第1章气象资料及其表示方法

1、李丽平李丽平 南京信息工程大学南京信息工程大学大气科学学院大气科学学院 20112011年年9 9月月本章主要包括两方面的内容：本章主要包括两方面的内容：单个要素（变量）的气象资料单个要素（变量）的气象资料多个要素（变量）的气象资料多个要素（变量）的气象资料学习要点：学习要点： 掌握掌握平均值平均值、距平、标准化、正态化距平、标准化、正态化的概念，的概念，并学会它们在单要素（变量）、特别是多要素并学会它们在单要素（变量）、特别是多要素（多变量）气象资料场中的应用（多变量）气象资料场中的应用（实习一的内实习一的内容容）。）。研究对象研究对象-气象要素气象要素 如气温、降水量、气压；如气温、降水量

2、、气压； 月平均值、年平均值月平均值、年平均值、日平均值日平均值。 （短期气候预测）（短期气候预测） （短期天气预报）（短期天气预报）预测需要预测需要-研究要素：研究要素： 研究它们随时间变化的规律性，如选研究它们随时间变化的规律性，如选取取1950-20001950-2000年年7 7月份月份降水进行研究降水进行研究, , （研究样本）（研究样本）问题的提出问题的提出 如何用数学方法表示样本，如何描如何用数学方法表示样本，如何描述样本的统计特征？述样本的统计特征？ 1 1、表示、表示 某要素某要素x有有n次观测值，其向量表达形式为次观测值，其向量表达形式为或或n称为样本容量称为样本容量。Tn

3、xxxx)(321xnt, 3 , 2 , 1（1）Ttx)(x常用常用2 2、时间序列概念、时间序列概念（1 1）式含义）式含义） 如果取某要素月平均值的如果取某要素月平均值的n年资料，数据年资料，数据就是随时间变化的序列，习惯称为时间序列。就是随时间变化的序列，习惯称为时间序列。3 3、几何意义：、几何意义： （1）n维空间中的一个点；维空间中的一个点； （2 2）一维空间中的）一维空间中的n个点。个点。 要素样本中资料分布的特点要素样本中资料分布的特点-用一些统计用一些统计量表征。量表征。 1 1、平均值、平均值 含义：含义：平均值是要素总体数学期望的一个平均值是要素总体数学期望的一个估

4、计。估计。反映了该要素的平均（气候）状况。反映了该要素的平均（气候）状况。（2）nttxnx11平均值概念在气象上的应用：平均值概念在气象上的应用： 气象上的气象上的月平均气温月平均气温、年平均气温年平均气温及某要素及某要素多年平均值多年平均值就是这种统计量。就是这种统计量。 对于逐月资料，一般分别求各月多对于逐月资料，一般分别求各月多年的平均值，所以会有年的平均值，所以会有1212个月平均（值）个月平均（值）场。场。 逐日资料也是类似（？）。逐日资料也是类似（？）。 南京各月多年平均降水量南京各月多年平均降水量南京月平均降水量南京月平均降水量1）概念）概念 将变量值按将变量值按大小顺序排列大

5、小顺序排列，处于，处于中间中间位置的那个数位置的那个数就是中位数。就是中位数。 2）意义：）意义： 表征气候变量中心趋势，反映研究表征气候变量中心趋势，反映研究对象的一般水平。对象的一般水平。3）中位数位置的确定）中位数位置的确定 位置位置=（n+1）/2n为样本容量为样本容量; 若若 n为偶数时，根据得到的中位数位为偶数时，根据得到的中位数位置取前后相邻两个变量值的平均值为中置取前后相邻两个变量值的平均值为中位数位数。 换言之换言之：取最中间两个数的平均值取最中间两个数的平均值4）优点）优点 不易受到异常值的干扰不易受到异常值的干扰，在样本量较，在样本量较小情况下，这一优点尤为显著。小情况下

6、，这一优点尤为显著。5）举例）举例 1 3 5 7 9 1 3 5 7 9 111）概念）概念 要素（变量）值中出现次数最多的那要素（变量）值中出现次数最多的那个数。个数。2）意义）意义 表征研究要素的一般水平。表征研究要素的一般水平。 变量取值次数较少，或虽然取值次变量取值次数较少，或虽然取值次数多，但无明显集中趋势，计算众数就数多，但无明显集中趋势，计算众数就没有意义。没有意义。注：注： 众数和中位数又称为位置平均众数和中位数又称为位置平均 数，数，不受极端变量的影响。不受极端变量的影响。 若有特别大的极大值和特别若有特别大的极大值和特别 小的极小值存在，最好采用众数和小的极小值存在，最好

