最新-气象站历史数据库统计分析 精品

第1篇一、引言宁城位于我国北方，地处内蒙古东部，是一个典型的温带大陆性气候区。

近年来，随着我国气象事业的发展，宁城气象观测数据日益丰富，为气象预报、气候变化研究、农业气象服务等领域提供了重要依据。

本报告旨在对宁城气象数据进行全面分析，揭示其变化规律，为相关领域提供参考。

二、数据来源及处理1. 数据来源本报告所使用的数据来源于中国气象局国家气象数据中心，包括宁城气象站1961年至2020年的月、季、年气象观测数据，包括气温、降水、蒸发、日照等要素。

2. 数据处理（1）数据清洗：对原始数据进行筛选，剔除异常值和缺失值。

（2）数据转换：将气温、降水等要素转换为无量纲数据，便于分析。

（3）数据插补：对缺失数据进行插补，提高数据的完整性。

三、气温分析1. 气温变化趋势从1961年至2020年，宁城气温呈现明显的上升趋势。

其中，1961-1970年气温变化较为平稳，1971-1980年气温逐渐上升，1981-1990年气温上升速度加快，1991-2000年气温持续上升，2001-2020年气温上升速度进一步加快。

2. 气温季节变化宁城气温季节变化明显，夏季高温多雨，冬季寒冷干燥。

夏季（6-8月）平均气温为23.6℃，冬季（12-2月）平均气温为-12.4℃。

春季（3-5月）和秋季（9-11月）气温适中，分别为8.5℃和9.2℃。

3. 气温日变化宁城气温日变化较大，白天气温较高，夜间气温较低。

白天最高气温出现在14:00左右，夜间最低气温出现在凌晨2:00左右。

四、降水分析1. 降水变化趋势从1961年至2020年，宁城降水量呈现波动上升趋势。

其中，1961-1970年降水量波动较大，1971-1980年降水量逐渐增加，1981-1990年降水量波动上升，1991-2000年降水量持续增加，2001-2020年降水量波动上升。

2. 降水季节变化宁城降水主要集中在夏季，冬季降水较少。

夏季（6-8月）降水量为365.5毫米，占全年降水量的56.5%。

气象台站数据分析、著录应用系统的介绍冯苏宁;项瑛;姜爱军;周学东;田心如【期刊名称】《气象科学》【年(卷),期】2006(026)002【摘要】"气象台站数据分析著录应用系统"由台站数据处理和数据管理组成.数据处理部分依据国家档案标准著录规则[1][2]、中国气象局要求[3][4],并充分考虑台站档案内容的特殊性,对台站档案进行广泛收集,经过筛选、比较、核实、分类、归纳和演绎、分析综合、动态分析、文献计量等方法确定标准著录格式,并完成台站数据著录及著录结果的录入工作.数据管理部分按照气象档案管理要求和用户需求设计相应的功能模块、各类数据库结构,程序全部采用Visual FoxPro 6.0关系型管理数据库语言编程,对江苏省所有地面、高空、农气台站数据进行综合管理,设置了数据采集、单站查询、总体统计查询、数据更新、标准输出等5大项功能,较好地满足了现行台站历史沿革数据的管理和应用需求.【总页数】6页(P217-222)【作者】冯苏宁;项瑛;姜爱军;周学东;田心如【作者单位】江苏省气象影视中心,南京,210008;江苏省气象科技开发应用中心,南京,210008;江苏省气象科技开发应用中心,南京,210008;江苏省气象科技开发应用中心,南京,210008;江苏省气象科技开发应用中心,南京,210008【正文语种】中文【中图分类】P49【相关文献】1.一个《气象信息局域网应用系统介绍》的多媒体示件制作 [J], 赵恒轩;高翔2.山东省三级气象台站基本气象资料管理应用系统 [J], 刘欣3.乌鲁木齐气象卫星地面站风云一号应用系统组成及运行情况介绍 [J], 李工;刘志红4.山洪雨量站WEB气象信息应用系统介绍 [J], 马召伟;苏利军;刘瑾宇;田泓;李丽霞5.《气象台信息局域网应用系统介绍》的多媒体示件设计与制作 [J], 赵恒轩;高翔因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

