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一张气象变量分布函数的演化图

已有 4328 次阅读 2013-8-7 11:01 |个人分类:(熵+统计)气象学|系统分类:科研笔记|关键词:分布函数,气象| 气象, 分布函数

一张气象变量分布函数的演化图

张学文,2013/8/7

昨天,我获得了一张漂亮的概率分布函数演化曲线簇(见附图)。

它是由气象变量中的相对湿度的分布函数的演化的4条曲线组成的。体现着一个很大的地区(新疆,是法国面积的3倍)的气象变量在面积上的统计学特征的日变化。

 

气象学每天分析这大量的天气图,即某时刻的有限区域的气象要素的地理分布图。这种图让人一目了然地知道那里的温度高或者低。我提倡搞天气图的统计分析,即把天气图看作是一个概率论语言中的随机场。随后分析这个场的统计、概率特征。

这其中一个重要的分析对象是,就某时刻t而言,某气象变量(如温度、相对湿度...)的不同取值占有的相对面积是多少。而它完全等价于这样一个概率分布:在本区域中任取一个点,其温度为T的概率密度是多少。

这个问题在你有了气象要素的分布图(场)以后,是完全可以统计出来的,这个分布函数可以用曲线表示,也可以搞成为数学公式表达。而概率论、最大熵的知识就帮助你理解这种分布函数。

这里的图就是用曲线表达这种概率分布。它体现着你在新疆区域任取一个点,其相对湿度为不同值的出现概率(密度)。在本图中,蓝色曲线表示昨天(2013.8.6日)09时(这里早晨)的不同相对湿度(横坐标)所笼罩的相对面积(纵坐标)。浅蓝、绿、红色分别代表当日11时、13时、17时的不同相对湿度所笼罩的相对面积情况。

四条曲线都是单峰分布,而最高峰(笼罩面积最多)则从早晨在相对湿度的60%附近向下午的相对湿度在30%附近。即从早晨的大部分地区比较潮湿随着温度的升高,逐步过渡为“干旱”(相对湿度小)的笼罩面积多。

我强调每一条曲线都代表一个完备的概率分布函数,而概率分布函数的这种日变化特点就需要概率论、统计气象学给予表达、认可、分析,如果这种特征具有某种稳定性,则可以用于数值气象预报中。

对气象随机场的分析,应当说我们从80年代的降水量的笼罩面积分析开始就已经展开,1992年的《熵气象学》一书是其理论概括。现在做的是这个概念的向更多的实例的扩展。

欢迎同行关注、理解与讨论。




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2 庄世宇 zhxftcl1

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