气象数据统计分析报告_气象数据统计分析

1.台风预报（风力等级和路径预测）

2.北京市历年降雨量数据

3.如何获取气象数据

应用气象技术专业主要学气象学基础、作物栽培技术、气象法律法规、气候学、气象信息系统、综合气象观测、气象数据统计与分析方法、应用气象、气象灾害及其防御、气象灾害调查与评估等课程，以下是相关介绍，供大家参考。

1、专业课程

专业基础课程：气象学基础、作物栽培技术、气象法律法规、气候学、气象信息系统、综合气象观测、气象数据统计与分析方法。

专业核心课程：应用气象、气象灾害及其防御、气象灾害调查与评估、智慧农业气象技术、公共气象服务、土壤水分站的使用与维护、气候开发与利用。

2、培养目标

本专业培养德智体美劳全面发展，掌握扎实的科学文化基础和公共气象服务、气象防灾减灾、气候监测预测及气象相关法律法规等知识，具备农业气象观测与服务、各类气象服务产品制作、气候应用与开发等气象科技服务能力，具有气象职业精神和信息素养，能够从事公共气象服务、农业气象观测与服务、气象科技应用与服务等 工作 的高素质技术技能人才。

3、 就业方向

面向气象服务工程技术人员、气候监测预测工程技术人员等职业，公共气象服务、农业气象服务、气象科技应用与服务等技术领域。

台风预报（风力等级和路径预测）

北京市历年降雨量数据

引言

台风是一种极具破坏力的自然灾害，给人们的生命财产安全带来了巨大威胁。为了提前做好防御和应对措施，台风预报成为了非常重要的工作。台风预报主要包括风力等级和路径预测两个方面，通过对气象数据的分析和模型的运算，可以预测台风的强度和移动轨迹，为公众提供及时准确的预警信息。

风力等级预测

风力等级预测是指根据气象数据和模型计算，预测台风的风力强度。风力等级通常以Beaufort风力等级划分，从0级到12级，每级对应不同的风速和风力。预测风力等级的主要步骤如下：

1.数据收集：收集包括气压、风速、温度、湿度等气象数据，这些数据是预测台风风力等级的基础。

2.数据分析：对收集到的气象数据进行分析，包括统计、计算和绘图等方法，以获取各个时刻的气象参数。

3.模型建立：根据分析得到的气象数据，建立风力等级预测模型。常用的模型包括统计模型、数值模型和机器学习模型等。

4.模型验证：使用历史台风数据对建立的模型进行验证，评估其准确性和可靠性。

5.预测结果发布：根据模型预测的结果，发布台风风力等级的预报信息，包括风速、风向和风力等级等。

路径预测

路径预测是指根据气象数据和模型计算，预测台风的移动轨迹。路径预测是台风预报中最具挑战性的任务之一，因为台风受到多种因素的影响，包括大气环流、海洋温度和地形等。路径预测的主要步骤如下：

1.数据收集：收集包括气压、风速、温度、湿度等气象数据，以及海洋温度、洋流等海洋数据，这些数据是预测台风路径的基础。

2.数据分析：对收集到的气象和海洋数据进行分析，包括统计、计算和绘图等方法，以获取各个时刻的气象和海洋参数。

3.模型建立：根据分析得到的气象和海洋数据，建立路径预测模型。常用的模型包括统计模型、数值模型和机器学习模型等。

4.模型验证：使用历史台风数据对建立的模型进行验证，评估其准确性和可靠性。

5.预测结果发布：根据模型预测的结果，发布台风路径的预报信息，包括台风的移动速度、移动方向和可能影响的地区等。

如何获取气象数据

北京市历年降雨量数据分别是2011年降雨量721.1毫米、2010年降雨量5338毫米、2009年降雨量480.6毫米、2008年降雨量600毫米、2007年降雨量4839毫米、2006年降雨量318毫米、2005年降雨量4107毫米、2004年降雨量483.5毫米、2003年降雨量444.5毫米、2002年降雨量370.4毫米、2001年降雨量3389毫米。

北京市的降雨量相对较少，属于典型的半湿润大陆性气候。北京的年平均降水量约为600毫米至700毫米左右，较其他地区或沿海城市来说较少。

北京市的降水主要集中在夏季和秋季，夏季由于受到东南季风和弱暖湿气流的影响，降水相对较多，占全年降水总量的大部分，而冬季则相对较干燥。

降雨天气的影响因素

1、湿度：湿度是空气中水蒸气含量的度量，高湿度会增加空气中水蒸气的凝结和降水的可能性。

2、气温：气温的变化直接影响到空气中的水蒸气的含量，气温升高能使水蒸气更易凝结成云，并形成降水。

3、气流：不同气流的形成和移动也会影响降水情况，例如，暖湿空气与冷空气的交汇会导致锋面天气，可能引发大范围的降水。

4、地形：地形对降雨分布有显著影响，对于山区或高地，当湿空气上升时，会因为垂直上升而冷却，引发降水，从而形成雨影效应。

目前最详细的全球气象资料可以追溯到民国时期，从1901-2020年全球逐年/逐月/逐日/逐时气象数据都可以免费获取到。如图中所示，地图上红色密密麻麻的图钉，代表着一个个气象观测站，点击任意一个站点就可以获取该站点的经纬度信息，点击确定即可调取该站点的气象数据。考虑到很多气象站是建了拆、拆了又建，而且早在五六十年代的时候还没有那么多气象站。所以一般来说会先查逐年数据，然后根据该站点能提供的年份去查对应的逐月数据，最后再细化到逐日/逐时数据，根据实际情况而定。

事实上我们更关心的还是气象数据的准确性，所以会发现系统里有不同的数据栏目如：实测数据、网格数据、年鉴资料等。它们的来源不尽相同，实测是NOAA的地面观测资料、网格是NASA的卫星反演产品、年鉴资料由国家统计局颁布相当于一个标准的参照。比如同一个地域的降水量，不同栏目获取到的数据或多或少会存在差异。其实这对数据分析和科研来说是一件好事，多渠道的数据相互比对，可以给我们提供更多的参考依据。