气象统计方法实习BD文档格式.docx

1、 ave（i,j,m）=var（i,j,m,1）+var（i,j,m,2）+var（i,j,m,3）+var（i,j,m,4） ave（i,j,m）=ave（i,j,m）/4.0计算距平场 do iy=1,4 jp（i,j,m,iy）=var（i,j,m,iy）-ave（i,j,m）计算均方差场 s（i,j,m）=jp（i,j,m,1）*jp（i,j,m,1）+jp（i,j,m,2）*jp（i,j,m,2）+jp（i,j /,m,3）*jp（i,j,m,3）+jp（i,j,m,4）*jp（i,j,m,4） s（i,j,m）=s（i,j,m）/4.0 s（i,j,m）=sqrt（s（i,j,m）

2、 enddo write（6）（ave（i,j,m）,i=1,ii）,j=1,jj） write（7）（jp（i,j,m,iy）,i=1,ii）,j=1,jj） write（8）（s（i,j,m）,i=1,ii）,j=1,jj） write（9,2000）（ave（i,j,m）,i=1,ii）,j=1,jj） write（10,2000）（jp（i,j,m,iy）,i=1,ii）,j=1,jj） write（11,2000）（s（i,j,m）,i=1,ii）,j=1,jj） write（12）（ave（i,j,m）,i=1,ii）,j=1,jj） write（12）（jp（i,j,m,iy）,

3、i=1,ii）,j=1,jj） write（12）（s（i,j,m）,i=1,ii）,j=1,jj）1000 format（2i7）2000 format（37f8.1） close（5） close（6） close（7） close（8） close（9） close（10） close（11） close（12） end给ave配的ctl文件：dset d:ex1ave.grdundef -9.99E+33title NCEP/NCAR REANALYSIS PROJECTxdef 37 linear 60.000 2.500ydef 17 linear 0.000 2.500zdef

4、1 levels 500tdef 12 linear JAN1982 12movars 1ave 1 99 H500endvars给ave配的gs文件：reinitopen d:ex1ave.ctlenable print d:ex1ave.gmfmon=1while（mon=12）set t mond avedraw title qihouchang of printcmon=mon+1endwhiledisable print;气候场图：一月份高度的气候场呈现南高北低的状态，陆地上的高度场比较稀疏，而在西太平洋上高度场比较密集。八月份高度的气候场呈现东高西低的状态，在我国东北部以北以及印度

5、东北部出现低压中心，而在赤道西太平洋地区出现高压中心。35N以北高度分布很密集，而35N以南比较稀疏。给jp配的ctl文件：ex1jp.grdtdef 48 linear JAN1982 1mojp 1 99 H500给jp配的gs文件：ex1jp.ctlex1jp.gmfyear=1982while（yearabs（zxgxs1（t1）t1=i if（abs（zxgxs2（i）abs（zxgxs2（t2）t2=i if（abs（lhxgxs（i）abs（lhxgxs（t3）t3=iprint *,中国1970-1989年年平均气温自相关系数绝对值最大的滞后时间长度为：,t1,zxgxs1（t

6、1）中国1970-1989年冬季平均气温自相关系数绝对值最大的滞后时间长度为：,t2,zxgxs2（t2）中国1970-1989年平均气温和冬季平均气温之间落后相关系数绝对值最大的滞后时间长度为：,t3,lhxgxs（t3）end程序运行如下：中国1970-1989年年平均气温自相关系数绝对值最大的滞后时间长度是7，自相关系数是-0.3724，说明在这些年的数据中，滞后7年的序列与原序列的相关系数绝对值最大，呈反相关。中国1970-1989年冬季平均气温自相关系数绝对值最大的滞后时间长度是4，自相关系数是-0.3678，说明在这些年的数据中，滞后4年的序列与原序列的相关系数绝对值最大，呈反相关

7、。中国1970-1989年平均气温和冬季平均气温之间落后相关系数绝对值最大的滞后时间长度是3，自相关系数是-0.4066，说明在这些年的数据中，滞后3年的冬季平均气温序列与原平均气温序列的相关系数绝对值最大，呈反相关。实习三：一元线性回归program ex3n=17 integer i,jsuma1=0,suma2=0,avea1,avea2,s1=0,s2=0,b0,b,x=14.5,yinteger a1（n）real a2（n）,a3（n）data a1/0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16/data a2/30.0,29.1,28.4,28

8、.1,28.0,27.7,27.5,27.2,27.0,26.8,26.5,26.3,26.1,25.7,25.3,24.8,24.0/data a3/0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0/open（5,file=3ys.txtopen（15,file=3ys.grdopen（6,file=3hs.txtopen（16,file=3hs.grd求平均值 suma1=suma1+a1（i） suma2=suma2+a2（i）avea1=suma1/navea2=suma2/n求b,b0值 s1=s1+a1（i）*a2（i） s2=s2+a1（i）*a1（i）b=（s

