2.1气象变量与基本统计问题章--气象统计学私探（5）

张学文 2020 07 14-22

1.       各个气象统计基元的气象状态“们”

气象学研究地球上的空气状况（如气温等）以及地球表面以上的自然现象（如日光等等）。由于这个研究范围太大，就需要把这个总体切割为地位相等的个体做观测、分析。这在某特定的视角下就是把全球气象切割为各个小的等权基元去观测、分析。这就是上一章介绍的气象统计基元。对于被切割的每个等权统计基元，不仅要求它们代表的大气质量相同（或者代表的面积相同，或者代表的时间长度相同，等等），也要求它具有的气象变量在确定的视角下（确定的时刻，或者确定的面积，或者确定的质量元）具有唯一的气象变量数值。北京现在气温是10°C，这句话就体现了这个特色。这里气温是该气象统计基元的气象变量的一个气象数据。即它不是指两个气温数据或者多个数据。

既然是统计学的分析研究，总体上说，我们把任何统计中的气象变量的值，看作是一个随机变量。

在时间基元的角度下，任何一个气象数据一方面唯一地代表该时刻的气象数值，而多时刻（多个时间基元）的气象数值们就被认为是时间域的随机变化。不同时间的气象变量值具有随机性。

类似地，在面积基元的视角下，每个气象数据一方面唯一地代表该面积元上的气象数值，而各个元面积上（多个面积基元）的气象数值们就被认为是面积域的随机变量。即不同面积元的气象变量值具有随机性（不确定性）。

再者，在质量元视角下，任何一个气象数据一方面唯一地代表该空气微团的气象数值，而多个不同空气微团的气象数值们就被认为是质量域的气象变量的随机变化。即不同空气微团的变量值具有随机性。

气象统计分析的气象变量（气象统计基元的气象状态）类别不算很多，但是各有特色，本章对它们做扼要说明。

2.       动力气象学中的气象变量

我们把大气的温度称为气温T，压力称为大气气压p，空气的流动速度v（相对于地球）称为风（风速，风向）。这其中的风是向量，它具有三个分量。再考虑到大气的密度ρ以及体现空气中含水量的比湿q。所以在流体力学的视角下的气象变量就是以上这7个。或者说当我们确知了地球上空中每个地点的这7个变量的值，我们就完全知道了地球空气的 全部状态。

确实，在理论气象学（动力气象学）中可以给出的关于大气的运动、变化的方程也有7个。理论气象学可以给出这7个气象变量随时间的变化（在一系列假设下）--预测气象状态。这是其成功之处。

3.       气象统计学中的气象变量

如果我们把气象的含义理解为地球表层大气的状态以及大气出现的自然现象，那么除了前面明确的7个变量外，还有很多。例如当地的太阳高度，云覆盖了多少天空，雨的出现的范围，是否有雷电、有霜冻等等。气象站要记录的气象现象有数十种之多。这些现象我们还没有能力列出对应的随时间的变化的理论公式。但是这些气象现象不仅具有实用意义，有观测记录，也不难进行统计分析。

这说明统计气象中的气象变量要比动力气象学这的气象变量要多很多。

4.       气象变量的出现范围

气象变量从物理学角度看可以是没有上限的连续变量，但是实际上地球的气象变量仅出现于有些的范围内。对全球性气象统计，这就简化了问题。另外气象变量也由于观测的精度比较粗，代表的面积大，时间段落长，或者代表的大气范围很大（可能上10或者,100公里），所以气象变量的精度不可能很高。这为气象统计提供了数据处理的方便。下面的表大致代表了主要气象变量的单位，变量在全球的出现范围，以及建议的分档可能数量。而分档处理以后意味着把连续变量做离散化处理。

气象变量的单位，变量可能出现范围，建议分档数。

参考博客http://blog.sciencenet.cn/blog-2024-1195275.html