7、采用众数和 中位数。中位数。4 4、 距平距平 含义：含义：反映数据偏离平均值的状况反映数据偏离平均值的状况 ，也是通，也是通常所说的常所说的异常异常。 距平序列距平序列：单要素样本中每个样本资料点的距：单要素样本中每个样本资料点的距平值组成的序列称为距平序列，也可以记为距平向平值组成的序列称为距平序列，也可以记为距平向量。量。 nt,2, 1（3）xxtdtx举例举例：1 1月份和月份和7 7月份长江流域降水量情月份长江流域降水量情 况，距平比绝对数量更能说明问题。况，距平比绝对数量更能说明问题。 1 1月份降水偏多；月份降水偏多；7 7月份降水偏少（相对月份降水偏少（相对各自的多年平均值）

8、各自的多年平均值）气象上的应用：气象上的应用： 中心化的概念：中心化的概念： 把资料处理为距平的方法叫把资料处理为距平的方法叫中心化。中心化。 气象上常用距平值代替原样本中的资料值气象上常用距平值代替原样本中的资料值作为研究对象。作为研究对象。中心化的必要性：中心化的必要性： 因为气象要素的年变化周期影响很大，各因为气象要素的年变化周期影响很大，各月的平均值不一样，为了使之能在同一水平下月的平均值不一样，为了使之能在同一水平下比较，常使用距平值（比如之前的举例）。比较，常使用距平值（比如之前的举例）。特性：特性：距平值的平均值为距平值的平均值为0 0，使用方便；，使用方便； 直接作为预报值，比

9、较直观（偏高直接作为预报值，比较直观（偏高/ /偏偏 低）。低）。南京月平均降水量距平南京月平均降水量距平如何判断曲线正确如否？如何判断曲线正确如否？5 5、方差和均方差（标准差）、方差和均方差（标准差） 对气象要素对气象要素x,x,资料长度资料长度n,n,其表达式：其表达式： 含义：含义： 是均方差，描述样本中资料是均方差，描述样本中资料与平均值差异的与平均值差异的平均平均状况，反映变量围绕平状况，反映变量围绕平均值的均值的平均平均变化程度（离散程度），变化程度（离散程度）， 是是方差。方差。nttxxns12)(1xnt,2,1（4）xs2xsdddndddnddxxxxxxxxxns 2

10、12121)( niixxxnS1221)(向量表示形式向量表示形式气象上的应用：气象上的应用： 1)1)如果如果1212月份气温标准差比月份气温标准差比1 1月份大，月份大，反映了反映了1212月份气温随时间变化幅度比月份气温随时间变化幅度比1 1月月大。大。 2)2)对于同一个月，如果南京气温的标对于同一个月，如果南京气温的标准差比北京小，说明北京气温变化幅度准差比北京小，说明北京气温变化幅度大。大。( (内陆日变化较沿海大内陆日变化较沿海大, ,这个日变化这个日变化大小的比较就使用标准差比较的大小的比较就使用标准差比较的) ) 3 3）均方差小的要素预报比大的困难还是容）均方差小的要素预

11、报比大的困难还是容易？原因？易？原因？4 4）变量减去某常数后均方差相同。）变量减去某常数后均方差相同。5）标准差与变量值同量纲，标准差与变量值同量纲，一般用标准差一般用标准差表示变量取值变化的大小。表示变量取值变化的大小。均方差均方差 12月：月：1.75；1月：月：1.091）意义：）意义： 说明变量值变化的大小。说明变量值变化的大小。2）变率）变率 绝对变率绝对变率：距平绝对值的平均。：距平绝对值的平均。11niiVxxn相对变率：相对变率：绝对变率与平均值之比绝对变率与平均值之比也可以用百分数表示。也可以用百分数表示。arVVx3）变差系数）变差系数 表示变量的相对变化，表示变量的相对

