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（Perfect Prog Method）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(Ridge estimate)以及Webster等人[7]提出的特征根回归(Latent root regression, 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。张万诚[11]用最优子集回归作低纬高原雨季开始预报。

在气象预报的实际工作中，常要考虑多个自变量（预报因子）与多个因变量（预报量）的关系。中国数学家张尧庭[12]解决了这一问题的算法，徐一鸣等[13]用多预报量双重筛选逐步回归作台风路径预报，严华生等[14]用多因变量多自变量建立大气环流--区域水稻产量预报。

引入非线性回归是近年来发展的趋势。冯耀煌等[15]、姜子俊等[16] 提出了一种选择非线性最优预报因子和建立非线性预报方程的方法,可用于长、中短期预报。

近年来由于数值预报模式的频繁更迭，使模式输出统计预报方法受到新的考验，黄嘉佑等[17]介绍了卡尔曼滤波在天气预报中的应用，刘春霞等[18]用此方法制作了广东省冬季的最低气温预报。近年来，卡尔曼滤波技术在短期气候预测中也得到了应用[19]。

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。

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主成份分析以及后来发展的扩展经验正交函数、复经验正交函数、旋转主分量分析、R型、Q型因子分析、对应分析、主震荡型（Principal Oscillation Parterns,PPOS）。使气象研究及业务水平进入一个更高层次。

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500hPa侯平均环流与我国侯平均气温之关系的时空结构进行分析。用EOF逐年划分自然天气季节，张邦林、丑纪范[31]提出了一种时空综合的经验正交函数分析方法，多数的经验正交函数分解是在标量场上展开的，但风场也用经验正交函数展开，周紫东等[32]、王盘兴[33] ]讨论了气象向量场的经验正交函数展开方法及其应用。

4．2 主成份（主分量）分析及其因子分析

气象分析预报中，常要分析许多变量，而变量间往往互有影响，如何从多个变量中找出很少几个综合性的指标代替原来较多的指标，而且所找到的综合指标又能尽可能多地反映原来数据的信息，而且主成份之间又是相互独立的主成份分析。

何敏等[34]用主分量研究了欧亚地区大气环流年际振荡的时空分布特征，谢炯光[35]用主分量与非线性降维和相似综合作广东月降水量分布预报，陈创买等[36]提出一种气候场的主分量逐步回归预报模型，该模型将气候场的预报变成对气候场主分量的预报，并通过相关分析和逐步回归，求得气候场的主分量与各种不同的因子场的主分量因子之间的联系。用于广东年降水的预报。

4．3 扩展经验正交函数（EEOF）

1982年Weare 和Nasstrom[37]提出的EEOF分解可以得到气象场空间分布结构,

也可以得到随时间变化空间分布结构的变化。张先恭等[38]用EEOF做太平洋海表温度与中国降水准3.5年周期变化。

谢炯光[39]提出一种月、季降水预测的新方法，用EEOF分解得到的前期特征向量

场，来预测后期的降水场分布特征。

4．4复经验正交函数（CEOF）

Rasmusson和Barnetl提出的复经验正交函数（CEOF）[40]能表现出气象场的位相变化及空间传播特征。

黄嘉佑[41]使用复经验正交函数分析中国降水长期变化的准两年周期振动，魏凤英等[42]用CEOF分析了近百年中国东部旱涝的分布及其年际变化特征，符综斌等[43]曾将CEOF分析用于Elnino增暖的振幅和位相变化,毕幕莹[44]用CEOF分析研究了夏季西太平洋副高的振荡。

4．5 因子分析、旋转主因子分析（RPC）

将主成份分析向前推进一步，就是因子分析，因子分析又分R型分析和Q型分析两种，我们知道，由于主因子是通过原始变量的线性组合得到的，因而可以了解到其天气意义。但哪一个主因子的天气意义更重要些，可通过因子荷载矩阵进行分析，一般来说因子荷载矩阵越简单越易解释。为此，使每个因子的荷载平方按列向0或1两端分化。使主因子在每个变量上的荷载趋近于1，而在其它变量上的荷载接近于0，这样，就更容易解释主因子的天气意义。这种变换称为旋转主因子分析，一般分正交旋转与斜交旋转两种方式。极大方差旋转是正交旋转，是气象预测、科研业务中最常用的旋转方法。谢炯光等[45]用因子分析和旋转因子分析对西太平洋8个海区进行了分析，对头4个主因子的物理意义进行了初步的解释，进而用它建立了广东省各月降水与海温的预报方程。黄嘉佑[46]用斜旋主分量分析了我国夏季气温及降水场（1951-1987年）的时空特征，王敬方等[47]用旋转主分量（RPC）方法，分析近40年来我国夏季温度变化的规律。

4．6 对应分析

对应分析是一种综合了R型及Q型因子分析特点的多元统计分析技术，黄嘉佑[48]、李麦村等[49]用该方法发现副高逐月变化曲线与赤道海温变化十分相似，谢炯光[50]用对应分析对4-6月逐月的连续变化进行分型，把各月的降水连续变化分为连升型、连降型、降后升型等四型，并利用回归分析作出各型的预报，在前汛期降水趋势和冬半年（1－3月）气温趋势的预测中收到了较好的效果。

4．7 主振荡型（POP）分析

主振荡型（POP）是Hasselmamm和Storch在20世纪80年代末提出来的[51]。章基嘉等[52]对离散化场时间序列推导了主振荡型分析方法的两个导出量：主振荡型（POP）及其伴随相关型（ACP）。通过热带太平洋SST矩平场时间序列POP及相应区域850hPa风场ACP的计算例子,给出了它们的实际算法。

5 聚类分析

郑祖光[53]在首先不能确定用几个因子和分成几类的情况下，提出用变K变N方案。章基嘉等[54]应用K-均值聚类法对东亚各自然天气季节500hPa平均环流进行分型试验。在聚类分析中多数的分类样品是相互独立的，分类时彼此是平等的，但在一些问题中，样品的分类是不能打破顺序的。比如，对某一阶段气象要素数据进行分段以确定不同时段的气候特征。这种分类，称为分割更为形象一些，Fisher提出了最优分割的算法,谢炯光等[55]利用最优分割,对中国T106数值预报输出产品的各种物理意义明确的预报因子进行最优二分割,挑选出晴雨及有无大于25毫米降水的预报因子,建立概率回归方法,做24-144小时的晴雨，大于25毫米降水的完全概率预报，在业务中收到较好效果。最优二分割的进一步优化，产生了一种叫做AID的分割算法（Automatic Interaction Detection）,利用AID方法,不但可以分类,还可以根据新的样品落区在哪一类作出预报。AID具有解决一些非线性问题的能力。谢炯光

