中运、客运理论与大气气压相关性研究

发布时间：2020-10-30 16:45

　　 五运六气理论(以下简称:运气理论)是《黄帝内经》不可或缺的组成部分,也是中医基础理论的核心。它是古人研究自然界气候变化、生命与疾病的时间规律的重要理论依据,具有极强的理论魅力和巨大的临床价值。本文利用现代技术手段获取大量气象因子气压的数据,使用Matlab、SPSS、Excel等数据分析工具对其进行处理使其可视化。同时,运用运气理论对其处理结果进行分析,这也是对运气理论的检验,以证实运气理论的合理性,从而更好地发挥运气理论在现代生活中的指导作用。中运和客运理论是运气理论的重要组成部分,但古代对其论述主要是思辨性的。本文首先利用气象因子气压的数据,探析中运与气压的相关性:从中国气象数据网获取具有完整气象数据的116个站点,从全国和分地区不同的角度探析1954—2013年这60年一个甲子周期中运与气压的相关性。通过作图,可清楚地看出中运与气压存在相关性,这种相关性与《黄帝内经》中的理论论述是相互印证的。其次对中运与气压相关性进行检验:为了证实中运与气压存在的相关性不是偶然的,根据气象数据随机性、间歇性、波动性较大,分布类型未知的特点,选用与气象数据特点相符合的三种多独立样本的非参数检验方法对其进行验证,认为相关的结论具有统计意义,另一方面也为运气理论的科学性提供了数据证据。最后运用《黄帝内经》中关于客运“太少对”的相关论述分析气压的表现:本章同样利用有完整气象数据的102个站点1954—2013年这60年的气压数据,计算全国和华东、华北、东北、西南、中南、西北六个地区客运每一运的气压差值,分析全国和各个地区在客运不同时段的气压差值表现,分析得出气压在客运不同时段的表现在客运理论中基本上可以找到理论解释,特别是气压差值最大值和最小值为何出现在某一天干年。
【学位单位】：中国科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2020
【中图分类】：R226
【部分图文】：

图２．１中运形成图??

?第２章中运与气压相关性分析???２．１．２中运特点??１．起运的时间节点为大寒节（约每年的公历１月２０或２１日）。木运、火运、??土运、金运、水运五运每运负责统管一年，按照木运、火运、土运、金运、水运??次序轮流当值。??２．按照五行相生的顺序，每年的中运依次循环转换。见图２．２。??ｊ??图２．２五行相生相克循环图??３．具有周期性。由五行配以天干，可观察出中运的轮转具有一定的周期规??律，天干循环一个周期为十年。又因每年由一运所主，按木运、火运、土运、金??运、水运依次递转，每５年循环一次，递转一个周期为五年，即周期Ｔ＝５。本文??研宄的时间段为１９５４—２０１３年，共６０年，循环次数为６０＋５＝１２次。??４．中运有太过与不及之别。中运的太过和不及在具体运用中处于非常重要??的地位，必须要知道其特点，将其与具体实际相结合，进行研宄分析。《素问？天??元纪大论》言：“五行之治，各有太过不及也。”何为太过与不及？太过就是说主??岁的运气旺盛而有余，运本身的气盛；反之，主岁的运气衰少而不足就会导致中??运不及，也就是说运本身的气衰弱、中运的太过与不及对应的气候情况在《素??问？气交变大论》中有明确记载，如：“岁木太过，风气流行”，“岁木不及，??燥乃大行”等等。??按照“阳道奇，阴道偶”、“一阳一阴”、“奇太过，偶不及”以及“一奇一偶”??的原则，把十天干甲、乙、丙、盯戊、己、庚、辛、壬、癸分别用连续的阿拉??伯数字１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０表示，可知：甲、丙、戊、庚、辛分别??对应的是奇数１、３、５、７、９，其为中运太过之年；乙、盯己、辛、癸与偶数??１任应秋著．运气学说【Ｍ］．上海：

?第２章中运与气压相关性分析???华北??甘肃．内蒙古、山西河??新■、甘肃??．?ｔ?东北??？?★?熏龙江、吉林??？?：？?Ｗ??１Ｓ南?獻??葙?中南??ＥｊｉＬ?河南、湖北、湖南??图２．３站点分布图??２．２．２数据的修补??参考中国气象数据网元数据说明文档，日平均值统计方法是根据地面气象月??报数据文件或实时库中提取得到的各要素逐日４次定时（０２：００、０８：００、１４：００、??２０：００）观测数据来统计日平均值，日平均本站气压由４次定时观测值平均得到。??但当三次人工观测站在未配自记仪器的情况下，由０８：００、１４：００、２０：００定时观??测值平均得到，当参加统计的某定时值缺测，则相应要素日平均值缺测处理。中??国气象数据网对气象数据进行了质量控制，若质量控制代码为０表示数据正确，??质量控制代码为１表示数据可疑，质量控制代码为２表示数据错误、质量控制代??码为８表示数据缺测或无观测任务，数据未进行质量控制则用数字９表示。因所??获取数据存在坏数据情况，笔者利用计算机进行编码自动检测，清洗不良数据、??删除数据冗余，剔除日平均气压数据为１、２、９的数据，不符合条件的气象站点??有７０８个，筛选日平均气压数据为０和８的数据得到全国具有完整气象数据的站??点共计１１６个。对这１１６个气象站点的日平均气压数据建立数据库。为了获取大??量的样本验证中运与气压的相关性，日平均气压数据为８的这部分数据缺失情况??较少对整体计算结果的影响可以忽略，对这些气象站点也进行了保留。因选取的??站点中少量站点有些年份某一天或某一个月数据缺测或没有监测任务，致使曰平??均气压数据缺失。
【参考文献】

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本文编号：2862745