《統(tǒng)計(jì)天氣預(yù)報(bào)》教學(xué)大綱課程編號(hào)1140009學(xué)分3總學(xué)時(shí)54理論46實(shí)驗(yàn)/上機(jī)8英文課程名StatisticWeatherForecast開課院（系）水產(chǎn)學(xué)院開課系環(huán)境科學(xué)系修訂時(shí)間2006年8月12日課程簡(jiǎn)介本課程是一門專業(yè)課，主要介紹了涉及天氣統(tǒng)計(jì)分析和預(yù)報(bào)的近代統(tǒng)計(jì)方法。主要內(nèi)容有氣象資料的整理、預(yù)報(bào)因子篩選和基本統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算及在氣象中的應(yīng)用；氣象要素場(chǎng)的分析的多元回歸分析方法；氣象要素隨時(shí)間變化的時(shí)間序列分析和譜分析方法及預(yù)報(bào)。通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)生掌握統(tǒng)計(jì)天氣預(yù)報(bào)的基本方法與原理，具備統(tǒng)計(jì)天氣預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)工作的基本技能。課程大綱一、課程的性質(zhì)與任務(wù)：統(tǒng)計(jì)天氣預(yù)報(bào)是大氣科學(xué)專業(yè)的專業(yè)課。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)廣泛應(yīng)用于處理大量數(shù)據(jù)信息資料，以及統(tǒng)計(jì)學(xué)的不斷發(fā)展，統(tǒng)計(jì)天氣預(yù)報(bào)方法已被廣大氣象臺(tái)站所采用，成為天氣預(yù)報(bào)中不可缺少的方法。因此該課程具有很強(qiáng)的實(shí)用性。本課程的教學(xué)任務(wù)是使學(xué)生掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在大氣科學(xué)領(lǐng)域氣象預(yù)報(bào)中的應(yīng)用和基本理論；重點(diǎn)掌握回歸分析的基本理論及氣象預(yù)報(bào)方法，使學(xué)生具有綜合應(yīng)用分析各種氣象資料圖表以及計(jì)算機(jī)應(yīng)用能力，為今后從事氣象業(yè)務(wù)工作和科研工作打下良好的專業(yè)基礎(chǔ)。二、課程的目的與基本要求：本課程主要是介紹了涉及天氣分析和預(yù)報(bào)的近代統(tǒng)計(jì)方法和基本理論。通過(guò)程的理論教學(xué)與實(shí)習(xí)，要求學(xué)生掌握氣象資料的整理分析和表示，預(yù)報(bào)因子的篩選和統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn)與應(yīng)用；掌握回歸分析的基本原理和建立回歸預(yù)測(cè)方程的基本方法；掌握判別分析的判別準(zhǔn)則及二級(jí)判別分析和預(yù)測(cè)；掌握聚類分析的準(zhǔn)則及聚類統(tǒng)計(jì)量建立，掌握逐級(jí)歸并法、最優(yōu)分割法和Ｋ均值法；掌握時(shí)間序列分析的概念和自回歸分析模型的建立及方差周期分析；對(duì)氣象數(shù)據(jù)的功率譜分析有一定的了解。初步掌握編制和應(yīng)用統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)方法程序的能力，為從事天氣預(yù)報(bào)工作奠定必要的專業(yè)基礎(chǔ)。由于本課程是一門應(yīng)用性很強(qiáng)的課程，必須安排一定量的作業(yè)和教學(xué)實(shí)習(xí)，讓學(xué)生理解概念、掌握方法。三、面向?qū)I(yè)：大氣科學(xué)四、先修課程：概率與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、線性代數(shù)、大氣科學(xué)概論、動(dòng)力氣象學(xué)、微機(jī)原理及應(yīng)用、大氣探測(cè)學(xué)、數(shù)據(jù)庫(kù)原理及應(yīng)用五、本課程與其它課程的聯(lián)系：必有具備概率與數(shù)理統(tǒng)計(jì)和線性代數(shù)等基礎(chǔ)知識(shí)，具有一定的計(jì)算機(jī)應(yīng)用和編程能力，具備大氣科學(xué)專業(yè)基礎(chǔ)理論知識(shí)。六、教學(xué)內(nèi)容安排、要求、學(xué)時(shí)分配及作業(yè)：第一章

氣象資料的整理(8學(xué)時(shí))第一節(jié)

氣象資料的表示和基本統(tǒng)計(jì)計(jì)量平均值(A)；標(biāo)準(zhǔn)差與方差(A)；協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)(A)；分級(jí)相關(guān)系數(shù)與列聯(lián)表(B)；自協(xié)方差與自相關(guān)系數(shù)(A)；落后交叉協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)(A)第二節(jié)