等[56]据天气学实践选出47个与广东省台风、暴雨关系密切的预报因子，利用AID 方法，进行计算做出台风暴雨的短期预报。

6 谱分析

6．1 功率谱

李小泉等[57]利用谱分析研究500hPa环流指数的变化,谱分析也常常与其它方法相

结合应用于天气分析与预报中，黄嘉佑[58]在研究海温场与太平洋副热带高压之间

的关系时使用交叉谱发现,海温不单有明显的两年振动周期,而且这种振动存在于太

平洋地区的气压系统中,关系十分密切,它们之间的凝谱平方值高值0.65的临界值。

符淙斌[59]利用协谱与正交谱研究纬向和经向垂直环流强度之间的反相耦合振荡关系。

6．2 最大熵谱分析

在连续功率谱估计中，自相关函数估计与样本量大小有关，1967年Burg提出了一

种称之为“最大熵”谱估计的方法，具有分辨率高、适用于短序列等优点。缪锦海[60]讨论了最大熵谱的优良特性和预报误差过滤下系数阶段的确定。曹鸿兴等[61]讨论

了气象历史序列的最大熵谱分析。魏凤英[62]用最大熵谱提取1952-1995年华北地区春季干旱指数序列的显著周期。

6．3 奇异谱分析（SSA）

奇异谱分析（Singular Spectrum Analysis）是从时间序列的动力重构出发与经验正

交函数(EOF)相结合的一种统计分析技术，特别适合用于大气的非线性振动。吴洪宝[63]、、刘健文等[64]系统介绍了奇异谱的原理及其在气象中的应用。谢炯光等[65]用SSA方法对登陆广东省的热带气旋的演变规律进行了分析，发现年登陆广东的热带气旋存在明显的8年，准3年的周期振荡，登陆珠江口以西的热带气旋，存在12年，准2年的振荡周期。

6．4 小波分析

小波分析是从傅立叶分析方法发展起来的并被认为是傅立叶分析方法的突破性进展。戴新刚和丑纪范[66]用子波变换研究了长江和黄河流域径流的周期性问题，纪忠萍

等[67]用小波分析对广州近百年来气候变化的多时间尺度进行分析，纪忠萍等[68]

用小波变换分析广东省低温阴雨的年景趋势变化,着重分析了重低温阴雨年在小波

系数图中的分布特征,并根据分析结果对未来1-2年的低温阴雨年景进行了预测估计。

7 时间序列分析模型

在气象上用得较多的主要有自回归模型（AR）、滑动平均模型(MA)、自回归滑动平均模型（ARMA）、自回归求和滑动平均（ARIMA）模型。气象要素的时间序列多数是属非线性变化的，上述的时间序列建模模型均为线性模型。而时间序列分析中的

门限自回归模型（TAR）是一种非线性模型，它利用逐段线性化手段来处理非线性

系统。由于门限的控制作用，保证了递推的稳定性。门限自回归模型可以有效地描

述非线性振动现象，可以解释自然界各种类型的稳定循环。丁裕国等[69]利用奇异

谱分析对Nino海区SSTA月际序列作短期气候预测试验，采用AR(P)模型，结果发现在SSA分析基础上的AR模型对ENSO海区的SST预报特别有效。史久恩等[70]

用自激励门限自回归模型作SOI（南方涛动指数）的预报，其结果与线性AR模型相比较，结果表明非线性门限自回归模型拟合SOI数据，比线性模型更能有效地反映数据的内在规律。

8 多层递阶方法

1983年中国韩志刚教授[71]提出了建立在现代控制理论中“系统辨识”基础上的含时变参数的新型统计预测方法―多层递阶方法。这种时间序列的新预报方法在气象预

报服务中取得了较好的效果[72]，不少学者在使用过程中对这种方法的应用方面作了进一步的改进，使其在气象预报应用上得到进一步的提高[73]。

9 均生函数模型

曹鸿兴、魏凤英等提出了时间序列的均值生成函数（Mean Generating Function, MGF,简称均生函数）模型。均生函数预测模型既可以作多步预测，又可以较好地预测极值，为短期气候预测开辟了一条新的途径。魏凤英、曹鸿兴[74] 在《长期预测的数学模型及其应用》与《现代气候统计诊断预测技术》两书中对均生函数模型的数学原理及其在气象中的应用作了详细的介绍。

10 灰色系统预测模型

“灰色系统”理论，是我国学者邓聚龙教授提出的新型理论。到目前为止，人们对天气（气候）系统的演变规律、发生、发展、消亡机制，子系统间的相互作用的了解尚不清楚、不充分，限制了动力和统计方法对天气（气候）系统的深入研究。天气气候系统，由于其复杂性，是一个典型的部分信息已知和部分信息未知的灰色系统。因此，邓聚龙教授提出的灰色系统理论为气象预测和分析研究提供了一个有力的工具。曹鸿兴、翁文洁等人对灰色分析与预测及其在气象中的应用作了推广[75]，邓聚龙[76]在“灰色预测与决策”一书中对灰色系统的理论的来龙去脉，具体计算方法作了详细的介绍，并把GM(1,1)模型、灾变预测、季节灾变预测、拓扑预测等方法在气象中的实际应用作了介绍。谢定升等[77]根据GM(1,1)模型的方法原理，作降水峰日的中期预报。

11 车贝雪夫多项式展开

经典车贝雪夫多项式展开只适用于矩形网格，周家斌将车贝雪夫展开推广到不规则格点上，并将其用于气象要素的分布预报[78]。周家斌提出了一种用车贝雪夫多项式做时间序列预报的迭代算法，这是一个非线性、非参数方法，无需对序列作平稳或其它假定。它的拟合和实际预报效果较好[79]。

12 神经网络原理在气象中的应用

近年来神经网络在气象中的应用快速发展。周曾奎等[80]利用神经BP网络模型输出判断台风移向趋势－西进、北上、西北移。于波等[81]结合模糊判断技术利用多层神经网络对GMS云图的台风云系进行图像识别。谢炯光等[82]利用神经BP网络进行月雨量集成预报试验，金龙等[83]提出了小波变换与神经网络相结合的多步预测模型。

13 非线性动力学

林振山[84]首先提出了诺干相空间预报模型，并提出将相空间模处理组合法用于业务预报中。周家斌[85]提出了相空间向量相似方法，相轨迹变率方法，空间变换方法和相空间模方法等4种以混沌理论为基础的预报方法，这些方法已经用于南方涛动强度、北京降水和华北降水分布的预报。

14 分形

近年分形的思路和方法正逐步在气象分析和业务中得到应用。刘式达等[86]指出分数维是气候系统结构的特征，是气候系统中尺度变换后的不变数。付昱华[87]应用分形分布模型N=C/rD的推广形式，即连续变维分形（分维数D是r的连续函数，而不是常量）预测台风路径。

