编写一个程序来生成2004年1月1日至2014年12月31日每日的浪高、流速、透明度、涌高、降水、风、能见度数据，使之符合正态分布，并且数值为正，并计算各元素的月平均数据，并根据每个元素的阈值设定高中低风险等级

编写这样一个程序涉及到多个步骤，首先假设我们已经有历史海洋气象数据，并且可以用Python等语言来处理。以下是一个简化的伪代码示例：

import numpy as np
from scipy.stats import norm
import pandas as pd

# 假设你有一个名为ocean_data.csv的数据集，包含上述所有字段
data = pd.read_csv('ocean_data.csv', parse_dates=['date'])

# 提取2004年1月1日至2014年12月31日的数据
start_date = '2004-01-01'
end_date = '2014-12-31'
filtered_data = data[(data['date'] >= start_date) & (data['date'] <= end_date)]

# 检查并处理缺失值或非正数
filtered_data = filtered_data[filtered_data > 0]

# 将每天的数据视为独立样本，转换为正态分布
for column in ['wave_height', 'flow_speed', 'transparency', 'tidal_range', 'precipitation', 'wind', 'visibility']:
    daily_values = filtered_data[column].values.reshape(-1, 1)
    normalized_data = norm.pdf(daily_values, loc=filtered_data[column].mean(), scale=filtered_data[column].std())  # 正态分布拟合
    # 可以选择保留离群点小于某个阈值，例如z-score小于3
    filtered_normalized_data = daily_values[np.abs(norm.ppf(normalized_data)) < 3]
    
    # 计算每月的平均值
    monthly_averages = filtered_normalized_data.groupby(filtered_data['date'].dt.to_period('M')).mean()

# 根据各个元素的历史月均值设定阈值（假设标准差为一倍标准差作为上下限）
risk_thresholds = monthly_averages.quantile([0.05, 0.95])  # 高、低风险阈值分别为第一和九十五百分位数
monthly_risk_levels = {'High': risk_thresholds.loc[0.95], 'Low': risk_thresholds.loc[0.05]}

# 根据风险等级填充相应标签
monthly_averages['Risk Level'] = np.select([monthly_averages >= monthly_risk_levels['High'], 
                                            (monthly_averages > monthly_risk_levels['Low']) & (monthly_averages < monthly_risk_levels['High']), 
                                            monthly_averages <= monthly_risk_levels['Low']], 
                                           ['High', 'Medium', 'Low'])

注意这只是一个简化版本，实际操作中可能还需要更多的数据清洗、异常处理和可视化环节。同时，对于实时应用，你需要定期更新数据并重新计算这些统计信息。