9、1-suma1*suma2/n）/（s2-suma1*suma1/n）b0=avea2-avea1*by=b0+b*xy=,b0,+,b,xprint*print*,y求回归数据a3（i）=b0+b*a1（i）write（5,1000）（a1（i）,i=1,n）write（5,2000）（a2（i）,i=1,n）write（15）（a1（i）,i=1,n）write（15）（a2（i）,i=1,n）write（6,1000）（a1（i）,i=1,n）write（6,2000）（a3（i）,i=1,n）write（16）（a1（i）,i=1,n）write（16）（a3（i）,i=1,n）100

10、0 format（i7）2000 format（f8.1）程序运行：所给数据做出的线性回归曲线的斜率是-0.3012，截距是29.3804，说明所给数据y随着x递减。实习四：滑动平均 PROGRAM MA integer i integer,parameter:n=85,ih=11,nyear=1922 integer:yr（n）=0 real X（n）,X1（n） real:s（75）=0C *C * N: SAMPLE SIZE OF THE TIME SERIES *C * IH: MOVING LENGTH *C * NYEAR: FIRST YEAR OF THE SERIES *C

11、 * X（N）: OROGINAL TIME SERIES *C * X1（N-IH+1）: MOVED SERIES * OPEN（2,FILE=4MA.DAT4ma.grd OPEN（3,FILE=4hd.DAT open（13,file=4hd.grd !年份 do i=1,n yr（i）=1922-1+i读入数据 READ（2,*）（X（I）,I=1,N）计算滑动平均 do i=1,11 s（1）=s（1）+x（i） x1（6）=s（1）/ih do i=7,80 s（i-5）=s（i-6）+x（i+ih-6）-x（i-6） x1（i）=s（i-5）/ih写入数据 write（3,（1

12、x,i5,1X,f5.1,1X,f5.1）（yr（i）,x（i）,x1（i）,i=1,n） write（12）（x（i）,i=1,n） write（13）（x1（i）,i=1,n） close（2） close（3） close（13）原数据和滑动后数据的图形：由图可知，所给数据在1922-1955年之间呈波动下降趋势，在1955-1968年呈波动上升趋势，上升幅度较大，而1968-2006年之间大致在同一水平上波动，没有升降趋势。实习五：eofFortran程序：C$large PROGRAM EOFPWC THIS PROGRAM USES EOF FOR ANALYSING TIME S

13、ERIESC OF METEOROLOGICAL FIELDC M:LENTH OF TIME SERIESC N:NUMBER OF GRID-POINTSC KS=-1:SELF; KS=0:DEPATURE; KS=1:STANDERDLIZED DEPATUREC KV:NUMBER OF EIGENVALUES WILL BE OUTPUTC KVT:NUMBER OF EIGENVECTORS AND TIME SERIES WILL BE OUTPUTC MNH=MIN（M,N）C Evf=EIGENVACTORS, tcF=TIME COEFFICIENTS FOR EGVT.

14、C ER（KV,1）=LAMDA,LAMDA EIGENVALUEC ER（KV,2）=ACCUMULATE LAMDAC ER（KV,3）=THE SUM OF COMPONENTS VECTORS PROJECTED ONTOc EIGENVACTOR.C ER（KV,4）=ACCUMULATE ER（KV,3）C PARAMETER（M=516,N=216,MNH=216,KS=-1,KV=10,KVT=2） PARAMETER（ff=-999.0,nx=18,ny=12） DIMENSION F（N,M）,A（MNH,MNH）,S（MNH,MNH）,ER（mnh,4）, * DF（N）

15、,V（MNH）,AVF（N）,evf（N,KVT）,tCF（M,KVT）, * data（Nx,ny）,nf（N）CCCCCCCCCCCCCCCCINPUT DATA5sstpx.grdunformatted,access=direct,recl=nx*ny） do 132 it=1,m read（11,rec=it）（data（i,j）,i=1,nx）,j=1,ny） do 132 jj=1,ny do 132 ii=1,nx kkkk=nx*（jj-1）+ii f（kkkk,it）=data（ii,jj）132 continueCCCCCCCCCCCCCCCCINPUT DATA CCCC

16、CCCCCCCCCCCCCCCccccccccccccccccccccccccccccccccccccc CALL Test1（n,m,ff,f,nf） write（*,*）ok2 CALL TRANSF（N,M,F,nf,AVF,DF,KS） write（*,*）ok3 CALL FORMA（N,M,MNH,F,A）ok4 CALL JCB（MNH,A,S,0.00001）ok5 CALL ARRANG（KV,MNH,A,ER,S）ok6 CALL TCOEFF（KVT,KV,N,M,MNH,S,F,V,evf,tcf,ER）ok7 call test3（N,ff,nf,evf,kvt）ok8 open（21,file=5evf.grd irec=0 do 668 kk=1,kvt irec=irec+1668 write（21,rec=irec）（evf（nx*（j-1）+i,kk）,i=1,nx）,j=1,ny） close（21）5tcf.grd,recl