和实际的应用需求等因素。

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。

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。

气象统计与预报方法气象统计与预报方法是一种基于历史数据和科学技术手段进行的天气预测方法。

随着气象科技的发展，气象统计与预报方法正逐渐成为预测天气变化的重要工具。

本文将围绕气象统计与预报方法的基本原理、应用领域和发展趋势展开阐述。

气象统计与预报方法的基本原理在于通过收集、分析历史气象数据来推断未来天气变化的可能情况。

这一方法依托于气象观测数据的积累和分析，通过统计气象要素的变化规律，探索天气现象的规律性和趋势性，从而进行天气预报。

通过对历史气象数据的分析，可以得出一定的规律性，进而用于预测未来一段时间内的天气变化。

气象统计与预报方法在日常生活中具有广泛的应用。

在农业生产中，可以根据气象统计与预报方法来制定农业生产计划，选择种植作物的品种和时机，以应对未来可能出现的气象变化。

在城市建设规划中，可以利用气象统计与预报方法来制定建筑物耐久性的标准，保障建筑物在恶劣气象条件下的安全性。

在交通运输领域，气象统计与预报方法也可以用于预测道路通行条件，制定交通运输方案，提高交通运输效率。

气象统计与预报方法在环境保护和资源开发中也具有重要作用。

通过对气象要素的统计分析，可以预测自然灾害的发生可能性，采取相应的防范和保护措施，减少人员和财产的损失。

在能源开发利用中，气象统计与预报方法可以用于风能、太阳能等可再生能源的开发规划，通过对气象条件的预测，科学地选择能源开发的地点和时间，提高能源开发的效率和利用率。

尽管气象统计与预报方法在许多领域具有重要意义，但也存在一些局限性。

气象统计与预报方法的准确性受限于历史数据的完整性和质量，部分地区的历史气象观测数据可能不足或不准确，从而影响预报结果的准确性。

气象统计与预报方法也受到气象系统复杂性和不确定性的影响，气象系统的多变性使得气象预报不可能完全准确，因此在实际应用中仍需要考虑其他预测手段和调整策略。

随着气象科技的不断发展，气象统计与预报方法也在不断演进和完善。

新一代卫星、雷达和气象观测设备的发展，为气象统计与预报方法提供了更加丰富和精准的观测数据，提升了气象预报的准确性和可靠性。