气象统计预报

气象预报服务规程导言：气象预报是一项极为重要的服务，对人们的生产、生活以及交通等方面有着至关重要的影响。

为了确保气象预报的准确性和及时性，提高其服务效果和覆盖范围，制定一套全面的气象预报服务规程是必不可少的。

本文将就气象预报服务规程进行详细阐述，包括预报内容、预报方法和服务流程等方面。

一、气象预报内容1. 基本天气预报基本天气预报是气象预报的核心内容之一，提供不同时间段的天气状况，包括气温、降水、风力等。

为了满足用户需求，预报应尽可能提供准确的时间和具体的地点范围，避免过于模糊和一概而论的表述。

2. 灾害性天气预警灾害性天气预警是对可能引发灾害的天气情况进行预报和发布，包括暴雨、台风、大雪等。

预警内容应具备明确的预警级别、时间和地点等要素，以便用户能够做出及时的应对措施。

3. 空气质量预报随着空气质量问题的日益凸显，空气质量预报也成为一项日益重要的服务内容。

预报应包括不同污染物的浓度和影响范围，以及对公众健康的影响评估，提供合理的建议和措施。

二、气象预报方法1. 观测数据分析气象预报的基础是对观测数据的准确分析和解读。

预报人员应熟悉各类观测设备的操作和数据处理，利用合理的统计方法和模型对数据进行分析，为后续预报提供可靠的依据。

2. 数值模型预报数值模型预报是现代气象预报的重要手段之一，通过建立数学模型模拟大气运动和变化，对未来天气进行预测。

预报人员应熟悉不同数值模型的原理和参数设置，根据实际情况选取合适的模型和方法进行预报。

3. 客观预报方法客观预报方法是指基于统计分析和模式识别的预报技术，如回归分析、聚类分析等。

预报人员应根据历史数据和实时观测结果，利用相应的客观预报方法进行预测，提高预报的准确性和可信度。

三、气象预报服务流程1. 数据收集和处理气象预报的第一步是收集和处理各类观测数据，包括气象观测、卫星云图、雷达资料等。

预报人员应及时获取数据，并进行质量控制和校正，确保数据的准确性和实用性。

与作 用 、发 展简史 及基 本 的统 计量 。第 四章 主分量 分 析 ，介 绍如 何 对气 象 要 素场 进 行 时空 分 解 ，
其核心内容是经验正交分解 （ Ｏ ） Ｅ Ｆ 。第五章为因子分析和对应分析，介绍主要因子、公共因子、 影子轴的转动等筛选 和组合因子的方法 ，以及 Ｑ、Ｒ型因子分析方法。该章 内容是非主要的 ，核
心思想 在掌握 了课 程核 心 内容 后可 自行扩 展 。的基础 、对课
收 稿 日期 ２０ ０ ０ ８— ２—２ ２
作者简介
王澄海 （９ １一）男 ，甘肃秦安人 ，教授 ，主要从事 天气气候变化及预测研究 １６
一
７ — ３
高等理 科教育
２ ８ 第６ （ 第８ 期） ０ 年 期 总 ２ ０
过考察来促其掌握。多元分析部分包括第二章 回归分析 ，分为多元 回归和逐步 回归 ，要求系统、 概括性地讲授利用该理论及方法建立气象诸要素之 间的数学模型 （ 数学变换） 的基本 原理 ，是 本课 程 的重点 和核心 内容 。在介绍 该方法 的起 源 、发展 历史 、基本 概念 的基础 上 ，要 求学 生熟练
程重 点 内容掌握 的程 度和教 学进度 做灵 活安排 简讲或 简介 。第六 章的典 型相关 分析 可做和 第五章
同样 的处理。第七章聚类分析给出了不同相似系数之间的相互关系等方面的基本概念，内容相对
简单 ，学 生在具 有第 二 、三 章 的基 础上通 过讨论 课 的形 式 即可掌握 ，但应 用较 为广 泛 ，因此 ，通
行之 有效 的思路 和途径 。 关键词 气 象统计 方 法 Ｇ ４ ． ６２ ０ 教 学与 实践 文献标 识码 改革 Ａ 中 图分 类号
近些年来 ，随着大气 科学 事业 的快 速发展 ，大气 科学 学科 的教 学与实 践改 革 已为必然 。在 过