三、结束语

近20年来统计气象学在中国取得了长足的发展，统计预报在中国气象业务预报和科研中占有重要的位置。主要表现在：

1 在数值预报产品统计释用中，统计预报方法发挥了积极的作用。

2 随着计算技术和计算机的发展，以场分析和场相关的统计预报方法如SVD、EEOF、CCA分析等方法得以在业务上得到了广泛应用，对提高业务预报精确率帮助很大。

3 一些新的统计方法由于种种原因，用在气候分析中较多，用在业务预测上较少，有待今后进一步开发。

4 近年来国内外一些数学界的研究新成果，如自记忆方程、主振荡模、混沌分形、小波分析等引入到气象界的速度很快，如何使其在天气预测中更快、更好地发挥作用值得研究。

5 在统计预报的使用中，如何发挥统计预报的长处，避免其不足的地方，要继续研究

气象统计方法实习报告

气象统计方法实习报告

目录 实习一求500hPa高度场气候场、距平场和均方差场 ----------------------------------------------------- 5 1、资料介绍------------------------------------- 5 2．要求------------------------------------------- 5 3、实习结果------------------------------------- 6 1）、FORTRAN源程序 --------------------- 6 (2)、grads文件 ----------------- 10 （3）、实习结果------------------------ 11 实习二计算给定数据资料的简单相关系数和自相关系数 ---------------------------------------------- 19 1、资料介绍------------------------------------ 19 2、要求------------------------------------------ 20 3、实习结果------------------------------------ 20 （1）、Fortran源程序 ---------------- 20

（2）、程序运行结果： --------------- 25 实习三分析中国夏季降水线性趋势的分布特征26 1.资料介绍及要求： -------------------------- 26 2.实习结果------------------------------------- 26 （1）.matlab程序 ---------------------- 26 （2）.程序运行结果 -------------------- 27 实习四求给定数据的一元线性回归方程 ------ 29 1、资料介绍及要求--------------------------- 29 2、实习结果------------------------------------ 30 （1）、MATLAB程序 ---------------- 30 （2）、程序运行结果------------------ 31 （3）、结果分析------------------------ 32 实习五对给定的海温数据进行EOF分析 ---- 35 1、资料介绍------------------------------------ 35 2、要求------------------------------------------ 35

气象统计方法复习资料

气象资料及其表示方法 选择最大信息的预报因子 气候稳定性检验 气候趋势分析 一元线性回归 多元线性回归 逐步回归 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； 学习内容： Chapter 1- Chapter 2- Chapter 3- Chapter 4- Chapter 5- Chapter 6- Chapter 7- Chapter-8-

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。 A预测技术；B预测依据；C预测结果；D预测对象； 10、气象统计研究对象可以划分为（）、多要素气象资料。例如：1950-2016 年南京7 月份高温日数，属于（）气象资料；例如某气象站7 月份日降水量与08时相对湿度，属于（）气象资料。

气象学小气候实习报告范本

小气候实习报告 1实习目的、意义 1.1 通过小气候特征观测，了解小气候观测的原理、观测仪器和安装方法。 1.2 掌握辐射、空气温度、湿度、土壤温度、风等气象要素垂直梯度观测方法 1.3 学会整理小气候观测资料，分析小气候要素形成的原因，揭示不同下垫面小气候特征，了解不同下垫面产生的小气候效应，以便进一步改善小气候环境。 2实习区域概况与方法 2.1 测点的概况及描述： 地理位置：本次测点设置在林业大学气象站部，40N,116E； 地形：地形比较平坦，较开阔； 附近水体：附近没有河流水体; 周围建筑物：在测点北侧约20米处有北林气象站的实验楼，其余周边有住宅楼以及正在建设的楼房，比较密集，据测点约100米； 下垫面：本组测量下垫面为湿裸地； 土壤植被状况：土壤较湿润，周围有稀疏植被，有低矮草丛和树木。 天气：天气状况较好，太阳不错，有少量云。 2.2 观测项目 直接辐射、散射辐射、反射辐射、总辐射、反射率，20cm、1.5m空气温、湿度，1m风向、风速，0～20cm土壤温度，0cm地面最高、最低温度，气压 2.3 观测仪器及时间 各个小气候要素均为正点每小时观测一次; 利用天空辐射表和直接辐射表观测太阳直接辐射、散射辐射、反射辐射、总辐射; 通风干湿表观测0.20m和1.5m高度处的气温和空气湿度; 三杯轻便风向风速表观测1m高度的风向、风速; 地面、地面最低、最高温度表及曲管地温表观测地面和土壤温度。 3结果与分析 3.1 太阳辐射的时间、空间变化

(1) 分析：图1-1所示为本测点水平面上直接辐射，散射辐射，总辐射，反射辐射的变 化图，由图可知，太阳总辐射从早上到中午一直上升，但变化趋势渐小，从中午到傍晚开始不断减小，且在16时到17时减小速率很快，主要被太阳高度角先增大后减小的变化影响;太阳直接辐射总趋势与总辐射趋势几乎相同，只是辐射量小于总辐射量。另外，散射辐射也是从早上到中午略有提升，中午到傍晚略有降低，但是总趋势几乎趋于较平稳状态；还有，反射辐射也是类似于散射辐射，从早上到中午略有提升，中午到傍晚略有降低，但是总趋势几乎趋于较平稳状态，不如总辐射变化剧烈，所以反射率中午较低，早晚较高。 图1-2 本测点水平面上反射率日变化 0% 5%10%15%20%25%08:0009:0010:0011:0012:0013:0014:0015:0016:0017:00 时间 反射率 折线图 1 分析： 图1-2为本测点湿裸地水平面上反射率日变化图，由图可以看出，反射率忽上忽下，但一直围绕某一数值波动，变化不大 ，这与反射的变化有较大关系 ，因为反射也变化不大。 (2) 图-2 水泥地、湿裸地、干裸地、草地反射率对比图

生物统计学试题及答案

生物统计学考试 一.判断题（每题2分，共10分） √1. 分组时，组距和组数成反比。 ×2. 粮食总产量属于离散型数据。 ×3. 样本标准差的数学期望是总体标准差。 ×4. F分布的概率密度曲线是对称曲线。 √5. 在配对数据资料用t检验比较时，若对数n=13，则查t表的自由度为12。 二. 选择题(每题3分，共15分) 6.x～N（1，9），x1，x2，…，x9是X的样本，则有（） x N（0，1）B.11 - x ～N（0，1）C.91 - x ～N（0，1）D.以上答案均不正确 7. 假定我国和美国的居民年龄的方差相同。现在各自用重复抽样方法抽取本国人口的1%计 算平均年龄，则平均年龄的标准误（） A.两者相等 B.前者比后者大 D.不能确定大小 8. 设容量为16人的简单随机样本，平均完成工作需时13分钟。已知总体标准差为3分钟。 若想对完成工作所需时间总体构造一个90%置信区间，则（） u值 B.应用t分布表查出t值 C.应用卡方分布表查出卡方值 D.应用F分布表查出F值 9. 1-α是（） A.置信限 B.置信区间 C.置信距 10. 如检验k (k=3)个样本方差s i2 (i=1,2,3)是否来源于方差相等的总体,这种检验在统计上称为 ( )。 B. t检验 C. F检验 D. u检验 三. 填空题(每题3分，共15分) 11. 12. 13. 已知F分布的上侧临界值F0.05（1，60）=4.00，则左尾概率为0.05，自由度为（60，1） 的F 14. 15.已知随机变量x服从N (8，4)，P（x < 4.71）(填数字) 四．综合分析题（共60分）

