实验(实习）名称 短期气候预测实习 日期11.29得分 指导教师 系 ~ 专业 ～ 年级 ～ 班次~姓名Trichtu 学号～
实习目的：
掌握短期气候预测中物理统计预测的基本步骤。 实习要求：
能运用提供的资料和方法子程序，编写或补充完成程序当中的部分片断，了解区域降水的预测方法及其建立过程，输出实验要求的相应结果,并就方法对区域降水的拟合及试验预测效果进行分析。 实习内容：
利用前期1月的海温关键区（Nino3.4指数）和环流特征量（西太平洋副高脊线、西太平洋副高西伸脊点、亚洲极涡面积、南方涛动指数）等前期冬季预测因子；运用多元回归方法，对1952—2001年华北夏季降水建立预测方程；对2002—2008年进行多元回归预测试验; 实习资料：
前期1月的Nino3。4指数（来自CPC）
西太平洋副高脊线、西太平洋副高西伸脊点、亚洲极涡面积、南方涛动指数（来自中国气象局整编的74个环流指数)、夏季华北区域10站的降水量距平百分率。 实习方法：
回归分析(mregrssion.for)是用来寻找若干变量之间统计关系的一种方法,利用所找到的统计关系对某一变量作出未来时刻的估计，称为回归预报值。 效果分析-— 回归拟合效果的参数分析 (1)残差平方和 (SSR)误差方差标准差 nn2ˆi)[yi(b0b1x1b2x2bmxm)]2(yty QSSRii1
（2）标准差 (3)复相关系数 n(yiy)2 R1SSR/i1 当 R 近似等于1，则相对误差将近似0，说明回归效果很好。 (4)回归方差 n [y(b0b1x1b2x2bmxmi)]2 Ui1 反映回归拟合的程度，其值越大反映效果越好 （5)总离差平方和
SSSR/nDYYUQ
它遵从自由度为m和n—m-1的F分布。 实习步骤：
（1）编写程序：（原文件的子例行程序不计入在内） PROGRAM MAIN
INTEGER,PARAMETER::N=50 INTEGER，PARAMETER：：K=5 REAL，DIMENSION(K，N）:：X REAL,DIMENSION（N）：:Y REAL,DIMENSION（K+1）::A
REAL，DIMENSION(K+1,K+1）:：B REAL，DIMENSION（K）::V
REAL Q，S，R，U，ind(6,60）,year（N）,expect（50)
C OPEN THE INPUT DATA FILE
open（8，FILE=’e：\\copy6\\weight.txt'）
open(9，FILE='e：\\copy6\\compare。grd'，form='binary’） OPEN(10,FILE=’e:\\copy6\\shixi.txt’）
C READ THE DATA and give data to X and Y read(10,＊） do i=1,N
read（10，*） year(i）,y(i)，x(1，i),x（2,i），x（3,i）,x（4,i）,x（5，i)
end do MM=K+1
call DYHG（X，Y,K,MM，N，A,Q,S,R，V,U,B，DYY) !CCCCCCCCCCCCCCCCCCC预测1952-2001 do i=1,N
expect(i）=a（1)+x（1，i)*a(2)+x(2，i)＊a(3）+x（3，i)*a(4） expect(i）=expect（i)+x（4,i）*a（5)+x（5，i)＊a(6） enddo
write（9) ((expect（i),y(i）)，i=1,50）
write（＊,88) A(1)
88 format(/1x，'b 0=’,f19。5） do 89 j=2，MM
89 write（*，100) j-1,A(j) 100 format(1x，’b’,i2,'='，f9.5）
cccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccc write（*,20)Q，S，R
U/mFQ/(nm1) 20 format（1x，'Q=’,f13.6，3x，’S=’，f13.6，3x,'R=',f13。6) write(*，22）U,DYY 22 format(1x，’U=',f13。6，3x，'DYY=’，f13.6) write(*,30)（i,V（i）,i=1，K) 30 format（1x，'V(’,i2，’)='，f13.6） write（*,40)U
40 format(1x,’U=',f13。6）
open（6，file='e:\\copy6\able.txt’） ！ output data write(6，180） 180 format(/2x，’regression coefficients:’） write（6,88) A（1) do 189 j=2，MM
189 write(6，100) j—1，A（j) write(6，200） 200 format(/1x，’Generic Analysis of Variance Table for the Multiple ＊ Linear Regression') write（6,202) 202 format（/1x，’---—---——————-———-—--——-——-—------——-———————————-———- ＊-----————--——-—’） write（6,204)
204 format(/3x,’Source df SS MS') write(6，202） write（6,206) N—1，DYY
206 format(/1x,’Total n—1=’，i2，' SST='，f13。4） u2=U/real（K)
write（6,208） K,U，U2
208 format（/1x，'Regression K=’，i2，' SSR=’,f13。4,’ MSR=SSR/K=' *，f13.4)
q2=q/real(n-k-1)
write(6，209） n—k-1,q,q2
209 format(/1x,'Residual n-k-1='，i2，’ SSE=’,f13.4,’ MSE=SSE/(n—k—1)
*=’,f13。4) f=(U/real（K））/(Q/real（N-K-1)） write（6，220） f 220 format(/1x，’ F=MSR/MSE=’,f13.4） write(6，202) close（6) stop end （2)结果输出
得到回归效果的参数及回归系数，拟合预测与观测资料的对比数据，独立预测试验与观测资料的对比数据.
输出反映回归效果的参数及回归系数，并就相关参数分析回归效果； 回归系数：:
b 0= —196.06274 b 1= 4.40570 b 2= 1。19246 b 3= —0。00290 b 4= 0.32351 b 5= 0。50310 即：
Nino3。4指数=-196。06274+4。40570*西太平洋副高脊线+1。19246＊西太平洋副高西伸脊点-0.00290*亚洲极涡面积+0.32351*南方涛动指数+0。50310*夏季华北区域10站的降水量距平百分率
Generic Analysis of Variance Table for the Multiple Linear Regression Total n-1=49 DYY= 20596.3984
Regression K= 5 U= 1492.2344 MSR=SSR/K= 298。4469
Residual n—k—1=44 Q= 19104.5078 MSE=SSE/（n-k-1）= 434.1934 R=0。269137
F=MSR/MSE= 0.6874
相关为0.29137，F小于标准值2。4（0。05）且大于0。416,效果不显著，说明拟合程度不好。
预测量与回归方程计算的估计值和观测值的历年曲线变化图（1952~2001年），并附简
单的说明； Ctl文件: 'reinit'
’open e:\\copy6\\compare。ctl'
'enable print e:\\copy6\\comparation。gmf’ ’set x 1 1' ’set y 1 1’ ’set t 1 50' 'd real' ’d exp’ 'print'
’disable print' ；
Gs文件： 'reinit’
’open e：\\copy6\\compare.ctl'
’enable print e:\\copy6\\comparation.gmf' ’set x 1 1’ 'set y 1 1’ 'set t 1 50' ’d real’ 'd exp’ ’print'
'disable print' ；
(实际值黑线、预测值绿线)
从图中可以看出，某些年份，预测值和实际值的趋势是反向的，实际的极大值在预测中是极小值。所以预测效果不好。
输出独立预测试验的观测与预测值（下表）。
2002-2008夏季降水预测试验结果 年份 预测值 实际值
2002 —9。70 29.75
2003 -7。80 —17。45
2004 -8。07 0。64
2005 4。18 22。96
2006 -1.62 —22.96
2007 —10.83 -19.40
2008 5.885 3。30
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