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张学文,2020 09 22
l 本章讨论了不同的太阳高度、太阳能、全天太阳能以及全年太阳能所笼罩的地球(北半球)的面积问题。并且给出了对应的计算结果。这些计算都没有进一步分析大气对它们的影响。即它们仅是到达大气上界的日光情况。
l 关于日光情况的时间域的统计分析是第3章的内容。其分析结果是直接利用关于太阳的基本知识再做一下统计而获得结果的。但是本章关于面积域的日光情况的统计分析,需要继续利用太阳能的基本知识,还要配合一些有关地球上的面积计算的几何学知识。
l 在一般的统计与概率知识介绍中,正态分布,负指数分布比较多见。而当我们分析日光统计时,我们注意到任何时刻的50%的地球面积上的太阳能为零,而另外半球面积上则是不同强度的太阳能(按等差级数分割)占有的面积的百分比是相同的。结果不同太阳能占有面积的关系(对应与概率分布)总体上是L型分布,这特色突出(见下图),而过去我们很少见。
一些变量占有的天数(出现的概率)对应正弦(余弦)函数,这导致它对应的统计分布函数为M型分布。这也应当丰富了我们对气象变量发布特征的的认识(见下图)。
l 本章与上一章都是对已经知道的确定的物理过程的统计。而我们是根据确定的已知物理规律获得不同的气象变量取值占有多少时间或者占有面积的这类统计分布规律的。即确定性事件,我们依然可以开展统计分析。在概率论中这应当属于随机变量的函数的概率分布问题。
l 本章归纳的全球全年昼夜各半律折射了气象变量在时间域的统计分布与面积域的统计分布的对称性。这是有趣,可这是气象变量统计的一般规律?对此我们在后面要进一步探索。
l 日光显然影响着气温。日光的统计特征自然应当对气温的统计分布特征有关。这些问题后面另外讨论。
l 我们是已经分析了一些日光的状态的统计特征。显然在确知日光变化的基础上还可以开展其他的统计分布。例如经过单位时间,各个日光情况转变为其他日光状况的比率是多少等等,这也应当是重要问题。这些留到后面分析状态变化的统计特征时再讨论。而其他的日光统计特征我们就忽略了。
参考博客:http://blog.sciencenet.cn/blog-2024-1198233.html 等2019年我的有关日光统计的系列
参考文献:
[1]张学文,马力.熵气象学[M].北京:气象出版社,1992:4-17
[2]张学文.相对分布函数与气象熵[J].气象学报,1986,44卷(2),214-219
[3]张学文,马力.熵气象学[M].北京:气象出版社,1992:32-34
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