气象学实习报告总结doc

气象学实习报告总结 篇一：气象学实习报告 ****大学***学院 气象学实习专题报告 姓名： 学号： 专业年级： 指导教师： 实习成绩： 年月 一、实习目的 该实习是本课程教学的组成部分，是课堂教学的延伸和补充。以便增加学生的感性认识，巩固和深化课堂教学知识。通过对不同下垫面性质所引起的小气候变化进行观测，了解人类的生产活动，特别是农林业生产活动受到气候的极大影响；了解人类的生产活动反过来也引起的局部小气候的变化，人类活动主要包括：人类活动改变下垫面性质对小气候的影响，如砍伐森林、城市建设等；人类活动改变了大气成分（如城市大气成分的变化），对城市小气候产生的影响；人类活动释放热量对小气候的影响等，掌握各种小气候形成的机制和规律及可能对农林业和城市生活的影响。要求掌握常规气象仪器仪表的操作和使用技能，了解气象观测基本环节和原

理，理解本课程理论知识，为将来从事科学研究和教学打好基础，也为其它专业课的学习奠定基础。通过本课程的实习，主要达到以下几个教学目的： 1．加深学生对基本概念的理解，巩固新的知识； 2．使学生了解如何进行实习方案的设计，并初步掌握气象学实习研究方法和基本测试技术； 3．通过实习数据的整理使学生初步掌握数据分析处理技术。 （1）通过观测各种气象要素，了解和掌握各种气象仪器的构造原理，安装规范，观测方法 和观测数据的整理，数据整理表的制作以及各种要素的时空分布和变化特点； （2）气象观测要求：观测记录必须具有代表性、准确性、比较性； （3）要求正确读数，规范做记录，要制作适当的数据处理图表，然后分析和比较观测数据， 并将分析结果与要素原来特有的时空分布规律和变化特点进行比较； （4）了解并掌握不同森林类型所形成的的小气候特点，比较产生差异的原因； （5）了解掌握地形在水热资源分配中的作用，比较不同地形产生不同小气候的原因。

生物统计学模拟试题5

一、名词解释（每小题2分，共20分）得分：分 1. 典型抽样 2. 随机误差 3. “小概率事件实际不可能性”原理 4. 试验指标 5. 试验因素 6. 适合性检验 7. 极差 8. 自由度 9. Ⅱ型错误 10. 随机区组设计 二、填空题（每空1分，共20分）得分：分 1. 在二项分布中，如果事件A发生某一结果的概率为0.46，则其对立事件的概率为。 2. 利用Excel软件对配对资料进行t检验时，首先打开Excel电子表格，然后输入原始数据，接着点击工具栏中的“”，打开“”工具对话框，在变量区域中输 第 1 页共8 页

入相应变量，选定标志项，在输出区域中输入输出区域的单元格后，按确定按钮即可得到结果。 3. 统计学上，符号S表示，μ表示，σ2表示。 4. 标准正态分布的两个参数μ= ,σ2= 。 5. 方差分析的三个基本假定是、 和。 6. 准确性和精确性的含义是不同的。设某一试验指标的真值为μ，观测值为x，若x与μ差的绝对值|x－μ|越小，则观测值x的越高；反之则低。若观测值彼此接近，即任意两个观测值x i、x j差的绝对值|x i－x j|小，则观测值的高；反之则低。 7. 拉丁方设计的特点是＝横行单位组数＝直列单位组数＝重复数。 8. 在进行次数资料的 2检验时，需要进行连续性矫正的条件是自由度等于。 9. 某一猪场饲养的长白成年母猪的平均体重为190 Kg，标准差为13 Kg,那么其变异系数C.V等于（小数点后保留两位）。 10. 算术平均数的基本性质是、。 11. 方差分析的多重比较中LSD法是的简称。 12. 在进行方差分析时，对于单因素完全随机设计试验资料的数学模型，其中观测值x ij= 。 三、选择题（每小题 1 分，共15分）得分：分 1. 在生物统计中，样本容量记为n。关于小样本容量描述正确的是（）。 A. n≤20 B. n≤30 C. n>20 D. n>30 2. 正态分布曲线与横轴之间的总面积等于（）。 A. 次数总和n B. 次数总和n+1 C. 0.95 D. 1.0 第 2 页共8 页

气象站统计实习报告

气象站统计实习报告 气象站统计实习报告 随着个人的素质不断提高，报告不再是罕见的东西，通常情况下，报告的内容含量大、篇幅较长。你知道怎样写报告才能写的好吗？以下是小编精心整理的气象站统计实习报告，欢迎阅读与收藏。 一、实习目的 培养对气候与气象数据资料收集和整理的思维方法，培养良好的学习、观测和研究的科学态度，激发学生对气候与气象学的兴趣。 二、实习概况 XXXX年5月7日上午9时，在信阳师范学院城环学院副院长刘明华副教授的带领下，XXXX年级地理科学1班的学生前往信阳气象观测站进行地面气候要素的综合观测，并且近距离观看了测量仪器，与气象站的有关工作人员进行了一对一的交流。 三、实习内容、过程及完成的任务。 1、信阳气象观测站简介

信阳气象观测站位于河南省信阳市浉河区东北方向(北纬32°08"，东经114°08")，海拔高度114.5米，建立于1951年1月，为信阳市两个国家基本气象站之一，担负着区域和国家气象信息交换任务，是我国天气气候网中的主体组成部分。 2、地面观测场实习 在地面观测场进行观测，实时观测并发布即时气象信息，提供进行天气预报必须的气象要素数据。气象站实习报告总结。气象观测站的主要测量项目包括云量测量、温度测量、湿度测量、蒸发量测量、降水量测量和风向风速测量。这里的观测场设备齐全，自动化和人工化一同发展，由各种传感器将各种收集到的数据经处理后送往终端。自动气象观测系统是一种能自动地观测和存储气象观测数据的设备,主要由传感器、采集器、通讯接口、系统电源等组成,随着气象要素值的变化，各传感器的感应元件输出的电量产生变化，这种变化量被CPU实时控制的数据采集器所采集，经过线性化和定量化处理，实现工程量到要素量的转换，再对数据进行筛选，得出各个气象要素值。经过处理的气象要素数据按规定的格式编排，经资料发送装置用有线或无线方式传回数据中心，有的是存贮在临时的介质上，由工作人电定期回收。气象站的自动观测项目包括风速和气温，数据采集频率较高，每分钟采集并存储一组观测数据。 3、气象数据采集处实习 气象观测站将收集到的地温、草温、气温、风速、风向、气