▪ 感谢阅读
End Of Curve Estimation
➢非线性回归 2
多项式回归
yi 0 1xi 2 xi2 ... p xip ei
可化为线性的曲线回归 初等函数变换
一般的非线性回归
yi f ( xi , ) ei
用Gauss-Newton 法确定系数向量
感谢阅读
▪ 感谢阅读
▪ 感谢阅读
2.20 162.00 5.09
.79
10.00 12.00 2.48 2.30
8.10 19.00 2.94 2.09
Let Y2=ln(Y), X2=ln(X) Then Y2=ln(b)+b1* ln(X)
14.80 7.90 2.07 2.69
5.5
2.80 178.00 5.18 1.03
参数设置 因变量 自变量
Models (Selection)
中文含义
线性 二次曲线 复合函数 生长曲线 对数函数 三次曲线 S--曲线 指数函数 倒数函数 幂函数 逻辑斯谛函数
其它例子： 1）Y=b0+b1t+b2t2 令：X1=t; X2=t2 则化为线性二元回归方程： Y= b0+b1X1+b2X2 2）Y=a X-b exp(-cX) 取对数：ln(Y)=ln(a)-b*ln(X)-c*X
3.00 135.00
200
11.40
8.90
4.80 6.80 10.20
61.60 39.80 10.00
Example 2:power
100
Observed
Cu b i c
0
P ow er
2
4
6
8