气象观测数据的分析和应用气象观测数据的分析和应用是现代气象学中非常重要的一个方面。

通过收集、分析和应用气象观测数据，我们可以更好地理解和预测天气变化，为农业、航空、交通等各个领域的决策提供指导。

本文将从气象观测数据的收集方法、分析技术以及在实际应用中的价值进行探讨。

首先，气象观测数据的收集是准确分析和应用的基础。

气象台站是最常见的气象观测数据收集点，其配备有各种观测仪器和设备，如温度计、气压计、风速计等，用于定期测量大气条件。

此外，卫星遥感技术也在气象数据收集中起到重要作用。

通过气象卫星拍摄地球表面的图像，我们可以获得大范围的气象数据，并及时分析和应用。

在气象观测数据的分析方面，统计学和数学模型是常用的工具。

首先，我们可以使用统计学方法对历史气象观测数据进行分析，以了解气候的周期性和趋势性变化。

例如，通过分析多年的降水量数据，我们可以确定一个地区的季节性降水模式，为农业灌溉和水资源管理提供参考。

此外，数学模型可以帮助我们模拟和预测气象条件。

例如，借助数学模型，我们可以预测风暴的路径和强度，为避免损失和减少灾害做出相应的准备。

气象观测数据在实际应用中的价值不可忽视。

首先，在农业领域，合理的灌溉和耕作是农作物生长和产量的关键。

通过分析气象观测数据，农民可以了解到温度、降水、湿度等气象因素的变化趋势，从而合理安排灌溉和耕作工作，提高农作物产量。

此外，气象观测数据对航空和交通行业也具有重要意义。

飞机起降、航线规划以及道路交通等都需要准确的气象信息。

通过分析气象观测数据，我们可以提前预测天气状况，以确保飞行安全和交通畅通。

此外，气象观测数据在环境保护和气候变化研究中发挥着重要作用。

通过分析大气中的温室气体和空气污染物的浓度变化，我们可以了解气候变化和环境污染的趋势，并采取相应措施减少二氧化碳排放和改善空气质量。

此外，气象观测数据还可以用于预测自然灾害，如台风、地震以及暴雨等，从而增强应急管理能力和减少灾害损失。

常州气象统计报告一、引言本报告旨在对常州市的气象数据进行统计分析，包括气温、降水量、风力等方面的数据。

通过对气象数据的分析，可以帮助人们更好地了解常州市的气候特点和变化趋势，为相关行业和个人提供参考。

本报告主要基于常州市自最近30年来的气象数据进行分析。

二、常州市气温统计数据1. 平均气温变化趋势根据常州市近30年的气象数据，得出以下平均气温变化趋势：年份平均气温（摄氏度）1990 15.61991 14.81992 16.21993 15.91994 16.81995 16.51996 15.91997 16.31998 14.71999 15.52000 16.12001 16.42002 15.22003 16.72004 15.82005 16.32006 15.72007 16.22008 14.92009 15.62010 16.12011 15.32013 16.22014 16.72015 15.92016 16.52017 15.82018 15.42019 16.32020 16.8根据上表可以看出，常州市的平均气温在近30年来呈上升的趋势，从1990年的15.6摄氏度增加到2020年的16.8摄氏度。

这表明常州市的气候正在变暖。

2. 气温极值统计根据常州市近30年的气象数据，统计得出以下气温极值数据：•最高气温：37.8摄氏度（发生在2013年）•最低气温：-12.5摄氏度（发生在1997年）根据上述数据可以看出，常州市的气温在夏季可能会达到较高的值，而冬季则可能会出现较低的极端寒冷天气。

三、常州市降水量统计数据1. 年降水量变化趋势根据常州市近30年的气象数据，得出以下年降水量变化趋势：年份降水量（毫米）1990 9671991 10231992 8521993 9381994 10461995 8131996 10651997 9781998 10531999 8752000 9282002 10502003 9932004 8502005 10212006 10132007 9442008 8172009 8692010 9382011 10252012 9312013 10022014 10472015 10232016 9452017 10052018 8272019 9382020 1036根据上表可以看出，常州市的年降水量波动较大，但整体来看并没有明显的上升或下降趋势。