生物统计学试题及答案

一、填空 变量按其性质可以分为连续变量和非连续变量。 样本统计数是总体参数的估计量。 生物统计学是研究生命过程中以样本来推断总体的一门学科。 生物统计学的基本内容包括试验设计、统计分析两大部分。 统计学的发展过程经历了古典记录统计学、近代描述统计学、现代推断统计学3 个阶段。 生物学研究中，一般将样本容量n >30称为大样本。 试验误差可以分为随机误差、系统误差两类。 资料按生物的性状特征可分为数量性状资料变量和质量性状资料变量。 直方图适合于表示连续变量资料的次数分布。 变量的分布具有两个明显基本特征，即集中性和离散性。 反映变量集中性的特征数是平均数，反映变量离散性的特征数是变异数。 林星s= 样本标准差的计算公式s= 如果事件A和事件B为独立事件，则事件A与事件B同时发生地概率P (AB) = P(A)*P(B)。 二项分布的形状是由n和p两个参数决定的。 正态分布曲线上，卩确定曲线在x轴上的中心位置，c确定曲线的展开程度。样本平均数的标准误等于c Wi。 t分布曲线和正态分布曲线相比，顶部偏低，尾部偏高。

统计推断主要包括假设检验和参数估计两个方面。

参数估计包括点估计和区间估计假设检验首先要对总体提出假设，一般应作两个假设，一个是无效假设，一个是备择假设。 对一个大样本的平均数来说，一般将接受区和否定区的两个临界值写作卩-U a^x_ 卩+U a c x 在频率的假设检验中，当np或nq v30时，需进行连续性矫正。 2检验主要有3种用途：一个样本方差的同质性检验、适应性检验和独立性检验。 2检验中，在自由度df = (1)时，需要进行连续性矫正，其矫正的2 = ( p85 )。 2分布是连续型资料的分布，其取值区间为［0.+ %)。 猪的毛色受一对等位基因控制，检验两个纯合亲本的F2代性状分离比是否符合 孟德尔第一遗传规律应采用适应性检验法。 独立性检验的形式有多种，常利用列联表进行检验。 根据对处理效应的不同假定，方差分析中的数学模型可以分为固定模型、随机模型和混合模型混合模型3类。 在进行两因素或多因素试验时，通常应该设置重复，以正确估计试验误差，研究因素间的交互作用。 在方差分析中，对缺失数据进行弥补时，应使补上来数据后，误差平方和最小。方差分析必须满足正态性、可加性、方差同质性3个基本假定。 如果样本资料不符合方差分析的基本假定，则需要对其进行数据转换，常用的数据转换方法有平方根转换、对数转换、正反弦转换等。 相关系数的取值范围是［-1,1］O

气象实习报告3篇_工作报告

气象实习报告3篇 一、实习目的： 巩固、扩大和加深课堂上所学的理论知识，熟悉气象业务的整个流程，获得气象实际工作的初步经验和基本技能，着重培养独立的工作能力，熟悉基本气象仪器的操作使用和维护，掌握地面、高空观测的基本方法，进一步熟悉雷达原理、雷达操作及相关维护知识，为以后走向工作岗位打下坚实的基础。 二、实习单位介绍： xx市气象局是国家基准站，是全球气候观测系统的组成部分。该站涵盖了所有的气象要素的观测项目，并承担着国家气象局最新研制的仪器测试工作。xx市气象局负责本市内气象监测、预报管理工作，及时提出气象灾害防御措施，并对重大气象灾害做出评估，为本级人民政府防御气象灾害提供决策依据；管理市内公众气象预报、灾害性天气警报以及农业气象预报、城市环境气象预报、火险气象等级预报等专业气象预报的发布。负责向市人民政府和同级有关部门提出利用、保护气象资源和推广、应用气候资源区划等成果的建议；组织对气象资源开发利用项目的气候可行性论证。 三、实习内容及过程 7月19日，实习天，阮台长带我们参观了气象观测场，给我们介绍了xx市气象局的有关情况，向我们提出了实习的相关要求，由1 / 21

于种种原因我们没能够按照原定计划实习而是做了临时的调整。在随后的七天我们分别在地面站，气象台，高空站进行了业务跟班实习，参观了雷达站。 1、地面观测 地面观测是整个气象预报的基础。需要定时观测数据，观测项目包含云量观测、温度观测、湿度观测、蒸发量观测、辐射度观测、日照观测、气压观测、风向风速观测以及雨量观测。现在地面观测已基本上实现了全自动化，由各种传感器将各种数据自动采集，经处理系统后送至显示终端，，由计算机自动处理显示，并按时将数据上传至国家局。但为了历史数据的保存完整性，xx站保留了人工站，每隔一个小时，我们都要去观测场读取一次数据。回来后将读取的数据录入系统并与自动站数据相比较，在每天8:00、14:00和20：00向省气象局人工发报。 2、高空探测 高空站主要负责本地区高空气象要素探测。主要利用无线电高空探测仪，无线电高空探测仪为一次性产品，悬挂在气象气球上升空，能测定各个高度上的风向、风速、温度、湿度和气压，每天早晨七点和晚上七点释放一次，汛期凌晨一点钟要加放一次。无线探空仪在使用前要对各项数据进行严格的检测，当探空仪升入空中后，l波段雷达会进行自动跟踪。无线电探空仪由感应元件、转换电路、编码装置、无线电发射机和电源组成。可以连续不断地发送气球上升(或降落) 2 / 21

现代气象统计

现代气象统计复习题 1、 向量正交且归一化的概念及表达式？ 2、 m维空间中的任一向量X可以用基向量V1，V2，...，V m线性组 合表示，即 ，的几何意义是什么？ 3、 一个实对称矩阵A，其特征值和特征向量有哪些性质？ 4、 一个m阶方阵，其特定特征值和相应特征向量哪一个是唯一 的。 5、详细了解EOF展开的原理,一个气象变量标准化距平场EOF展开中， 给定协方差矩阵，如，计算其特征值、特征向量、方差贡献率。 6，多元统计中多维随机变量主成分的定义是什么？主成份的性质有哪些？ 7，一个场先处理成标准化距平，再进行主成分分析。第k个归一化的特征向量图和场的每个格点序列与第k个主成份序列之间的相关系数分布图有何关系？某个特征向量图与以哪个格点为定点的“一点相关图”最相似？ 8, EOF和PCA的功能是什么？ 9, EOF分析方法中特征向量矩阵和时间系数矩阵的特点和性质? 10, PCA与EOF的异同。 11,在EOF或者PCA的实际应用中，空间型可以有哪些表示方法，请叙述各自所表征的含义 12,EOF和REOF在气象要素时空特征分析用，各自的用途和优缺点是什么？ 13, REOF旋转中截取多少个模态旋转是如何确定的(三种) 8，旋转EOF分析的问题的提法（或旋转的原则）是什么？了解其原理。 9，旋转EOF的性质1、2的理解 10，了解REOF结果的分析 11，奇异值分解（SVD）方法在气象研究中的功能是什么？ 12，数学中一般实矩阵SVD的定义是什么？ 13，了解实一般矩阵SVD的性质 15，SVD分析中，两个场之间总的联系用什么衡量？与两个场之间交叉协方差矩阵的奇异值有什么关系？每一对SVD模态解释两个场总协方差平和的百分率、以及解释左右场各自方差的百分率怎么确定？SVD分析的原理保障反映出两个场之间的联系达最大还是反映两个场的方差量