气象由来知识点归纳总结一、气象的基本概念1. 气象的定义气象是研究大气现象和过程的科学，以及描述和预测地球大气现象的活动。

它主要包括气象观测、气象预报和气象解释等内容。

2. 气象的研究对象气象研究的对象主要包括大气中的气体组成、气压、温度、湿度、风速、云量、降水等大气现象和过程。

3. 气象的意义气象对人类生产生活和国家经济建设具有重要的影响。

准确的气象预报可以减少自然灾害的损失，提高生产效率，保障公共安全等。

二、气象的发展历程1. 古代气象观测早在古代，人们就开始观测天气现象，比如中国古代的《尚书》、《周礼》等典籍中就有气象记录。

2. 现代气象的起源17世纪，伽利略和托里塞利对大气现象进行了系统地观测和研究，标志着现代气象的起源。

3. 气象科学的发展19世纪以来，气象科学得到了迅速发展，气象观测技术和气象预报方法不断改进，构建了完善的气象观测体系和气象预报模型。

三、气象的基本要素1. 温度温度是指物体内部分子的运动速度的一种表现，通常用摄氏度或华氏度来表示。

2. 湿度湿度是空气中水蒸气的含量，通常用相对湿度来表示。

3. 气压气压是大气对物体表面单位面积的压力，通常用帕斯卡来表示。

4. 风速风速是空气运动的速度，通常用米每秒来表示。

5. 降水降水是指大气中的水蒸气凝结成小水滴或冰晶，下落到地面的现象，包括雨、雪、露、霜等形式。

四、气象观测方法1. 气象观测站气象观测站是专门用来进行气象观测和记录的地点，通常设有温度计、湿度计、气压计、风速计等观测仪器。

2. 气象卫星气象卫星是利用人造卫星对地球大气进行遥感观测的装置，能够提供全球范围的气象观测数据。

3. 雷达雷达是通过发射和接收无线电波来探测大气中的水蒸气和降水等现象的仪器。

4. 气象雷达气象雷达是专门用来探测大气中的降水现象的雷达，能够精确定位降水区域和量化降水强度。

五、气象预报方法1. 经验预报法经验预报法是根据历史气象资料和观测数据，结合经验公式或规律进行预报的方法。

天气预报统计标准表格# 天气预报统计标准表格## 一、前言嘿，朋友！你有没有想过天气预报是怎么来的呢？每天我们看天气预报，知道明天是晴是雨，温度多少。

其实啊，这背后可有一套很科学、很严谨的统计标准呢。

这个天气预报统计标准表格啊，就像是天气预报员的“秘籍”。

它的目的呢，就是让天气预报变得更准确、更规范，这样我们老百姓就能更好地安排自己的生活啦，不管是决定出门要不要带伞，还是计划周末的郊游。

## 二、适用范围（一）气象部门日常预报气象部门每天要给大家预报天气，这个标准表格就像是他们工作的一个指南。

比如说，在大城市里，像北京、上海、广州这样的地方，气象部门得用这个标准来统计温度、湿度、风向风速等各种天气要素，然后告诉大家明天的天气如何。

（二）农业生产农民伯伯种地可离不开天气预报呢。

这个标准表格在农业方面也特别有用。

比如说，在种植小麦的地区，知道什么时候会下雨，温度大概是多少，就能决定什么时候播种、浇水、施肥。

如果预报说接下来几天有雨，农民伯伯就可以提前做好排水的准备，防止庄稼被淹；要是一直干旱，他们就知道要想办法灌溉了。

（三）航空航海你看那些飞机在天上飞，轮船在海里游，天气对它们的影响可大了。

航空部门和航海部门就需要依靠准确的天气预报。

按照这个标准表格统计出来的天气数据，就能让飞行员知道飞行途中会不会遇到强气流，船长知道海上会不会有风暴，这样他们就能提前做好应对措施，保证旅客和货物的安全。

## 三、术语定义（一）温度这是大家比较熟悉的一个术语啦。

说白了，温度就是用来表示物体冷热程度的物理量。

在天气预报里，我们一般说的是空气的温度。

温度的单位有摄氏度（℃）和华氏度（℉），不过咱们国家常用的是摄氏度。

比如说，20℃就是一个比较舒适的温度，感觉不冷不热；要是到了35℃，那可就热得够呛啦。

（二）湿度湿度呢，就是空气中水汽的含量。

你可以想象一下，就像空气里有多少小水滴一样。

湿度有相对湿度和绝对湿度之分。

相对湿度是指空气中水汽压与相同温度下饱和水汽压的百分比。

某要素x有n 次观测值，其向量表达形式为
或者
n 样本容量
时间序列概念 数据是随时间变化的序列，习惯称为时间序列。例
如：取某要素月平均值的n年资料
几何意义：
（1）n 维空间中的一个点 （2）一维空间（单坐标）中的n个点
举例：
1.某站点1958至2007年的气温 2.某站点1960至2010年一月份的气温 3.某站点某时段冬季/夏季降水
，2010.6 5、魏凤英著《现代气候统计诊断与预测技术》，气象出版
社，2009.9
教学内容
第一章 气象资料及其表示方法 第二章 气候稳定性检验 第三章 选择最大信息的预报因子 第四章 一元线性回归分析 第五章 多元线性回归分析 第六章 气候趋势分析 第七章 主分量分析 第八章 聚类分析
第一章 气象资料及其表示方法
拉萨站（29N, 91E）气温观测数据
江苏省（116-122E，30-36N）月平均气温数据（ 1958-2007）
江苏省（116-122E，30-36N）月平均气温数据（ 1958-2007）
二、气象资料的表示
气象中单个或多个要素可看成为统计学 中单个或多个变量。
第一节 单个要素的气象资料 1、数据的表示：
• 课时安排 – 总学时：48学时（1-16周） – 讲授为主, 课堂练习 • 考核方式 – 平时成绩（出勤、课堂作业） – 期末考试
参考书目：
1、李湘阁等《气象统计方法》， 2、黄嘉佑著《气象统计分析与预报方法》，气象出版社，
2004.3 3、施能著《气象统计预报》，气象出版社，2009.11 4、吴洪宝等著《气候变率诊断和预测方法》，气象出版社
5）频率分布 累积频率概念的引入：
平均值和均方差相同，但取值很大区别，区别其 特征，就需要引入新的统计量------累积频率。

兰大《气象统计预报》17春平时作业1一、单选题（共8道试题，共32分。

）1.红噪音过程又称（）。

a.pearson过程b.马尔可夫过程c.卡曼滤波过程d.贝叶斯后验概率正确答案：2.并使过滤器后的序列主要所含高频振动分量的过滤器称作（）。

a.高通滤波b.低通滤波c.拎通滤波d.差分滤波恰当答案：3.回归分析属于（）。

a.预报方法b.诊断方法c.分析方法d.求解方法正确答案：4.来衡量一个变量与多个变量之间的线性关系程度的量称作（）。

a.协方差b.自相关系数c.自协方差d.为丛藓科扭口藓相关系数恰当答案：5.最优分割法中比较不同的分割，可以用分割后的各段（）作为某种分割的优劣标准，以（）为最优。