12、变化， 标准差与平均值之比（标准差与平均值之比（%）。）。2111nxpiiSVxxxxn（ - ）注意：注意： 绝对变率和标准差的数量级与变量绝对变率和标准差的数量级与变量平均值的量级有关。有些同类型变量，平均值的量级有关。有些同类型变量，彼此之间彼此之间平均值差别大平均值差别大，若要比较它们，若要比较它们的变化性用绝对变率和标准差不恰当，的变化性用绝对变率和标准差不恰当，应当利用应当利用相对变率或变差系数（选一）相对变率或变差系数（选一）。7 7、频率分布、频率分布 累积频率概念的引入：累积频率概念的引入： 平均值和均方差相同，但取值很大区别，区平均值和均方差相同，但取值很大区别，区别其特

13、征，就需要引入新的统计量别其特征，就需要引入新的统计量-累积频累积频率率。 累积频率累积频率：变量小于某上限的次数与：变量小于某上限的次数与总次数之比。（总次数之比。（样本特征样本特征直方图直方图）三、总体和样本三、总体和样本总体总体( (母体母体) )：统计分析对象的全体。统计分析对象的全体。样本：样本：总体中的一部分。总体中的一部分。理解与应用：理解与应用：总体的特征是总体的特征是客观客观存在的存在的样本的特征样本的特征随样本而变随样本而变，与其有关，与其有关 的变量均称为随机变量，如平的变量均称为随机变量，如平 均值、均方差等均值、均方差等选取选取有代表性有代表性的样本很重要的样本很重要

14、样本量样本量n=30,n=30,根据数理统计中的大数定根据数理统计中的大数定理推断得到。理推断得到。气象上的总体指无限总体，一组气象资气象上的总体指无限总体，一组气象资料就是无限总体的样本。料就是无限总体的样本。四、分布函数四、分布函数 无限无限总体总体的累积频率。的累积频率。 称为概率密度函数，其最常见的形式是称为概率密度函数，其最常见的形式是正态分布。正态分布。 和和 分别是总体平均值（期望）和标准分别是总体平均值（期望）和标准差，可以用样本平均值和均方差去估计。差，可以用样本平均值和均方差去估计。， xdxxfxPxF)()()()(xf222)(21)(xexf1 1、为何要进行标准化

15、、为何要进行标准化 各要素单位不同、平均值和标准差各要素单位不同、平均值和标准差也不同。为使它们在同一水平上比较，也不同。为使它们在同一水平上比较，采用标准化方法，使它们变成同一水平采用标准化方法，使它们变成同一水平的无单位的变量的无单位的变量-标准化变量标准化变量。nt,2, 1（5）xtztsxxx2 2、可以证明：、可以证明：（1 1）标准化变量的平均值为）标准化变量的平均值为0 0。（2 2）标准化变量的方差为）标准化变量的方差为1 1。 六、资料的正态化六、资料的正态化1 1、正态化的必要性、正态化的必要性 各类统计预报模型和统计检验方法各类统计预报模型和统计检验方法(Ftu(Ftu

16、 检验检验) )要求资料是符合正态分要求资料是符合正态分布。布。 年年 月平均气温月平均气温 气压气压 多雨地区的月多雨地区的月降水量符合降水量符合! ! 日降水和少雨地区月降水通常偏态。日降水和少雨地区月降水通常偏态。旬旬 候降水不一定候降水不一定! !22 2、资料正态化处理方法、资料正态化处理方法 1.1.立方根或四次方根；立方根或四次方根； 2.2.双曲正切转换（纠正课本公式）双曲正切转换（纠正课本公式）-旬降水；旬降水； 3.3.化为有序数后的正态化转换（标准化为有序数后的正态化转换（标准化和正态化）。化和正态化）。七、状态资料和统计特征七、状态资料和统计特征 1.1.状态资料状态资

17、料 表征气象要素的各种状态，观测结果无法表征气象要素的各种状态，观测结果无法用数据表示。用数据表示。 如雾、冰雹、霜如雾、冰雹、霜-用用“有有”、“无无”、“强强”、“弱弱”等表示。等表示。 雨的强度雨的强度-等级表示，如大暴雨、大等级表示，如大暴雨、大雨等。雨等。 风的强度等级风的强度等级-1-1级、级、2 2、。、。1212 l2 2、频率表、分布列、频率表、分布列 如何描述状态资料的统计特征？如何描述状态资料的统计特征？ 列出各个状态出现的频率。列出各个状态出现的频率。 对样本而言是对样本而言是频率表频率表，总体而言就是，总体而言就是分布列分布列。 *也可以理解为同一要素多个格点也可以理