气象统计方法实习BD

实习一：气候场、距平场、均方差场 编程如下: parameter(ii=37,jj=17,mon=12,year=4) real var(ii,jj,mon,year),ave(ii,jj,mon),jp(ii,jj,mon,year) real s(ii,jj,mon) integer i,j,iy,m open(5,file='d:\ex1\h500.dat') open(6,file='d:\ex1\ave.grd',form='binary') open(7,file='d:\ex1\jp.grd',form='binary') open(8,file='d:\ex1\s.grd',form='binary') open(12,file='d:\ex1\outall.grd',form='binary' open(9,file='d:\ex1\ave.txt') open(10,file='d:\ex1\jp.txt') open(11,file='d:\ex1\s.txt') ！读数据 DO iy=1,4 do m=1,12 !ccc read h500 read(5,1000) read(5,2000) ((var(i,j,m,iy),i=1,ii),j=1,jj)

enddo enddo ！计算气候场 do j=1,jj do i=1,ii do m=1,12 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 enddo enddo enddo ！计算距平场 do iy=1,4 do m=1,12 do j=1,jj do i=1,ii jp(i,j,m,iy)=var(i,j,m,iy)-ave(i,j,m) enddo enddo enddo enddo ！计算均方差场

气象学实习报告总结

篇一：气象学实习报告 小气候综合实习报告 班级： 姓名： 学号： 第五小组 小组成员： 2014年12月2日 摘要 本组选择的下垫面为干裸地。通过一天对小气候的观察与测量，影响小气候的因素主要有云量，温度，湿度，风，周围植被情况及建筑物情况。选择了下垫面和周围环境的不同测点进行了对比分析。 太阳直接辐射根据太阳高度角、大气质量数和大气透明系数的变化而变化；散射辐射随云量增多而增加；反射辐射取决于总辐射以及土壤湿度；反射率大小主要与下垫面的的颜色、湿度、粗糙程度及太阳高度角等因素有关。随着深度增加，土温日较差减小，位相也逐渐落后；不同高度气温一天中出现了一个最高值和一个最低值，最高值出现在午后两点钟左右，最低值出现在清晨日出前后；水气压与相对湿度在一天中变化皆较大且变化趋势相反；从风的特性上讲，越近地面风速越小，在风速和风向两方面都有阵性，近地面层风速白天最大，早晚变小。 关键词：小气候辐射湿度气压日变化对比 一、前言 1．1 小气候的相关知识 因下垫面性质不同，或人类和生物的活动所造成的小范围内的气候。在一个地区的每一块地方(如农田、温室、仓库、车间、庭院等)都要受到该地区气候条件的影响，同时因下垫面性质不同、热状况各异，又有人的活动等，就会形成小范围特有的气候状况， 与大范围气候相比较，小气候有五大特点：⑴.范围小，铅直方向大概在100米以内，主要在2米以下，水平方向可以从几毫米到几十公里。⑵.差别大，无论铅直方向或水平方向气象要素的差异都很大，例如：在靠近地面的贴地层内，温度在铅直方向递减率往往比上层大2～3个量级。⑶.变化快，在小气候范围内，温度、湿度或风速随时间的变化都比大气候快，具有

气象统计方法实习报告

目录实习一求500hPa高度场气候场、距平场和均方差场 -------------------------------- 3 1、资料介绍 ------------------------------------------------------------------------------------------------- 3 2．要求-------------------------------------------------------------------------------------------------------- 3 3、实习结果 ------------------------------------------------------------------------------------------------- 3 1）、FORTRAN源程序 ---------------------------------------------------------------------------------- 3 (2)、grads文件 --------------------------------------------------------------- 5 （3）、实习结果 ------------------------------------------------------------------------------------- 5 实习二计算给定数据资料的简单相关系数和自相关系数---------------------------- 7 1、资料介绍 ------------------------------------------------------------------------------------------------- 7 2、要求-------------------------------------------------------------------------------------------------------- 7 3、实习结果 ------------------------------------------------------------------------------------------------- 7 （1）、Fortran源程序 ------------------------------------------------------------------------------ 7 （2）、程序运行结果：---------------------------------------------------------------------------- 9 实习三分析中国夏季降水线性趋势的分布特征---------------------------------------- 9 1.资料介绍及要求： --------------------------------------------------------------------------------------- 9 2.实习结果 -------------------------------------------------------------------------------------------------- 9 （1）.matlab程序------------------------------------------------------------------------------------- 9 （2）.程序运行结果 -------------------------------------------------------------------------------- 10 实习四求给定数据的一元线性回归方程------------------------------------------------ 10 1、资料介绍及要求 --------------------------------------------------------------------------------------- 10