統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn)與應(yīng)用平均值的顯著性檢驗(yàn)(A)；兩組樣本平均值差異的顯著性檢驗(yàn)(A)；方差的顯著性檢驗(yàn)(A)；相關(guān)系數(shù)的檢驗(yàn)(A)；變量的分布檢驗(yàn)(C)；氣象中的應(yīng)用(C)第二章回歸分析(10學(xué)時(shí))第一節(jié)

一元線性回歸回歸的概念(A)；一元線性回歸模型(A)；最小二乘估計(jì)回歸系數(shù)(A)；回歸效果的方差分析(A)；相關(guān)系數(shù)與線性回歸(B)；回歸方程的顯著性檢驗(yàn)(A)；預(yù)報(bào)值的置信區(qū)間(B)第二節(jié)多元線性回歸多元線性回歸模型(A)；向量β的最小二乘估計(jì)(A)；回歸系數(shù)向量b的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)(B)；線性回歸模型的其它形式(A)；復(fù)相關(guān)系數(shù)(B)；各因子的重要性檢驗(yàn)-偏回歸平方和(A)；回歸方程的顯著性檢驗(yàn)(A)；多元回歸方程實(shí)例(B)第三節(jié)

因子數(shù)目(B)第四節(jié)

逐步回歸“最優(yōu)”回歸方程的定義和選擇(B)；逐步回歸的模式(A)；逐步回歸方程系數(shù)確定的基本計(jì)算公式(A)；逐步回歸方程建立步驟和實(shí)例(B)第五節(jié)

非線性回歸多項(xiàng)式回歸(B)；可化為線性的曲線回歸(B)；一般的非線性回歸模型(C)；回歸分析在氣象中的應(yīng)用(C)第三章

判別分析(6學(xué)時(shí))第一節(jié)費(fèi)歇爾判別準(zhǔn)則費(fèi)歇爾判別準(zhǔn)則的概念(A)；判別系數(shù)的確定(A)；多因子二級(jí)判別(A)；判別方程的顯著性檢驗(yàn)(B)；二級(jí)判別方程建立步驟和實(shí)例(B)第二節(jié)多級(jí)判別(B)第三節(jié)逐步判別(C))第四章

聚類分析(8學(xué)時(shí))第一節(jié)

相似性度量相關(guān)距離系數(shù)(A)；相似系數(shù)(A)第二節(jié)逐級(jí)歸并法逐級(jí)歸并方法和原則(A)；逐級(jí)歸并步驟和實(shí)例(B)第三節(jié)

K-均值分類K-均值分類的方法和原則(B)；K-均值分類的步驟和實(shí)例(B)第四節(jié)最優(yōu)分割法最優(yōu)分割法統(tǒng)計(jì)量和步驟(A)；最優(yōu)分割的顯著性檢驗(yàn)(B)第五章

時(shí)間序列分析(10學(xué)時(shí))第一節(jié)

隨機(jī)序列的基本概念隨機(jī)過(guò)程、現(xiàn)實(shí)、截口(A)；隨機(jī)過(guò)程的數(shù)學(xué)特征(B)；時(shí)間序列和平穩(wěn)時(shí)間序列(B)；時(shí)間序列的“各態(tài)歷經(jīng)性”(A)第二節(jié)

自回歸模型一階自回歸模型(A)；P階自回歸模型(A)；自回歸模型參數(shù)的估計(jì)(A)；自回歸預(yù)報(bào)實(shí)例(B)第三節(jié)時(shí)間序列方差周期分析；方差識(shí)別周期的基本原理(A)；方差分析法(A)；方差分析周期迭加及外推預(yù)報(bào)實(shí)例(B)第六章

譜分析(4學(xué)時(shí))第一節(jié)