18、解为同一要素多个格点（站点）的资料，下面慢慢体会。（站点）的资料，下面慢慢体会。 多个气象要素的样本如何表示？多个气象要素的样本如何表示？-矩阵。矩阵。 设有设有m个气象要素，每个要素有个气象要素，每个要素有n次观测值，次观测值，则数据矩阵为：则数据矩阵为：)(21212222111211nmnmmnnxxxxxxxxxxxxXnmnt,2, 1（2.1）华南站点分布华南站点分布第第t t个样本的资料向量为个样本的资料向量为nt, 2 , 1 Tmttttxxxx)(321tx（2.2）两个方面来研究问题：两个方面来研究问题：“R R型分析型分析”：研究不同要素或变量研究不同要素或变量( (如

19、同一如同一 要素不同格点之间）的关系。（行）要素不同格点之间）的关系。（行）“Q Q型分析型分析”：研究样本之间的关系（列）。研究样本之间的关系（列）。)(21212222111211nmnmmnnxxxxxxxxxxxxXnm1 1、m m维空间中的维空间中的n n个点（列）个点（列）-空间点聚图空间点聚图 一个样本对应一个样本对应m m维空间中的一个点维空间中的一个点； 分析样本之间的关系时用到，如寻找相似个分析样本之间的关系时用到，如寻找相似个 例。例。2 2、n n维空间中的维空间中的 m m个点（行）个点（行） m m个变量（格点、站点）确定了个变量（格点、站点）确定了n n维空间中

20、的维空间中的 m m个个点；点； 用来研究变量（或者不同格点、站点）之间的关用来研究变量（或者不同格点、站点）之间的关系。系。-相关关系，如两个变量之间的相关系数相关关系，如两个变量之间的相关系数 三、均值向量三、均值向量 m m个变量的样本平均值组成的向量。个变量的样本平均值组成的向量。 m m维空间中的维空间中的n n个点的个点的重心重心（各部分受到的（各部分受到的重力作用集中于一点，这一点就是重心重力作用集中于一点，这一点就是重心 ）。）。 Tmxxx)(21xntitixn11xmi,2, 1（2.3） 1. 1.协方差协方差 衡量任意两个气象要素（变量）之间衡量任意两个气象要素（变量

21、）之间关系的统计量关系的统计量( (正、负相关关系正、负相关关系) )，另外一，另外一个统计量叫相关系数（以后讲解）。个统计量叫相关系数（以后讲解）。表达式：表达式：)( )(11jjtntiitijxxxxnsjintjtitxxxxn11mji, 2 , 1, （2.4）距平的内积距平的内积协方差气象意义的进一步理解：协方差气象意义的进一步理解： 1）反映了两个气象要素异常关系）反映了两个气象要素异常关系的平均状况，或的平均状况，或者两个变量的正、负相关关系。者两个变量的正、负相关关系。两变量关系越密切，两变量关系越密切，其协方差的绝对值越大其协方差的绝对值越大， 如理解（气温为例）：如理

22、解（气温为例）： 前冬气温负距平（冷）、后冬正距平（暖）前冬气温负距平（冷）、后冬正距平（暖）-协方协方差负值差负值-反相关反相关 前冬气温正距平（暖）、后冬正距平（暖）前冬气温正距平（暖）、后冬正距平（暖）-协协方差正值方差正值-正相关正相关 2）变量自身的协方差就是方差。）变量自身的协方差就是方差。 距平的乘积距平的乘积X1X1与与x2x2的距平符号相同率高，有相同的变化趋势，的距平符号相同率高，有相同的变化趋势，x2x2与与x3x3的距平符号相反率高，有相反的变化趋势；的距平符号相反率高，有相反的变化趋势；两组变量均有良好的相关关系。两组变量均有良好的相关关系。问题：问题：协方差带单位，

