在2元分布的视角下，我们是问不同气温不同气压的状态在实际中的出现概率或者说在某阶段出现次数是多少。为体现此分布情况我们就以横坐标与纵坐标分别表示气温、气压，而用点子的多少表达在该气象状态区间（图中的小格子内）的出现次数。点子多表示乌鲁木齐的气象状态在该气温-气压区间出现的次数多。

在图中

图中显示气温高（暖季）时，乌鲁木齐的气压一般都比较低，气温低时气压比较高。竖着看这个分布与气温的M型分布吻合，横着看这个分布与气温的正态分布吻合。但是要为此提炼一个2元的公式以体现这种2维变量的统计分布，看来比较难。

根据概率分布的理论，我们前面给的两个图实际上这个2维分布的两个边缘分布函数。

估计地球上的中纬度大陆的地面气温-气压统计分布特征都与此分布类似。但是在高空的气温-气压关系的二元统计分布函数的形状可能与此不同。http://blog.sciencenet.cn/blog-2024-1262764.html   是对应的提示。

再有，我们前面的图是对全年12个月一起统计的。例如其气温就从正30度到-30度。如果分月统计用不同颜色的点子表示在这个图上。就体现了4季气温-气压的逐步的年变化（可惜我目前没有做到）。