譜和功率譜的概念(B)第二節(jié)功率譜周期分析離散功率譜檢驗(yàn)(B)；連續(xù)功率譜檢驗(yàn)(B)；譜分析的應(yīng)用(C)習(xí)題七、實(shí)驗(yàn)名稱與類別：序號(hào)實(shí)驗(yàn)名稱學(xué)時(shí)實(shí)驗(yàn)類別1多元線性回歸分析在氣象上的應(yīng)用2綜合型2逐步回歸分析2操作型3逐級(jí)歸并聚類2操作型4方差分析2操作型八、實(shí)驗(yàn)?zāi)康摹?nèi)容與要求實(shí)驗(yàn)1多元線性回歸分析在氣象上的應(yīng)用（2學(xué)時(shí)）實(shí)驗(yàn)?zāi)康模和ㄟ^(guò)實(shí)習(xí)掌握氣象統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)中對(duì)預(yù)報(bào)因子的相關(guān)普查及確定方法；掌握多元線性回歸方程建立方法及對(duì)氣象要素預(yù)報(bào)的應(yīng)用。實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：相關(guān)系數(shù)計(jì)算：計(jì)算各因子與預(yù)報(bào)對(duì)象的協(xié)方差、相關(guān)系數(shù)等統(tǒng)計(jì)量；相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)，確定預(yù)報(bào)因子：給定信度，求得查表檢驗(yàn)域值，對(duì)能通過(guò)檢驗(yàn)的所有因子進(jìn)行氣象、天氣學(xué)意義分析，以確定建立方程的預(yù)報(bào)因子；計(jì)算所確定的預(yù)報(bào)因子間的協(xié)方差，建立和求解確定多元線性回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)方程組；用高斯求解求逆法解標(biāo)準(zhǔn)方程組，得出各因子的回歸系數(shù)；對(duì)各因子進(jìn)行偏回歸平方和計(jì)算，并進(jìn)行各因子的重要性統(tǒng)計(jì)分析；回歸方程效果檢驗(yàn)和預(yù)報(bào)置信區(qū)間的確定方程歷史回報(bào)，計(jì)算擬合率，評(píng)價(jià)方程在回報(bào)中的預(yù)報(bào)效果。實(shí)驗(yàn)要求：掌握建立單一氣象要素預(yù)報(bào)的多元線性回歸方程的方法；掌握對(duì)預(yù)報(bào)方程中各因子的重要性的分析。實(shí)驗(yàn)2逐步回歸分析（2學(xué)時(shí)）實(shí)驗(yàn)?zāi)康模豪斫庵鸩交貧w分析的基本思想，掌握逐步回歸分析的基本方法及在天氣預(yù)報(bào)中的應(yīng)用。實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：各因子間及與預(yù)報(bào)對(duì)象間的相關(guān)系數(shù)計(jì)算，零增廣矩陣的建立。確定篩選因子檢驗(yàn)的臨界值Fα引入（或剔出）因子的偏回歸平方和的計(jì)算和檢驗(yàn)；及相應(yīng)矩陣轉(zhuǎn)換計(jì)算；整理計(jì)算結(jié)果：寫出標(biāo)準(zhǔn)化變量和原值的回歸方程；計(jì)算引入方程的因子與預(yù)報(bào)對(duì)象的平均值及協(xié)方差。計(jì)算復(fù)相關(guān)系數(shù)和方程的誤差無(wú)偏估計(jì)量。計(jì)算方程的擬合率和試報(bào)。實(shí)驗(yàn)要求：掌握因子篩選時(shí)的偏回歸平方和的方差檢驗(yàn)及矩陣轉(zhuǎn)換計(jì)算；掌握逐步回歸方程在天氣預(yù)報(bào)中的應(yīng)用。實(shí)驗(yàn)3逐級(jí)歸并聚類（2學(xué)時(shí)）實(shí)驗(yàn)?zāi)康模豪斫庵鸺?jí)歸并逐類的基本原理，掌握聚類的基本計(jì)算方法和應(yīng)用實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：用極差法對(duì)原始資料歸一化處理；計(jì)算各點(diǎn)間的相似統(tǒng)計(jì)量值—相似系數(shù)；以最小相似原則逐級(jí)聚類，并進(jìn)相似矩陣轉(zhuǎn)換計(jì)算；繪制聚類結(jié)果樹形圖，從樹形圖上對(duì)結(jié)果分類。實(shí)驗(yàn)要求：掌握相似統(tǒng)計(jì)量的選擇及計(jì)算；掌握聚類過(guò)程中相似矩陣轉(zhuǎn)換計(jì)算和最終分類的基本原則和思路。實(shí)驗(yàn)4方差分析（2學(xué)時(shí)）實(shí)驗(yàn)?zāi)康模赫莆辗讲钪芷诜治龅幕驹砗突痉椒?，提高?shí)際應(yīng)用技能。實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：將氣象時(shí)間序列按一定間隔長(zhǎng)度分組，計(jì)算基本統(tǒng)計(jì)量A、B、C、F；查表確定各種分組情況下的F值，確定第一顯著周期，計(jì)算第一周期位相值；確定第二、第三顯著周期，計(jì)算第二、三周期位相值；將三個(gè)周期位相值外推迭加回報(bào)和試報(bào)，計(jì)算平均絕對(duì)誤差值；繪出實(shí)況值與周期迭加擬合值的曲線圖，說(shuō)明預(yù)報(bào)效果；實(shí)驗(yàn)要求：理解方差分析識(shí)別時(shí)間序列周期的基本原理；掌握方差周期分析位相迭加外推預(yù)報(bào)的基本思路和方法。九、教材與參考書：本課程選用教材：黃嘉佑《氣象統(tǒng)計(jì)分析與預(yù)報(bào)方法》本課程推薦參考書：章景德編著《氣象統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)基礎(chǔ)》