23、不同要素之间不好比较，以后学习相关系协方差带单位，不同要素之间不好比较，以后学习相关系 数可解决这个问题。数可解决这个问题。 2.2.协方差矩阵协方差矩阵 m m阶对称矩阵阶对称矩阵, ,对角线元素是第对角线元素是第i i个变量的个变量的方差方差, ,撇号代表距平。撇号代表距平。)(ijsSmji, 2 , 1, （2.6）TnXX1 ppnnnppppppnppppnnddxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxnXXnS22112222112122111121222222211111211111 ppppppsssssssssS212222111211l协方

24、差的另一种表示：协方差的另一种表示： 用用离差积离差积表示，构成离差矩阵。表示，构成离差矩阵。l总体协方差矩阵的无偏估计总体协方差矩阵的无偏估计)( )(1jjtntiitijxxxxss)(ijssSS（2.7）mji, 2 , 1,SS11Sn（2.8）l若 的数学期望等于未知参数，即 ，则称 为的无偏估计值.此时，用 代替不含系统误差.l样本均值是总体均值的无偏估计值；修正样本方差是总体方差的无偏估计值.l无偏估计值未必是唯一的，当然应选对的平均偏差较小者为好(有效性)，即估计值应有尽量小的方差.方差最小的估计值就是有效估计值。针对气象要素的状态资料；针对气象要素的状态资料；概念：概念：

25、统计多个气象要素（现象）的各种情况统计多个气象要素（现象）的各种情况 下的频率，组成一张多维频率表。下的频率，组成一张多维频率表。优点：优点：对预报有参考价值。对预报有参考价值。 做研究选择要研究的区域，划定区域后，需要整理区域资料。本节就介绍一些区域资料整理方法。 三种方法三种方法（1 1）代表站方法代表站方法-平均相关系数最大的站平均相关系数最大的站（2 2）区域平均法区域平均法 区域平均值要与周围格点（站点）值区别大区域平均值要与周围格点（站点）值区别大（3 3）综合指数法综合指数法（各站点要素方差差异较大）（各站点要素方差差异较大）i i表示区域内台站，表示区域内台站，j j表示观测资

26、料的年代。表示观测资料的年代。 21)(1miiiijjsxxmKmi, 2 , 1nj,2, 1越大，异常越明显越大，异常越明显K值的意义？值的意义？华南前汛期区域平均强降水量华南前汛期区域平均强降水量EOFEOF第一时间系数与前冬太平洋第一时间系数与前冬太平洋SSTASSTA相关系数分布相关系数分布图图3 3 华南前汛期华南前汛期1969196920082008年共年共4040年年平均的强降水量空间平均的强降水量空间分布图分布图, , 阴影区域值阴影区域值均大于其区域平均值。均大于其区域平均值。 1969-2008 1969-2008年华南年华南区域平均前汛期强区域平均前汛期强降水量时间序

27、列降水量时间序列 大多数气候诊断方法和预测模型是在气候变量呈正态分布假定前提下进行的，所以对气候变量是否呈正态分布形态的检验是十分必要的。正态分布检验不仅可以判断原始变量是否遵从正态分布，还可以检验那些原本不遵从正态分布，但经过数学变换后的变量是否已成为正态分布形式。 1、概念、概念 峰度系数峰度系数与与偏度系数偏度系数是用来衡量随是用来衡量随机变量分布密度曲线形状的数字特征，机变量分布密度曲线形状的数字特征，描述了气候变量的分布特征。描述了气候变量的分布特征。 偏度系数偏度系数：表征曲线峰点对期望值：表征曲线峰点对期望值（平均值）偏离的（平均值）偏离的程度程度。 峰度系数峰度系数：表征分布形

28、态图形顶峰：表征分布形态图形顶峰的凸平度（即渐进于横轴的陡度）。的凸平度（即渐进于横轴的陡度）。 2、 标准偏度系数和峰度系数的计算公式为：标准偏度系数和峰度系数的计算公式为：其中，其中， 和和 s 分别为样本均值和标准差。分别为样本均值和标准差。x 图1-2-3 标准峰度系数的意义图1-2-3 标准峰度系数的意义图1-2-3 标准峰度系数的意义 标准峰度系数的意义4、正态分布的统计检验、正态分布的统计检验1 1、什么叫资料均匀或均一、什么叫资料均匀或均一2 2、什么是可靠的观测序列、什么是可靠的观测序列3 3、资料的订正、资料的订正 插补插补 纠正纠正 延长延长资料的订正（插补、延长资料的订