a.变差，最大值b.变差，最小值c.变差之和，最大值d.变差之和，最小值正确答案：6.最近矩心串组过程必须使（）的因子和预报量的方差（）,使（）的距离（）。

a.组内，变小小，组间，变小b.组内，变大，组间，变小小c.组间，变小，组内，变大d.组间，变小，组内，变小正确答案：7.气象上为了消解气候上的多年变化，常用（）展开分析。

a.平均值b.标准差c.距平值d.相关系数恰当答案：8.随机序列某一时刻取值可以看成是（）取值的线性组合。

a.相邻时刻的红噪音b.相邻时刻的白噪音c.前期多个红噪音d.前期多个白噪音正确答案：《气象统计数据预报》17春平时作业1二、多选题（共7道试题，共28分。

）1.通常对时间序列处置的方法存有哪些？（）a.从“时域”角度分析b.从“空间域”角度分析c.从“频域”角度分析d.从“角度域”分析恰当答案：2.主分量分析时，当变量x1与x2之间相关系数r愈大，那么以下哪些说法是正确的？（）a.第一主分量和第二主分量的解释方差都越大b.第一主分量的表述方差愈小，第二主分量的表述方差愈小c.从第一主分量可以充分反映原变量场总方差的非常大部分d.这一过程能抽取原变量场变化的大部分信息恰当答案：3.对二级判别方程作显著性检验时，需要做以下哪些假设?（）a.每类的观测值时随机选择的b.一个未明的样品源自两类中任一类的概率就是成正比的c.在每一类内变量时遵守正态分布的d.两类组内的协方差阵就是成正比的恰当答案：4.以下哪些属于处理非平稳气象要素序列的方法？（）a.自重回模型b.乘法模型c.差分法d.平均法恰当答案：5.以下哪些方法不属于聚类分析方法？a.逐级归并法b.主分量分析法c.最小二乘法d.判别分析法正确答案：6.以下哪些项有助于提升气象预报效果？（）a.回归方程中涵盖尽可能多的因子b.挑选对预报量影响明显的因子c.并使预报量的方差尽可能小d.使回归方程的残差方差估计很小正确答案：7.线性重回的残差应当满足用户以下哪些条件？（）a.就是单一制的随机变量b.数学希望为0c.方差为常数d.满足用户正态分布恰当答案：《气象统计预报》17春平时作业1三、判断题（共10道试题，共40分后。

