26 气象统计方法课程实践内容2013
-0.0130 -0.0050 0.0170 0.0490 -0.0140 -0.0510 -0.0540 -0.1050 -0.1120
-0.0970 -0.1010 -0.1400 -0.1410 -0.1270 -0.1270 -0.1070 -0.1180 0 -0.0080 0.0170 0.0490 0.0120 -0.0640 -0.0950 -0.1100 -0.1330 -0.1250 -0.1220 -0.1130 -0.1220 -0.1270 -0.1360 -0.1190 -0.1180 0 0 -0.0200 0.0120 0.0150 -0.0010 -0.0480 -0.1040 -0.1030 -0.1270 -0.1300 -0.1160 -0.1180 -0.1130 -0.1010 -0.1000 -0.1060 -0.1240 -0.1080 0 -0.0280 0.0070 0.0140 0.0120 -0.0020 -0.0340 -0.0710 -0.0810 -0.0800 -0.1020 -0.1150 -0.0980 -0.0950 -0.0890 -0.1080 -0.1380 -0.1120 0 -0.0320 0.0120 0.0250 0.0120 0.0010 -0.0190 -0.0080 -0.0440 -0.0620 -0.0770 -0.0810 -0.0630 -0.0530 -0.0810 -0.0770 -0.1310 -0.0780 -0.0640 -0.0210 -0.0090 0.0210 0.0310 0.0240 0.0040 -0.0090 -0.0370 -0.0610 -0.0560 -0.0640 -0.0650 -0.0720 -0.0840 -0.0850 -0.0520 -0.0660 -0.0780 -0.0110 -0.0260 -0.0100 -0.0110 0.0280 0.0180 0.0240 0 -0.0230 -0.0420 -0.0660 -0.0630 -0.0650 -0.0960 0.0160 -0.0340 -0.0480 -0.0630 -0.0080 -0.0110 -0.0070 -0.0050 0.0130 0.0350 0.0450 0.0600 0.0550 0.0280 -0.0230 -0.0590 -0.0950 -0.0630 0.0070 0.0040 0.0100 -0.0140
（4）分析
第一模态
空间场
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27 气象统计方法课程实践内容2013
时间系数
此次试验EOF分析中的前两个特征向量最大限度地表征了海平面温度场的主要结构。
第一特征向量所描绘的第一经验正交函数的特征场（即第一模态）具有海表面气温516个样本的最相似的特征。若其可以解释为516个月的标准化特征，它指示出海表温度变化的扰动。其对应的时间系数可以表示为第一模态空间场的时间权重。
从第一模态的空间特征场可以看出，受到大尺度环流影响，整场的空间变化基本全为负值。而其值乘以时间权重后均变为负值。也就是大的时间系数乘以空间特征值对应海表温度的低值，而小的时间系数乘以空间特征值则对应高值。海表温度的低值对应了气象上的拉尼娜年，而海表温度的高值对应了厄尔尼诺年。
厄尔尼诺现象泛指赤道附近的东部太平洋表层海水温度上升引起的气候异常现象，它是热带海洋洋流与大气互作用的产物。其基本特征是太平洋沿岸的海面水温异常升高，海水水位上涨，并形成一股暖流向南流动。它使原属冷水域的太平洋东部水域变成暖水域，结果引起海啸和暴风骤雨，造成一些地区干旱，另一些地区又降雨过多的异常气候现象。所以，在空间特征场乘以时间系数后的高值表示厄尔尼诺年。
拉尼娜现象是指海洋中的赤道的中部和东部太平洋，东西上万公里，南北跨度上千公里的范围内，海洋温度比正常温度东部和中部海面温度偏低0.2摄氏度，并持续半年（与厄尔尼诺现象正好相反），东南信风将表面被太阳晒热的海水吹向太平洋西部，致使西部比东部海平面增高将近60厘米，西部海水温度增高，气压下降，潮湿空气积累形成台风和热带风暴，东部底层海水上翻，致使东太平洋海水变冷的现象。所以，在空间特征场乘以时间系
数后的低值表示拉尼娜年。
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28 气象统计方法课程实践内容2013
实习三（附加） 计算给定数据的11年滑动平均和累积距平
1、资料介绍
利用数据ma.dat，编写11点滑动平均的程序，ma.for给出了阅读资料的fortran程序。数据在文件夹中单独给出。
2、要求
实习报告中附出程序，并给出原数据和滑动后数据的图形（1张图）
Matlab程序
load 'g:\\MA.DAT' x=MA;
year=[1922:1:2006]';
year2=year(1+(ih-1)/2:length(x)-(ih-1)/2); ih=11;
for i=1:length(x)-10
avr(i)=sum(x(i:i+10))/ih; end
plot(year,x,'b:') hold on
plot(year2,avr,'r')
save ('Exam_4_output_data.txt','avr','-ascii')
3、实习结果
①、FORTRAN程序滑动平均计算值（已导入文件Exam_4 output file_DATA.dat） 3.072727 2.936364 2.745455 2.736364 2.763637 3.045455 2.900000 2.754546 2.772728 2.727273 2.990910 2.854546 2.727273 2.772728 2.681818 2.954546 2.781819 2.727273 2.763637 2.663637 2.918182 2.736364 2.754546 2.772728 2.663637
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29 气象统计方法课程实践内容2013
2.618182
2.572727 2.536364 2.527273 2.536364 2.572727 3.009091 2.972727 2.990909 3.054546 3.072727 3.045455
2.609091 2.654546 2.681818 2.754545 2.790909 2.881818 3.009091 3.036364 3.072727 3.118182 3.090909 3.109091 3.109091 3.145455 3.127273 3.109091 3.081819 3.054546 3.081819 3.118182 3.136364 3.181819 3.154546 3.200001 3.172728 3.218183 3.227273 3.181819 3.163637 3.136364 3.100001 3.063637 3.018182 3.072727 3.054546 3.081818 3.009091 3.000000
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30 气象统计方法课程实践内容2013
② 、原始数据及实验滑动平均拟合曲线图表(图表由matlab画出)
③、分析
图中滑动平均值很好的描述了变量x随时间的变化趋势。滑动平均值滤掉了较大的震荡，使趋势更加明显。从图中看出，x的整体趋势被体现而震荡的极大值却在趋势线中没有显著表示。所以，滑动平均在分析数据时可以更好的体现变化趋势但无法体现较大的异常值。在分析异常时，不宜使用滑动平均。
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