气候环--是个基本概念？！
张学文，2020 12 06
现在又到岁末了，真是年复一年，-----物理学中没有尽头的时间概念，却在地球上被人类看为它竟然是年复一年的12个月的反复循环！
看来这种循环给人类留下了深刻的印象！
这种循环表现在月份的循环（12月的后面是新一年的1月），春夏秋冬的循环等等方面。
这里，我想分析分析气象变量对这种循环的体现。难道这导致似乎我们应当提出气候环概念？？。
过去，在统计学的视角下，两个变量x,y如果存在关系，其观测数据（们）比较符合线性关系，那么它容易被学者认可。而且统计统计，配一个线性方程，再给一个体现线性相关程度的参数R平方。这是统计分析中的经典做法。只要两个变量的现象关系很好，R平方的值接近于1，如大于0.8，以致0.9以上（越接近1越好），容易被大家认可你发现了一个客观公式（统计的）。
但是在这种习惯背景下，两个变量之间的其他关系，可能因为它们不规范，太复杂，看不清楚而被忽略了。这里尝试提出气候环概念，则是提示我们，有些变量的关系可能线性关系不好，但是其环状特征突出，你不要视而不见，你应当把它提升到也是一种客观规律性的体现的水平。
下面是北京的多年平均的几个等压面上的12个月的等压面高度域气温的关系图
评论：我们在500百帕等压面上（5公里多高处）看到全年的各月的气温与等压面高度的关系基本上是比较好的线性关系，即气温高，等压面高度也高。为此我们可以容易地配个线性方程。
评论：在700百帕等压面（3公里高度附近）上各个月份的气温与等压面高度的关系依然体现为线性关系，但是其相关的质量比较差，可是12个月的数据似乎呈现为环的特点。
评论：到了距离地面更近一些的900百帕等压面（1公里高度附近）上，各个月的气温与等压面高度的关系则直线关系更含糊，而环的特点突出。
显然面对这样的数据关系特征，我们硬用线性方程分析它就不合适了。而承认它们具有比较好的环特征是合理的。
我现在不急于提出如何去具体分析它的办法，但是我感到提出气象环这个概念可能是基本的一步。即我们面对这种现实，需要从环的角度研究它。而不是强行归入线性（方程）相关的视角下去分析它。
下面的图是檀成龙文稿中的一个例子。这里檀成龙分析了我国南昌的月降水量与含水量的关系。他得出了对应的线性方程公式。但是R平方的值很小，只有0.23.显然这些资料被看作线性关系是很勉强的。如果我们根据图中的提示按月份把数据连起来，则是一个比较漂亮的椭圆。这个椭圆就是我这里提出的曲线环。
下面给出前面的图对应的数据：是北京各月某些等压面高度、温度数据（平均）
1:
2:
3:
4:
5:
6:
7:
8:
9:
10:
11:
12:
900百帕
高度
104:
104:
102:
101:
98:
96:
95:
98:
103:
106:
106:
104:
气温
-8
-5.4
0.9
8.3
16.3
20.1
21.7
20.8
15.8
9:
0.8
-5.9
800百帕高度
195:
196:
196:
197:
197:
197:
196:
199:
202:
203:
199:
196:
气温
-12.5
-10.8
-4.3
2.5
9.7
13.5
15.9
14.8
9.5
3.3
-4.2
-10.4
700百帕高度
296:
297:
299:
304:
306:
307:
308:
310:
311:
309:
303:
298:
气温
-16.7
-15.6
-10.1
-3.8
1.9
5.7
8.9
8:
2.6
-3
-9.5
-14.7
600百帕高度
410:
412:
417:
421:
429:
432:
433:
436:
434:
430:
421:
413:
气温
-22.4
-21.5
-16.5
-11
-6.1
-2.9
1.4
0.7
-4.6
-9.8
-15.6
-20.4
500百帕高度
542:
544:
552:
562:
569:
574:
579:
580:
575:
568:
557:
546:
气温
-30.4
-29.4
-24.8
-19.5
-15.1
-11.8
-6.4
-7
-13
-18.5
-24.2
-28.7
下面是一些地点的月平均气温与月平均气压的关系图具有气象环特点的例子（不一一说明了）
面对以上的数据特征，我们如果硬分析气温与气压的线性关系，比较勉强。而且可能掩盖了气温与气压的突出特点。
可是如果我们解放思想，认为这些数据构成了一个曲线气候环，可能更妥当一些。
问题：我们需要提出气象环概念以分析气候数据中体现的各种“环”特征吗？