《生物统计学》试题A

《生物统计学》基本知识题 一、填空题 第一章 1．填写下列符号的统计意义：①SS ②S x ③ S2 ④ SP xy。 2.ｔ检验、ｕ检验主要用于____ 组数据的差异显著性检验; F 检验主要用于____ _ 组数据的差异显著性检验。 3．试验误差指由因素引起的误差，它不可，但可 以和。 4.参数是由____计算得到的，统计量是由____计算得到的。 5．由样本数据计算得到的特征数叫，由总体数据计算 得到的特征数叫。 9．一般将原因产生的误差叫试验误差，它避免， 但可以和。 第二章 4．变异系数可用于当两个样本的、不同时 变异程度的比较。变异系数的计算公式为。 5．变异系数可用于当两个样本的、不同时 的比较。变异系数的计算公式为。 7．连续性随机变量等组距式次数分布表的编制方法步骤为： ①_____、②____、③____、④____、⑤___。 8．计算标准差的公式是Ｓ＝。 9．变异系数的计算公式是CV＝。 10. 标准差的作用是①、②、③。 12．算术平均数的两个重要性质是①②。 13．样本平均数的标准差叫。它与总体标准差的关系 是。 第三章 1.若随机变量x～N（μ，σ2），欲将其转换为u～N（0,1），则 标准化公式为u＝。 第四 1．统计量与参数间的误差叫，其大小受①② ③的影响，其大小可以用来描述，计算公式 为。 2.抽样误差是指之差。抽样误差的大小可用来表 示。影响抽样误差的因素有、和。 6.在两个均数的显著性检验中，若检验结果是差异显著，则说 明。 7.在显著性检验时，当H0是正确的，检验结果却否定了H0，这 时犯的错误是：型错误。 8. 显著性检验时，犯Ⅰ型错误的概率等于。 9.显著性检验分为_______ 检验和______检验。 10.显著性检验的方法步骤为：、、。 12．若服从N(, 2)分布，则值服从分布， 值服从分布。 第五章 1.方差分析是以为检验对象的。在实际分析时常常以 作为它的估计值。 2．多重比较的方法有①和②两类；①一般适用于 组均数的检验，②适用于组均数间的检验。 3．多重比较的LSD法适用于组均数比较；LSR法适用于 组均数间的比较。 4．多重比较的方法有和两类。前者一般用于 组均数检验，后者又包含和法，适用于组 均数的比较。第六章 1.χ2 检验中，连续性矫正是指用性分布检验性数据所产生的差异，当或时，必须进行矫正。 2.在χ2检验时，当和时必须进行连续性矫正。3．χ2检验中，当或时，必须进行连续性矫正，矫正方法有_____ 和_____ 两种。 4.χ2检验的计算公式为χ2＝，当、时，必须矫正，其矫正方法为、。 第七章 1．在直线相关回归分析中，相关系数显著，说明两变量间直线相关关系。 2．相关系数的大小，说明相关的紧密程度，其说明相关的性质。 相关系数r是用来描述两变量之间相关的和的指标，r 的正负号表示相关的，r的绝对值大小说明相关的。 3.变量间存在的关系，统计上称为相关关系。 4.回归分析中表示，byx表示，。 5．在回归方程中，表示依变量的，ｂ表示，a表示。 6．已知r＝－0.589*，则变量间存在的直线相关关系。 7.统计分析中，用统计量来描述两个变量间的直线相关关系，其取值范围为，其绝对值的大小说明相关的，其正负符号说明相关的。 第九章 1．试验设计的基本原则是、和。 二、单选题 1．比较胸围与体重资料的变异程度，以最好。 ａ．标准差ｂ．均方ｃ．全距ｄ．变异系数 2．比较身高与体重两变量间的变异程度，用统计量较合适。 ①CV ②S ③R ④S2 4．若原始数据同加（或同减）一个常数，则。 ａ不变，Ｓ改变ｂ．Ｓ不变，改变 ｃ．两者均改变ｄ．两者均不改变 5．比较身高和体重资料的变异程度，以指标最好。 ａ．CV ｂ．Ｓｃ．Ｒｄ．S2 6．离均差平方和的代表符号是。 ａ．∑(x- )2 ｂ．SP ｃ．SS 7 ．样本离均差平方和的代表符号是。 ①S2 ②③ ④SS 8. 愈小，表示用该样本平均数估计总体均数的可靠性愈大。 ①变异系数②标准差 ③全距④标准误 1.二项分布、Poisson分布、正态分布各有几个参数：（） A、 (1，1，1 ) B、 (2，2，2) C、 (2，1， 2) D、 (2，2，1 ) 2.第一类错误是下列哪一种概率：（）

气象实习报告标准版

气象实习报告标准版 气象实习报告标准版 11月16日温江实习报告 成都信息工程学院20xx级 实习时间：20xx年11月16日实习地点：温江气象局实习人：sb 1>实习目的： 1、对农业气象有新的深刻的认识和了解，及学会农业气象的观测规范； 2、观看人工影响天气的规范要求，操作过程。对人工影响天气的环境要求，及仪器的使用； 3、掌握气象的观测和研究方法； 4、根据要求观测各气象要素，掌握正确的观测和记录方法，保证气象观测资料的代表性、准确性和比较性； 5、通过测量空气温度、地表温度、气压来预报天气； 6、通过实习了解空气温度和土壤温度的测定方法和整理方式步骤，具体为各实验仪器（干湿温度表、最低温度表、最高温度表、曲管地温表、地面温度表、风向仪、空盒气压表）的安装使用，（2）实验数据的正确读取、精确记录以及数据处理图标； 7、将所学得理论知识运用到实际操作中来，深化和加强对理论知识的理解。 2>实习内容 1、听农业气象知识讲座，观测内容，操作过程； 2、观看人工影响天气的仪器，及使用规范； 3、地面观测场听讲解及使用规范，使用方法，操作过程。

3>实习概况 1、农业气象知识讲座 农业气象观测是对农业生产的对象和过程同时进行平行的观察、测定和记载，是农业气象服务和科研工作的基础。其主要内容包括：农业气象要素观测，农业小气候观测，农作物、畜禽、经济林木发育期和生长状况观测，自然物候观测以及农牧业气象灾害观测等。农业气象观测所获得的资料可用来鉴定农业生产对象和过程与气象条件的定量关系，进行农业气象情报、预报服务以及气候的分析和区划，也可为利用、调节和改造农业小气候条件提供基本资料。 农业气象观测遵循平行观测的原则，在农业气象站附近的农业气象观测地段上进行。为了使观测资料具有代表性和可比性，在选择观测地段时要考虑地形、地下水位和耕作技术等因素在年际间的基本一致。观测的农业对象要选择当地最有代表性的种类。物候观测的时间间隔以不漏测和不迟测为原则，农业气象要素的观测应能反映其变化状况和极值。观测时间可根据农业气象要素和农业生产对象的特点来确定；同时要考虑与气象站的气象观测时间相配合，通常采用定期观测，也可进行不定期观测。 农业气象观测方法根据所要求的精度分为目测、常规仪器观测和精密仪器观测。70年代以来，观测仪器有所改进，出现了遥测和综合农业气象观测仪器，可自动打印记录多种农业气象要素的数据。遥感技术提供大范围的雨量信息，也可用于确定自然植被和畜禽的状况。这些都为农业气象观测工作的自动化、遥测化和综合化以及最后达到客观化展示了良好的前景。农业气象服务的主要目的，是帮助人们在农业生产活动中合理地利用有利的天气和气候条件，克服不利的天气和气候条件（趋利避害）以便帮助农业丰产丰收。它的任务是及时为农业领导