气象预报：预知天气的科学气象预报是一门利用气象学知识和技术手段，通过对大气环境的观测、分析和预测，来预测未来一段时间内的天气变化情况的科学。

气象预报的准确性直接关系到人们的生产生活和社会发展，因此备受重视。

那么，气象预报究竟是如何进行的呢？本文将从气象预报的基本原理、方法和技术等方面进行探讨。

一、气象预报的基本原理气象预报的基本原理是基于大气的物理规律和气象要素之间的相互作用关系。

大气是一个复杂的系统，受到地球自转、地形、水汽、太阳辐射等多种因素的影响，因此天气的变化也是多种多样的。

气象预报的基本原理主要包括以下几个方面：1. 大气动力学原理：大气的运动是天气变化的基础。

通过对大气的水平和垂直运动规律的研究，可以推断出未来天气的变化趋势。

2. 热力学原理：大气中的温度、湿度等热力学要素对天气的形成和变化起着重要作用。

热力学原理帮助气象学家理解大气中能量的转移和分布规律，从而进行天气预报。

3. 气象要素之间的相互作用：大气中的各种气象要素如温度、湿度、气压、风力等之间存在着复杂的相互作用关系，这些要素的变化会相互影响，从而导致天气的变化。

二、气象预报的方法气象预报的方法主要包括经验预报、数值模拟预报和统计预报等多种方法。

不同的预报方法有着各自的特点和适用范围，综合运用这些方法可以提高气象预报的准确性。

1. 经验预报：经验预报是基于气象学家多年的实践经验和对气象要素的观测数据进行判断和推测的方法。

虽然经验预报在一定程度上受主观因素的影响，但在某些特定情况下，经验预报仍然具有一定的参考价值。

2. 数值模拟预报：数值模拟预报是利用计算机对大气的物理过程进行数值模拟，通过数值模型来预测未来天气的变化。

数值模拟预报是目前气象预报中最主要的方法之一，其准确性和精度较高。

3. 统计预报：统计预报是通过对历史气象数据的统计分析，找出气象要素之间的规律性，从而推测未来天气的变化。

统计预报方法简单易行，适用于一些常规性的天气预报。

气象中的统计方法总结气象中的统计方法总结中国近20年来气象统计预报综述中国近20年来气象统计预报综述谢炯光曾琮（广东省气象台）摘要近20年来，多元统计分析方法有了长足的进步，涌现出不少新方法、新技术。

本文着重介绍了近20年来气象统计预报在中国气象业务科研中的一些应用和发展，主要从多元统计分析意义上来选材。

关键词：多元分析、气象统计、预报。

一、前言气象统计预报在中国气象业务预报和科研工作中占有重要的位置，特别是在模式统计释用及中长期预报业务中，统计预报更是扮演着一个重要的角色，多元分析中的回归分析、典型相关分析、EOF分析等更是气象预报和分析不可少缺的工具。

近20年来，气象统计预报在中国取得了长足的发展。

本文主要综述统计方法在气象预报业务中的各个方面的应用及其所取得的一些成绩。

二、多元统计分析在气象预报业务中的应用1、回归分析广东、江西、河北、辽宁等气象局[1]用0、1权重回归、逐步回归、多元回归等方法，得出晴雨MOS预报方程。

1978年曹鸿兴等、史久恩等[2]用逐步回归建立最高、最低气温预报方程。

新疆自治区气象台张家宝等[3]以预报员经验为基础，采用完全预报（PerfectProgMethod）方法,应用0、1权重回归建立了有无寒潮的预报。

上海气象台丁长根、黄家鑫[4]用逐步回归建立U、V和S（全风速）预报方程。

1965年W.F.Massy[5]提出的主成份回归、1970年Hoerl和Kennard[6]提出的岭估计(Ridgeestimate)以及Webster等人[7]提出的特征根回归(Latentrootregression,LRR)对在回归分析中出现复共线性(Multi-collinearity)有较好的处理。

冯耀煌[8]在预报集成中,应用了岭回归技术,李耀先[9]用岭回归作水稻产量年景预测。

魏松林[10]用特征根回归建立长春6-8月平均气温的特征根回归。

Furnialhe和Wilson提出的穷尽所有回归的算法，比较彻底地解决了最优回归（即最优子集回归）的问题。

3、能见度的气候特征
小于4千米的能见度每年 出现频数在30天以下
能见度的地理分布： 城市低于乡村，南方低于北方，沿海低于内陆 四川盆地最差，青藏高原最好
能见度的季节分布 ：冬春两季较差，夏秋两季较好
冬季 近地面层常有辐射逆温，大气层结稳定，烟幕和雾较多;北 方的冷锋大风常造成风沙和吹雪天气。 春季 地面解冻，土壤疏松，且多气旋活动，北方的气旋前后部 的大风常造成风沙、浮尘天气; 南方的气旋常伴有雾和降水。
吹雪
强风将地面的积雪吹起，使能见度小于10千米的现象称为 吹雪（此时天空没有下雪）
天空既在下雪，而地面积雪又被强风吹起的现象叫雪暴。 高吹雪
低吹雪
形成视程障碍的天气现象符号
能见度的一般特征：
1、易变性
天气形势变化对能见度的影响 (能见度一般随降雪的强度而 变化 ) 能见度的日变化:由于辐射雾一般在清晨日出时最浓
空气不饱和
太阳辐射加强 风增强 绝热增温
下垫面加热 雪面干ຫໍສະໝຸດ 效应雾沿山坡 而下，下 沉绝热增 温而消散
（五）辐射雾
1、定义
辐射雾是由于辐射冷却，近地面气温降到露点以下， 水汽发生凝结（或凝华）而形成的雾。
2、辐射雾的形成条件
地面的辐射冷却速度快，因 而近地面空气降温也快，有 利于水汽的凝结（或凝华）
浅雾、露、霜
在有微风存在时，近地 面层可以产生一定的湍 流，湍流混合作用，可 使辐射冷却和水汽交换 扩展到一定厚度（几十 米甚至几百米），利于
形成浓而厚的雾
3、有利辐射雾形成的天气形势
弱高压（脊）
在弱高压（脊）内，天气一般 以晴好天气为主，满足辐射雾形 成的冷却条件。
气压梯度较小，风力微弱，容 易满足风力条件。