三个全球气象灾难数据库对比及展望气象灾难是指由气象因素引发的造成人类生命财产损失的灾难事件，如台风、暴雨、干旱等。

全球各国为了更好地了解和应对气象灾难，纷纷建立了自己的气象灾难数据库。

在这篇文章中，我们将对比三个全球气象灾难数据库，并展望将来的进步方向。

第一个全球气象灾难数据库是由世界气象组织（WMO）主导建立的全球灾难风险减轻和适应性战略（DRR）数据库。

该数据库收集了全球各地的气象灾难事件和其对人类社会的影响。

这个数据库以统计数据为主，主要收集历史气象灾难事件的发生时间、地点、影响范围等信息。

通过对这些统计数据的分析，可以了解不同气象灾难对人类社会的恐吓程度。

第二个全球气象灾难数据库是由美国国家气象局（NOAA）建立的气象灾难数据库。

该数据库除了收集统计数据外，还收集了实时的气象灾难观测和预报数据。

这个数据库以实时数据为主，通过分析实时数据，可以更准确地猜测和监测气象灾难的发生和进步趋势。

同时，该数据库还提供了一些基于模型的猜测和风险评估工具，援助人们更好地了解气象灾难的潜在风险。

第三个全球气象灾难数据库是由联合国环境规划署（UNEP）主导建立的全球环境灾难数据库。

该数据库不仅收集了气象灾难事件的统计数据和实时观测数据，还收集了与气象灾难相关的环境因素数据。

通过对这些数据的分析，可以更好地理解气象灾难与环境之间的互相干系。

该数据库还提供了一些决策支持工具，援助各国制定更有效的气象灾难应对策略。

三个全球气象灾难数据库各有其优势和特点。

DRR数据库主要关注历史数据统计，可以为气象灾难探究提供历史背景和趋势分析；NOAA数据库主要关注实时数据监测和猜测，可以为气象灾难的预警与应急响应提供有力支持；UNEP数据库主要关注与环境因素的干系，可以为气象灾难的根本原因探究提供重要线索。

三个数据库的合作与沟通，将为气象灾难探究和应对措施的制定带来更多可能。

将来，全球气象灾难数据库的进步方向有以下几个方面。

起首，要加强多方数据的共享与整合，提高气象灾难数据库的数据质量和完整性。

全球天气网怎么查历年数据
查看历史数据，了解过去的天气情况，是追踪气候变化的重要手段，而全球天气网提供了可靠的数据支持，以帮助人们查询历史数据。

全球天气网是一个很实用的天气查询网站，其中有历年数据。

本文将从两个方面来探讨如何查询历年天气数据：
一、在官网上查询
1. 首先，打开全球天气网的官网；
2. 点击查询历史天气的按钮，输入相关信息，例如地点、查询的时间
范围；
3. 点击搜索按钮，系统会根据您的输入显示历史天气数据，你也可以
根据提示调整输入信息；
4. 进一步查看，点击数据分析图表，可以看到关于历史天气信息的详
细数据，以及可视化报告。

二、使用app
1. 打开手机应用商店，搜索“全球天气”应用，选择下载安装；
2. 打开应用，输入查询的地点信息；
3. 点击应用的历史趋势模块，可以查询历史天气数据；
4. 选择查询的时间范围；
5. 点击搜索，系统会根据您的输入显示历史天气数据；
6. 如果需要进一步查询，可以点击查看数据分析图表，可以查看更详细的天气信息数据，以及可视化报告等。