浅谈现代天气预报的主要方法

浅谈现代天气预报的主要方法 摘要：随着科技的发展，天气预测的技术也得到了快速的发展，尤其是基于现代通信设施与数学理论的方法使得预报的准确程度大为提高。故文章对现代天气预报的主要方法进行了介绍，并对各种方法的优缺点进行了详细的分析。 关键词： 1、引言 自从1951年英国首次运用天气图制作天气预报以来，至今只有130多年的历史。由于近代大型计算机的出现，计算技术的提高，以及气象学理论的进步，天气预报方法已获得很大发展。除了天气图预报方法日趋充实完善外，又开展了数值天气预报、数理统计预报、气象预专家系统、临近预报和单站预报等方法。综合运用这些方法，是现代气象部门预测天气最基本最有效的方法与手段。 2、天气图预报方法 2.1 预报指标法 在长期的预报实践中发现，引起某地天气变化，常常和其前期天气形势、天气过程以及某些气象要素的物理量值有关，这些物理量值的大小和出现时间就成为某地出现某些天气的“指标”。由于某种天气现象的发生往往是由多种物理因素作用的结果，因而可以将这些物理因素归纳在一起组成综合性的预报指标，即“形势加指标”的预报方法，这样往往可以提高预报正确率。但是无论怎样，仍然不能客观、定量对天气作出准确预报。 2.2 相似形势法 一般而言，不同时间的天气图上，其天气形势和天气过程是没有完全相同的。但在大量的历史天气图中，总可以归纳出若干具有代表性的天气形势和天气过程。在预报天气时，如果当时的天气形势和过程与某一模式的前期情况相似，我们就可以参考该模式的后期形势进行预报。这种方法在60年代曾广泛推广使用，其缺点和预报指标法一样，对天气预报不客观、不定量。实际预报中不同的预报员会有不同的看法，预报效果也不够理想。 2.3 落区预报法 在制作天气预报时，把表示某一天气现象发生时的各种特征量(线)，描绘在

生物统计学试题及答案范文

生物统计学考试

一.判断题（每题2分，共10分） √1. 分组时，组距和组数成反比。 ×2. 粮食总产量属于离散型数据。 ×3. 样本标准差的数学期望是总体标准差。 ×4. F分布的概率密度曲线是对称曲线。 √5. 在配对数据资料用t检验比较时，若对数n=13，则查t表的自由度为12。 二. 选择题(每题3分，共15分) 6.x～N（1，9），x1，x2，…，x9是X的样本，则有（） A.31 - x ～N（0，1） B.11 - x ～N（0，1） C.91 - x ～N（0，1） D.以上答案均不正确 7. 假定我国和美国的居民年龄的方差相同。现在各自用重复抽样方法抽取本国人口的1%计算平 均年龄，则平均年龄的标准误（） A.两者相等 B.前者比后者大 C.前者比后者小 D.不能确定大小 8. 设容量为16人的简单随机样本，平均完成工作需时13分钟。已知总体标准差为3分钟。若 想对完成工作所需时间总体构造一个90%置信区间，则（） A.应用标准正态概率表查出u值 B.应用t分布表查出t值 C.应用卡方分布表查出卡方值 D.应用F分布表查出F值 9. 1-α是（） A.置信限 B.置信区间 C.置信距 D.置信水平 10. 如检验k (k=3)个样本方差s i2 (i=1,2,3)是否来源于方差相等的总体,这种检验在统计上称为 ( )。 A.方差的齐性检验 B. t检验 C. F检验 D. u检验 三. 填空题(每题3分，共15分) 11. 在一个有限总体中要随机抽样应采用放回式抽样方法。 12. 在实际抽样工作中，为了减小标准误，最常用的办法就是增大样品容量。 13. 已知F分布的上侧临界值（1，60）=，则左尾概率为，自由度为（60，1）的F分布的临界 值为 14. 衡量优良估计量的标准有无偏性、有效性和相容性。 15.已知随机变量x服从N (8，4)，P（x < ）=。(填数字) 四．综合分析题（共60分） 16．何谓“小概率原理”？算术平均数有两条重要的性质，是什么？ 小概率的事件，在一次试验中，几乎是不会发生的。若根据一定的假设条件，计算出来该事件发生的概率很小，而在一次试验中，它竟然发生了，则可以认为假设的条件不正确，从而否定假设。 算术平均数的性质： 1.离均差之和为零 2. 离均差平方之和最小 17．计算5只山羊产绒量：450，450，500，550，550（g）的标准差。 标准差 18．一农场主租用一块河滩地，若无洪水则年终可获利20000元，若发洪水则会损失12000元。 根据经验，该地发洪水的概率为40%。现有某保险公司允诺：若每年投保1000元，将补偿因洪灾所造成的损失。问农场主该不该买这一保险？ 未投保的期望赢利：E（X）= 20 000 ×+ (12 000) ×= 7 200（元） 投保后的期望赢利：E（X）= (20 000 – 1 000) ×+ (?1 000) ×= 11 000（元）。 故要买这一保险。

气象统计实习报告(2)

气象统计实习报告 专业：大气科学 班级：xxxx级x班 学号：2012130xxxx 姓名： *实习一求500hPa高度场气候场、距平场和均方差场 一、实习结果

1981.1距平场 1981.1 500hpa高度场在欧亚大陆为正距平，在印度洋和太平洋为负距平。 1981.1气候场 1982.1的气候场呈现明显的沿纬度的上升而下降的趋势。

1981.1均方差场 1981.1的均方差场在欧亚大陆的南侧有最小值，在10N~20N的南侧岁纬度而降低，在其北侧随纬度升高。 二、相关的fortran程序，gs文件 （1）Fortran程序: program main parameter(nx=37,ny=17,mo=12,yr=4) real var(nx,ny,mo,4)!数据 real vars(nx,ny,mo)!4年气候态 real jp(nx,ny, mo,4)!距平 real fc(nx,ny,mo)!方差 real jfc(nx,ny,mo)!均方差 integer i,j,m,y,irec real::summ=0.0 !*********************求均方差********************* do m=1,12 do i=1,37 do j=1,17 do y=1,4 summ=summ+jp(i,j,m,y)**2 enddo

fc(i,j,m)=summ/4!方差 jfc(i,j,m)=sqrt(fc(i,j,m))!均方差 summ =0.0 enddo enddo enddo !****************************************** open(11,file='d:\shixi\vars.grd',form='binary' ) open(12,file='d:\shixi\jp.grd',form='binary' ) open(13,file='d:\shixi\jfc.grd',form='binary' ) do m=1,12 write(11)((vars(i,j,m),i=1,nx),j=1,ny) enddo do m=1,12 write(13)((jfc(i,j,m),i=1,nx),j=1,ny) enddo do y=1,4 do m=1,12 write(12)((jp(i,j,m,y),i=1,nx),j=1,ny) enddo enddo close(11) close(12) close(13) End （2）Gs程序 1.距平场 'open e:\anomaly.ctl' 'set gxout shaded' 'd xiaobao' 'set gxout contour' 'd xiaobao' 'draw title 1982年1月' 'enable print e:\anomaly.gmf' 'print' 'disable print' 2.气候场 'open e:\climate.ctl' 'set gxout shaded' 'd xiaobao' 'set gxout contour' 'd xiaobao'