气象统计 第五次实习一、实习题目二、实习程序import randomimport numpy as np##多元线性相关函数，这里是三个变量的，其他变量可以略加修改def dyxxxg(x1,x2,x3,y):n=len(x1)x0=np.ones((n,1))x=np.array([x0[:,0],x1,x2,x3]).Ty=y.reshape((n,1))t1=np.linalg.inv(n

一、实习目的:熟悉垂直差分在气象中的应用，掌握垂直速度的实际编程计算。二、实习内容:编制计算垂直速度程序，并绘制500hPa垂直速度。用第二种修正方案，其中大气层顶的垂直速度可以直接采用0，也可以用绝热法。并且绘制出两个时次25日20时，26日20时的修正后的垂直速度分布（850hPa,500hPa)三、算法原理:垂直涡度计算：修正方案二：四、代码实现# -*- coding: utf-8 -*-

一、实习目的:熟悉水汽平流、水汽通量、水汽通量散度的实际编程计算。二、实习内容:编制计算水汽平流、水汽通量、水汽通量散度的程序，并且绘制出两个时次25日20时，26日20时的水汽平流、水汽通量、水汽通量散度分布（850hPa,500hPa)三、代码实现# -*- coding: utf-8 -*-import numpy as npimport pandas as pdimport mathimp

一、实习目的:熟悉使用差分方法解决方程中的导数、偏导数，计算涡度、散度、涡度平流和温度平流的程序二、实习内容:编制计算涡度、散度、涡度平流和温度平流的程序，并且绘制出两个时次25日20时，26日20时的涡度、散度、涡度平流和温度平流分布（850hPa,500hPa)三、算法原理:涡度计算：散度计算：平流计算：差分方法：中间使用中央差分、边缘部分使用向前差分、向后差分四、代码实现:# -*- cod

一、实习内容  编制计算位温和相当位温的程序，并且绘制出两个时次25日20时，26日20时的位温和相当位温分布（850hPa,500hPa)二、代码实现import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport cartopy.crs as ccrsimport cartopy.feature as cfea