是由运动方程演化出来的一个描 述涡旋运动强度变化的方程，在大气 动力学和天气学中用途非常广泛。
2．气象要素预报： 主要包括温度、风、云、雾和降水 的预报。 根据天气形势预报的结果和各种天 气系统中天气分布的特点，结合各地 特殊的自然地理条件，气象要素的统 计规律来做出未来气象要素的变化情 况的推断。
诊断分析 诊断分析是天气学与动力气象学 逐步结合的产物，其主要任务是利用 实测气象资料计算出散度、涡度、垂 直速度、水汽通量、热量和能量等物 理量场，分析其空间分布和时间演变 特征，分析它们与天气系统发生演变 的关系。
涡度方程:
u v d f ( f ) v dt y x y
天气预报的历史沿革 看云识天气→根据物像来推测天气→ →单站预报→天气图预报→应用气 象卫星、 天气雷达→用计算机进行天气 预报。 伴随着科技的不断进步， 天气预报得 到了快速的发展。
天气预报的种类: 按预报时效可大致分为： 临近预报(1～2 小时) 甚短期预报(2～12 小时) 短期预报(12～48 小时) 中期预报(3～10 天) 长期预报(10 天以上)等；
第六章
天气预报的原理和方法
天气变化与人们的生产活动、 社 会活动、 军事活动以及日常生活都有 着十分密切的关系。 自古以来， 人们总是想方设法去 预测未来的天气变化， 利用有利的天 气，避开不利的天气，以减少不必要 的损失。
天气预报是根据气象观 (探)测资 料，应用天气学、动力学、统计学的 原理和方法，对某区域或某地点未来 一定时段的天气状况作出定性或定量 的预测。准确地预报天气一直是大气 科学研究的一个重要目标。
云、雾和降水的预报 对云雾的预报航空和交通部门要 求更高。 降水的预报目前都认为难度很大， 特别是中小尺度的降水， 其强度和落点 都较难报准， 通常要配合统计方法进行 预报。给出降水的概率。

• 时域过程f(t)在任一时刻的状态：由F(w)在整个 频域(-∞,∞)的量决定
• “若你记录1小时长的信息而在最后5分钟出错， 这一错误就会毁了整个傅里叶变换。相位的错误 是灾难性的，如果在相位上哪怕犯了一个错误， 你最后就会发现你所干的事与最初的信号无关了 。” —— Y. Meyer
• 实际上，人们需要了解某些局部时段上所对应的 主要频率特性是什么，也需要了解某些频率的信 息出现在哪些时段上，也就是需要了解时-频局部 化要求
• 对低频部分（较大a）而言，时域宽度较大，因而总的能量也 可能较大
• WF(a,b)/a2近似可以理解为功率密度
小波功率谱检验
• 如何进行连续功率谱检验？
– 红白噪声
• 小波功率谱是否显著，用红噪声或白噪声 标准谱进行检验
– 当r(1)>0.1，则用红噪声谱检验 – 当r(1)≤0.1，则用白噪声谱检验
② G(w)在w=0处的值必须为零，即G(0)=0
g(t)不是小波的个例
小波的时域特征
• “小波”不是指其波动的幅度很小，而是 指其持续时间很短
• 当t→±∞时，要求g(t)速降至零
• 小波是持续时间很短的衰减振荡，在时域 内是局部的
小波的频域特征
• 当w→±∞时,要求G(w)速降至零 • G(w)具有带通滤波器的频率特性 • 小波在频域内也是局部的
a 1
a
1 2
a
1 4
• b为平移参数，可以取任意实数
一些著名的母小波
• 1、哈尔(Harr)小波：
1,
gt 1,
0,
0t 1 2
1 t 1 2 otherwise
1
(t)
01
1
2