29、正（插补、延长* *在统计各种气候指标、进行气候分析在统计各种气候指标、进行气候分析之前，对气候资料的质量应该进行之前，对气候资料的质量应该进行审查审查。 从统计意义上讲，各种气象要素观从统计意义上讲，各种气象要素观测值都可以看作随机变量。一地的气候测值都可以看作随机变量。一地的气候状态可以用各种要素的统计特征值来表状态可以用各种要素的统计特征值来表示，如算术平均值、均方差等实质上是示，如算术平均值、均方差等实质上是要素总体数字特征的样本值。要素总体数字特征的样本值。气候指标气候指标是否反映真实的气候状态是否反映真实的气候状态，取决于，取决于: :1)数字特征样本值对总体值的数字特征样本值对总

30、体值的抽样误差抽样误差如样本平均值的抽样误差如样本平均值的抽样误差 )()()()(xDnmxEnmnxnEmxE222221111nxDxDnxnDxD)()()()( 211一般的，样本容量越大，特征值的抽样误差越一般的，样本容量越大，特征值的抽样误差越小小。 2 2）要素观测值对真值要素观测值对真值的观测误差的观测误差* *系统误差系统误差: :由于仪器不良、观测方法不完善由于仪器不良、观测方法不完善, ,在各次观测中的大小和符号保持不变。在各次观测中的大小和符号保持不变。 通过校正仪器和改善观测方法可基本消除。通过校正仪器和改善观测方法可基本消除。 温度不超过温度不超过0.05C0.0

31、5C，气压不超过，气压不超过0.050.05百帕，降百帕，降水量不超过水量不超过0.05mm0.05mm 如果在整个记录时期，误差无改变，如果在整个记录时期，误差无改变，则由则由N N次次观测求得的算术平均值对真值的系统误差等于每观测求得的算术平均值对真值的系统误差等于每次观测中的系统误差。次观测中的系统误差。而而N N次观测值总和的系统误次观测值总和的系统误差将是每次观测的系统误差的差将是每次观测的系统误差的N N倍。倍。， *偶然误差（过失误差）偶然误差（过失误差）:由于责任心不强，操由于责任心不强，操作不慎等，如读错数、计算错误。作不慎等，如读错数、计算错误。l 一般通过对资的的仔细审核

32、、校对一般通过对资的的仔细审核、校对*随机误差随机误差:随机因素造成，如四舍五入的小数随机因素造成，如四舍五入的小数位数的取舍、仪器刻度的限制。位数的取舍、仪器刻度的限制。 随机误差各次观测值是相互独立的；所随机误差各次观测值是相互独立的；所以，以，n n次观测值算术平均值对真值的误差的次观测值算术平均值对真值的误差的方差是一次观测的随机误差的方差是一次观测的随机误差的1/n1/n倍倍，而，而n n次次观测总和的随机误差的方差则是一次观测时观测总和的随机误差的方差则是一次观测时的的n n倍倍 nDDnnDxxnDxnxnD)()()()()( 211111 因此，因此，旬、月、年平均气温旬、月

33、、年平均气温的随机误差一的随机误差一般可以忽略不计；而般可以忽略不计；而n次观测值的总和的随机次观测值的总和的随机误差的方差是一次观测的误差的方差是一次观测的n n倍，如果降水量每倍，如果降水量每次观测精确到次观测精确到0.1mm, 0.1mm, 则年、月降水量的随则年、月降水量的随机误差可达几个毫米。机误差可达几个毫米。l1、质量要求、质量要求 精确性：精确性：指测量得到数据的集中程度指测量得到数据的集中程度 准确性：准确性：指观测值与真值的符合程度（如图）。指观测值与真值的符合程度（如图）。 对对准确性的审查准确性的审查：主要检查资料中有无明显过：主要检查资料中有无明显过失误差，如发现有，

34、应将其改正或订正，无法改正失误差，如发现有，应将其改正或订正，无法改正的，则不参加统计分析；的，则不参加统计分析； 精确性的审查：精确性的审查：主要看其记录是否达到规定的主要看其记录是否达到规定的精度，如降水观测应达到精度，如降水观测应达到0.1mm0.1mm。精度不够会影响。精度不够会影响分析结果，但对观测随机误差较大的一些项目，过分析结果，但对观测随机误差较大的一些项目，过高的记录精度也没有实际意义。高的记录精度也没有实际意义。 如果测站气象记录序列仅仅是气候如果测站气象记录序列仅仅是气候变化的反映，那么资料是均一的。变化的反映，那么资料是均一的。 测站位置的迁移，周围环境的改变，测站位置