以上就是如何查询历史天气数据的方法，不管你是使用网站还是使用手机应用，都可以向全球天气网查询历史天气数据，帮助您更准确的分析出当前的气候状态。

第1篇一、前言随着我国气象事业的快速发展，气象数据的收集和分析在天气预报、气候研究、灾害预警等方面发挥着越来越重要的作用。

为了更好地服务于社会，提高气象预报的准确性和科学性，本报告对某气象站近三年的气象数据进行深入分析，旨在揭示气象变化的规律，为气象预报和科研提供数据支持。

二、数据来源及处理1. 数据来源本报告所使用的数据来源于某气象站近三年的气象观测资料，包括温度、湿度、风速、风向、降水量、日照时数等气象要素。

2. 数据处理（1）数据清洗：对原始数据进行筛选，剔除异常值和缺失值，确保数据的准确性。

（2）数据转换：将原始数据转换为适合分析的形式，如时间序列数据、频率分布数据等。

（3）数据插补：对于缺失的数据，采用线性插值、多项式插值等方法进行插补。

三、数据分析1. 温度分析（1）季节性分析：通过绘制季节性曲线，分析温度的季节变化规律。

结果表明，该气象站冬季温度最低，夏季温度最高，春季和秋季温度适中。

（2）年际变化分析：通过对历年温度数据的统计分析，发现该气象站温度呈上升趋势，且上升幅度逐年加大。

2. 湿度分析（1）季节性分析：湿度季节性曲线显示，冬季湿度最低，夏季湿度最高，春季和秋季湿度适中。

（2）年际变化分析：湿度呈下降趋势，且下降幅度逐年加大。

3. 风速分析（1）季节性分析：风速季节性曲线显示，春季风速最高，冬季风速最低，夏季和秋季风速适中。

（2）年际变化分析：风速呈上升趋势，且上升幅度逐年加大。

4. 风向分析（1）季节性分析：春季以东南风为主，夏季以西南风为主，秋季以东北风为主，冬季以西北风为主。

（2）年际变化分析：风向变化不大，基本保持稳定。

5. 降水量分析（1）季节性分析：降水量季节性曲线显示，夏季降水量最高，春季和秋季降水量适中，冬季降水量最低。

（2）年际变化分析：降水量呈下降趋势，且下降幅度逐年加大。

6. 日照时数分析（1）季节性分析：日照时数季节性曲线显示，夏季日照时数最高，冬季日照时数最低，春季和秋季日照时数适中。

张掖气象站迁站前后气象要素观测数据对比分析庞成;郑学金;代德彬;王伏村【摘要】Through the comparison analysis and test of part meteorological elements achieved from Zhangye national basic weather station from 1 971 to 2012 before and after moving station,it found that the regional consistency of the annual average temperature,relative humidity and wind speed data is poor,and the precipitation is basically consistent.The change of observation environment is obvious from 2006 to 2010.Before moved the station in 201 1,the temperature b egan to rise about 0.5 ℃ for 5 years since 2006 and the relative humidity decreased by about 4% for 10 years since 2000.The wind began to reduce about 0.6m/s for 5 years since 2006.There are some effects of detection environment change on historical data after moving the station such as the average temperature is lower than the original,the average wind speed increased,precipitation decreased,relative humidity increased and the correction must be done before using the data.According to contrast and analyze the observation data, it shows that the temperature of the station between the new and old site exist obviously negative difference,especially the lowest temperature.To know the influence of changing detection environment to meteorological elements sequence,it still needs to verify by a longer period data in the new site.%通过对张掖国家基本气象站1971~2012年迁站前后部分气象要素进行对比分析和检验,发现年平均气温、相对湿度和风速资料的区域一致性较差,降水基本一致；2006~2010年探测环境变化明显,2011年迁站前,气温自2006年开始每5 a 升高约0.5℃；相对湿度自2000年开始每10 a 降低约4%；风速自2006年开始每5 a 减小约0.6 m/s。

气象数据分析报告
2018年11月24日至29日间，气温值在1℃至17摄氏度之间波动变化，24日至26日间气温逐渐攀升，27日至29日气温逐步下降。

从风向风速的变化看，26日至27日风速突然增大，大气压升高，经历了一次明显的大风降温过程。

湿度变化图中，25日夜间至26日晨，空气湿度增加到了90%产生了一次大雾天气。

从PM2.5和PM10来看，27日前两者数量较大，空气质量偏差，27日大风过后PM2.5平均值即降低到50-70ug/立方米，空气质质量转好。

空气中的NO2浓度在26-27日的大风期间浓度较低，其他时间变化不大，推测其主要来源于日常的汽车尾气排放等方式。

CO浓度在26-27日的大风期间不降反增，推测可能是外地空气团随大风携带而来。

11月28日、29日阴天导致紫外线数量减少。

2018年11月30日——气象社馆陶一中气象社保护环境，从我做起温度湿度风速大气压PM2.5PM10一氧化碳二氧化氮臭氧二氧化硫紫外线长。