天气预报中用到的算法天气预报中常用的算法包括以下几种：1. 数值预报算法：根据当前的气象数据和历史数据，运用数学模型对未来一段时间内的气象变化进行预测。

常见的数值预报算法包括数值天气模型如GFS（全球预报系统）、ECMWF （欧洲中期天气预报中心）等。

2. 统计预报算法：根据历史天气数据，通过统计分析的方法进行预测。

常见的统计预报算法包括回归分析、时间序列分析、聚类分析等。

3. 机器学习算法：使用机器学习模型来对气象数据进行分析和预测。

常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、随机森林、神经网络等。

4. 混合预报算法：将多种算法进行组合，综合考虑不同算法的优劣，以提高预报准确性和稳定性。

常见的混合预报算法包括集成学习方法如Bagging、Boosting和Stacking等。

5. 数据同化算法：将实测观测数据与模型输出数据进行融合，通过迭代计算，使模型结果逼近实测数据，提高预报准确性。

常见的数据同化算法包括卡尔曼滤波、变分数据同化方法等。

6. 气象灾害预警算法：根据气象数据及其变化趋势，以及与特定气象灾害相关的指标，通过建立相应的预警模型，进行灾害预警。

常见的气象灾害预警算法包括降水预警、风力预警、气温预警等。

不同地区和不同的气象需求可能使用不同的算法组合，以适应具体的气象预报场景。

除了上述提到的算法之外，天气预报中还可以使用以下算法：7. 基于物理模型和观测数据的同化算法：结合数值模型和实测观测数据，使用数据同化方法进行模型优化和预报结果调整。