35、的迁移，周围环境的改变，观测仪器和安装方法的更新，观测时制观测仪器和安装方法的更新，观测时制的改变都可能破坏资料的均一性。分析的改变都可能破坏资料的均一性。分析时应注意。时应注意。 测站所在位置是否对周围一定区域范测站所在位置是否对周围一定区域范围内的气候具有代表性，如山谷的测站围内的气候具有代表性，如山谷的测站代表性差。代表性差。河谷中测站的代表性河谷中测站的代表性 不同测站进行气候时空变化分析时，不同测站进行气候时空变化分析时，资料要有可比性。如不同测站气候变化资料要有可比性。如不同测站气候变化的空间比较时，要求的空间比较时，要求各测站的资料都在各测站的资料都在同一时期同一时期；另外是否相

36、同的观测制式，；另外是否相同的观测制式，仪器性能等，如城郊对比观测时，最好仪器性能等，如城郊对比观测时，最好观测同时段，使用相同的设备。观测同时段，使用相同的设备。l 气候资料的审查是气候资料的审查是项复杂而细致的项复杂而细致的工作。需要具备一定的气象学、天气学、工作。需要具备一定的气象学、天气学、气候学和气象观测知识，更需要有相当气候学和气象观测知识，更需要有相当丰富的气候资料工作经验丰富的气候资料工作经验 通常将审查工作分为两类，通常将审查工作分为两类， 一一 类：类：技术性检查技术性检查， 另一类：另一类：合理性检查合理性检查。l 技术性检查技术性检查主要从下列几方面进行：主要从下列几方

37、面进行： (1)(1)查阅测站查阅测站历史沿革和资料说明历史沿革和资料说明，分析是，分析是否存在因测站迁移、仪器和观测方法更新、观否存在因测站迁移、仪器和观测方法更新、观测时制改革等引起的非均一性。测时制改革等引起的非均一性。 (2)(2)根据观测规范、统计规定、检查观测记根据观测规范、统计规定、检查观测记录和统计结果录和统计结果是否符合规定是否符合规定、校对统计计算有、校对统计计算有否错误。否错误。 (3)(3)检查同一要素的检查同一要素的各个统计项目之间各个统计项目之间是否是否协调。协调。l 合理性检查合理性检查主要是以气象学、天气学，气主要是以气象学、天气学，气候学知识为依据，从气象要素

38、的时、空变化规候学知识为依据，从气象要素的时、空变化规律和各要素问的相互联系规律出发，分析气候律和各要素问的相互联系规律出发，分析气候资料是否合理。主要采用以下几种方法：资料是否合理。主要采用以下几种方法： (1)(1)本站本站前后期资料比审法前后期资料比审法。气候变化是。气候变化是缓慢的、连续的。因此虽然逐年的观测值不一缓慢的、连续的。因此虽然逐年的观测值不一样，但它们应在一个大致的水平上随机波动。样，但它们应在一个大致的水平上随机波动。如果通过前后资料的对比，如果通过前后资料的对比，发现资料序列中存发现资料序列中存在明显的不连续变化在明显的不连续变化，则可能存在非均一性，则可能存在非均一性

39、，应配合测站历史沿革情况作进一步的分析判断。应配合测站历史沿革情况作进一步的分析判断。 (2)2)区域资料比审法区域资料比审法。柏邻测站由于受同一天。柏邻测站由于受同一天气系统的影响，常常有相当好的一气系统的影响，常常有相当好的一致性和相关性。致性和相关性。相邻测站气象要素之间的相互联系规律相邻测站气象要素之间的相互联系规律，可以成为，可以成为我们发现和订正错误记录的重要依据。我们发现和订正错误记录的重要依据。 (3)(3)气象要素相关法气象要素相关法，各种不同的气象要素从不，各种不同的气象要素从不同的测面描写了一地的天气气候特征以及它们之间同的测面描写了一地的天气气候特征以及它们之间存在着各种不同程度的相关。在实际工作中，存在着各种不同程度的相