时间序列曲线图形的计算机输出

在日常气象工作中，常常需要分析一些要素的变化特征．而要素的时间序列曲线图形最能直观地反映其变化规律。虽然目前各种绘图软件比较成熟，但对普通的气象工作者来说．使用这些软件时还有一定的限制．譬如设备条件或计算机语言条件等因素。本文所介绍的就是根据这一情况，设计出的曲线图形绘制软件。     

风场的计算机图形输出

一、引言 风场的分析在气象学中占有相当重要的地位,尤其在气压场比较均匀的低纬度地区更是如此。过去在科研和预报中对风场一般是用手工进行分析,计算机在做数值预报或进行数值模拟时,也都是先输出格点上风的速率和方位角,或者输出风的纬向与经向分量,然后再用手工填图分析。这种手工分析既费时、费力,又不准确,必须寻找一种自动分析途径。当前大多数计算机已经具有绘图功能,这就使自动输出风场矢量图成为可能。下面介绍用计算机输出风场矢量图的计算方案及其程序。计算方案具有普遍的适用性,程序应用BASIC语言编写,可直接用于日立MBE16007这类功能较齐全的微型机,也可用于目前气象台站广泛使用的PC-1500袖珍计算机。 二、计算方案 我们用尾端位于格点上的箭头来表示该格点上的风速矢量,箭头的长度表示风速,箭头的方向表示风向。箭标的长短及其张角根据图面的大小规定,其原则是使图面直观、清晰。这样,问题便归结为: 已知格点上风的两个分量u、v,格点在图面     

谈谈单站气象要素时间面化图和曲线图

分析本站气象要索演变的特点和规律,是做好县站天气预报的重要依据之一。要素时间面化图和要素时间曲线图,是广大县站普遍用来分析本站天气变化情况的两个有效的工具。     

用气团参数时间剖面曲线图作中雨以上降水预报

时间剖面曲线图仍然是目前县站预报的基本工具之一。如何进一步发挥这种图表的作用，过去我们作预报时，只是根据曲线的变化特征找相似过程，但往往收不到预期效果。这是因为曲线的前期变化相似与后期的天气变化却不一定相似。为了解决这个问题，从每日观测的压、温、湿以及气团参数组合值所点给的曲线图中，采取找曲线图上的特征点，运用找指标的方法[主要考虑参数组合值（A），气压（P）、湿度（e）]，从而发现不同的天气征兆发生与这些曲线及其气团参数组合值的表现是不相同的。根据各要素峰谷值的变幅大小以及降区的时间间隔，它不但是…     

时间序列预报方法的推广

文中讨论了车贝雪夫多项式值计算误差对作者以前提出的一种新的时间序列预报方法的预报结果的影响,并在此基础上对原来的计算方案作了推广,推广后的算法有利于提高预报准确率。     

综合指数曲线图的应用

在县站预报中,如何把大范围天气形势与当地要素演变结合起来,以便综合考虑各方面的信息,是当前提高预报准确率的重要环节之一。为此,我们设计了一种能综合反映天气形势和单站资料相结合的曲线图,称为综合指数曲线图。通过对1974—1981年连续8年的资料分析和近两年来的应用,预报效果尚好。 一、综合指数及其物理意义 1.反映东高西低形势的综合指数φ     

兰州气象要素时间序列的周期振动

一、前言分析气象要素时间序列的较长周期振动,可提取大气环流变化的信息,供中期预报参考。近年来,不少同志在这方面做了许多工作。徐国昌根据地面气压曲线发现有十一天左右的显著波动,升压段多雨,降压段少     

气候时间序列变点的推断

本文研究时间序列的变点问题。所给出的统计方法可用来推断一个时间序列是否存在变点，存在几个变点以及变点在什么位置。这种统计推断方法可用于气候阶段的划分。     

气侯时间序列变点的推断

本文研究时间序列的变点问题。所给出的统计方法可用来推断一个时间序列是否存在变点，存在几个变点以及变点在什么位置。这种统计推断方法可用于气候阶段的划分。     

空间问题与时间序列问题

自1958年大跃进以来,在党的领导和毛泽东思想的指引下,我国广大台站气象工作者发挥敢想、敢干的革命精神,在群众经验的基础上,通过业务实践,摸索出了不少的县气象站预报方法,改变了过去单纯依靠气象台作预报的局面,作到了各地气象站、哨主要依据本地气象资料,结合收听气象台天气预报广播,并利用群众经验进行统计分析,作出当地的天气预报,这是天气预报史上的一个创举。     

华北降水时间序列资料的小波分析

利用小波变换时域局部性特点,对华北地区降水时间序列资料作了多时间尺度小波分析.在对华北地区降水100年资料的分析过程中,运用不同的时间尺度分别得到6～7年、21～22年和35～36年的时间周期规律.这些结果为探讨华北地区长期旱涝趋势的可预报性问题提供了重要信息.此外,还对这些特征尺度下的小波分析曲线进行了重构,得到的重构曲线与用原始数据作十年滑动平均所得曲线十分吻合.     

基于DFA的雷暴日时间序列分形特征分析

运用最小二乘法、非趋势波动分析(DFA)与小波变换三种方法对比分析许昌市1961—2012年52 a雷暴日时间序列的变化特性,揭示雷暴日的长程相关性及其内在规律。研究结果表明:许昌市52 a月雷暴日时间序列属于分形时间序列,存在内在的长程相关性,其雷暴日数每10 a减少1.6689天,雷暴日时间序列长程幂律相关的标度指数为0.8940,该幂律关系至少可持续17个月,并将2011年和2012年观测数据作为验证数据加以验证,结果与DFA分析结果一致;雷暴日时间序列具有2个显著的标度不变区域,存在一个突变点,反映了雷暴日系统具有复杂的物理作用机制;三种分析方法均得出许昌市雷暴日呈减少趋势的结论,最小二乘法虽然能定量计算出雷暴日每10 a的减少量,但年度尺度较大,精确度变低,而DFA和小波分析法的分析结果更加细致;但在定量描述雷暴日变化趋势上DFA法优于小波分析结果,而在分析雷暴日时序的细节分量和周期特性时小波分析更加清晰;DFA法可作为预测未来雷暴日发展趋势时长的有效方法之一。     

一维气温时间序列的多重分形研究

采用武汉１９５１－１９７０年日平均气温序列作多重分形分析，从计算ｑ阶分数维Ｄｑ着和，得到了多重分形谱ｆ（ａ）曲线，反映了大气运动确定是一个层次分明的过程，具有多标度结构。     

自然灾害时间分布序列的分形特征探索

通过采用分形理论中的Ｓｍａｌｌｅｙ法对中国历史上的旱、涝、飓风和地震４种自然灾害时间分布序列的分数维进行了计算，初步证实了自然灾害的时间分布在一定范围内的无标茺性。无标度区的跨度及相应的分形维数可作为自然灾害自组织程度的量度。