常见的同化算法包括4DVar（四维变分数据同化）和EnKF （集合卡尔曼滤波）等。

8. 空间插值算法：根据已知的气象数据在空间上的分布，使用插值算法填补未知区域，获得完整的气象场数据。

常见的空间插值算法包括克里金插值、反距离权重插值、样条插值等。

9. 时间插值算法：根据已知的时间序列气象数据，使用插值算法填补缺失的时间点上的数据，以实现连续的气象信息。

常见的时间插值算法包括线性插值、拉格朗日插值、Hermite插值等。

气象学中的天气预报模型和数据处理天气预报在现代社会中扮演着重要的角色，对于农业、交通、旅游、航运等各行业的正常运转都有着不可或缺的作用。

而且，随着科技的发展，天气预报质量和准确度越来越高，对于人们的生活安全和社会稳定也有着至关重要的意义。

本文将介绍气象学中的天气预报模型和数据处理的相关知识。

一、天气预报模型为了能够准确地预报未来的天气情况，科学家们利用了大量的数据和统计分析手段，建立了不同的天气预报模型。

常用的天气预报模型主要有以下几种：1. 数值预报模型数值预报模型是利用数学模型对大气运动进行模拟，从而预测未来的天气情况。

这种模型需要大量的输入数据，包括气温、气压、湿度、风向、风速、降水量等气象参数。

利用计算机进行模拟后，可以得到未来数天内的天气趋势。

这种模型的预报精度比较高，但需要大量的计算资源和数据支持。

2. 统计模型统计模型是对历史天气数据进行统计分析，从而推断未来的天气。

这种模型主要基于概率论和数理统计理论，首先对历史气象数据进行分析，再进行概率计算和回归分析等统计方法，得出未来可能的天气情况。

由于这种模型只需要一定量的数据支持，所以比较容易实施，但预报精度比较低。

3. 经验模型经验模型是一种基于经验和规律的模型，是对气象学中的一些基本规律和经验的归纳总结。

例如，因为气压的变化会导致风的变化，所以可以对不同气压变化下风的变化进行总结，得出未来某个气压下的风向、风速和强度等。

这种模型的预报精度比较低，但需要的数据和计算资源比较少。

二、气象数据处理天气预报离不开大量的气象数据，这些数据需要进行采集、处理和分析，才能够对未来天气进行预报。

以下是气象数据处理的一些关键步骤：1. 数据采集气象数据来源于各种不同的气象仪器和测量设备，如风速风向仪、气压计、温度计、湿度计等。

这些设备可以实时采集气象数据，并通过卫星、传感器等方式传输到气象部门。

此外，还可以通过人工方式进行采集，如观测云层形态、降水状况等。

3）变差系数 标准差与平均值之比（%）
Vp

Sx x

1 x
1 n
n
（xi - x）2
i 1
表示变量的相对变化，
注意：
绝对变率和标准差的数量级与变量平均 值的量级有关。
有些同类型变量，彼此之间平均值差别 大，若要比较它们的变化性用绝对变率和 标准差不恰当，应当利用相对变率或变差 系数。
5）频率分布 累积频率概念的引入：
一、气象资料（研究对象）
1. 气象要素
大气温度、压力、空气湿度、风向和风速、降水、 云、雾、雷暴、辐射、能见度等
还有土壤、陆面植被、海洋等监测要素
2. 气象监测
全球监测系统
ARGO计划
气象监测意义：
1. 记录天气、气候的实际情况 2. 了解气候的基本状况 3. 分析研究气候变化规律 4. 气候预测 （第一张天气图的诞生）
33施能著气象统计预报气象出版社2009114吴洪宝等著气候变率诊断和预测方法气象出版社201065魏凤英著现代气候统计诊断与预测技术气象出版社20099教学内容教学内容第一章第一章气象资料及其表示方法气象资料及其表示方法第二章第二章气候稳定性检验气候稳定性检验第三章第三章选择最大信息的预报因子选择最大信息的预报因子第四章第四章一元线性回归分析一元线性回归分析第五章第五章多元线性回归分析多元线性回归分析第六章第六章气候趋势分析气候趋势分析第七章第七章主分量分析主分量分析第八章聚类分析1
大数定律
• 大数定律又称大数法则、大数率。 在一个随机事 件中，随着试验次数的增加，事件发生的频率趋 于一个稳定值；同时，在对物理量的测量实践中， 大量测定值的算术平均也具有稳定性。在数理统 计中，根据贝努利定理\辛钦定理：当n很大时， 算术平均值接近数学期望；频率以概率收敛于事 件的概率。

兰州兰大《气象统计预报》秋平时作业2一、单选（共 8 道, 共 32 分。

）1. 通常, 当资料样本数目一定时, 因子数目较（）, 有相互（）, 则预报效果较稳定。

题1. 多, 相关题2. 多, 独立题3. 少, 相关题4. 少, 独立标准解:2. 对遵从正态分布变量而言, 对应得偏度值为（）。

题1. -1题2. 0题3. 1题4. 2标准解:3. 序列某一时刻取值能够看成是（）取值线性组合。

题1. 相邻时刻红噪音题2. 相邻时刻白噪音题3. 前期多个红噪音题4. 前期多个白噪音标准解:4. 求回归系数方法是（）。

题1. 傅里叶变换法题2. 费史判别准则题3. 最小二乘法题4. 谱方法标准解:5. 判别分析属于（）。

题1. 预报方法题2. 诊疗方法题3. 分析方法题4. 求解方法标准解:6. 集成预报是利用（）作为新因子作统计预报过程。

题1. 多个因子题2. 时间序列题3. 预报结果题4. 预报评分标准解:7. 主分量分析是一个（）。

题1. 预报方法题2. 诊疗方法题3. 分析方法题4. 求解方法标准解:8. 主分量分析中确定原变量线性组合系数方法是（）。

题1. 傅里叶变换法题2. 费史判别准则题3. 最小二乘法题4. 方差极大标准标准解:《气象统计预报》秋平时作业2二、多选（共 7 道, 共 28 分。

）1. 以下哪些方法不属于聚类分析方法？题1. 逐层归并法题2. 主分量分析法题3. 最小二乘法题4. 判别分析法标准解:2. 以下哪些函数属于可化为线性曲线回归？（）题1. 双曲函数题2. 幂函数题3. 负指数函数题4. 指数函数E. 对数函数标准解:3. 使用统计方法时应该注意哪些问题? （）题1. 要有合乎统计意义样本题2. 因子选择要有统计意义题3. 要有适宜数学模型题4. 要有严格检验E. y要有气象意义分析标准解:4. 以下哪些变量属于相关统计量？（）题1. 方差题2. 协方差题3. 标准差题4. 相关系数标准解:5. 对二级判别方程作显著性检验时, 需要做以下哪些假设? （）题1. 每类观察值时选择题2. 一个未知样品来自两类中任一类概率是相等题3. 在每一类内变量时遵从正态分布题4. 两类组内协方差阵是相等标准解:6. 以下相关多元回归说法正确有（）。