如何在Matlab中加载气象数据，并进行基础的统计计算和折线图绘制？请结合示例代码说明整个流程。

在气象数据分析中，Matlab提供了强大的工具和函数来加载、处理和可视化数据。为了实现这一目标，我们首先需要了解如何使用Matlab的`readtable`函数来加载气象数据，并进行必要的统计计算和图形绘制。

参考资源链接：[Matlab气象数据分析与可视化实战教程](https://wenku.csdn.net/doc/3d1ouf53bp?spm=1055.2569.3001.10343)

加载气象数据时，可以使用如下代码：

    data = readtable('weather_data.csv');

这行代码会读取CSV文件，并将其内容加载到一个`table`类型的变量`data`中，其中包含了气象数据集。

接下来，进行基础的统计计算，比如计算温度和湿度的平均值和标准差，可以使用以下代码：

    mean_temp = mean(data.Temperature);
    std_temp = std(data.Temperature);
    mean_humidity = mean(data.Humidity);
    std_humidity = std(data.Humidity);

这里使用`mean`函数和`std`函数分别计算了温度和湿度的平均值和标准差。

最后，绘制温度和湿度随时间变化的折线图，代码如下：

    figure;
    plot(data.Date, data.Temperature, 'b-', 'LineWidth', 2);
    hold on;
    plot(data.Date, data.Humidity, 'r-', 'LineWidth', 2);
    legend('Temperature', 'Humidity');
    xlabel('Date');
    ylabel('Value');
    title('Temperature and Humidity Trend');
    grid on;

在这段代码中，`plot`函数用于绘制折线图，其中`'b-'`和`'r-'`分别指定了蓝色和红色的线条样式。`'LineWidth'`设置了线条的宽度。`legend`函数用于添加图例，`xlabel`、`ylabel`和`title`函数分别用于添加X轴标签、Y轴标签和图表标题。`grid on`用于添加网格线，方便数据对比。

通过上述步骤，我们能够有效地加载气象数据集，进行基础的统计分析，并将结果可视化展示出来。这为深入分析时间序列数据和进行复杂的数据挖掘提供了坚实的基础。如果你希望进一步学习如何进行时间序列分析和预测，请参阅《Matlab气象数据分析与可视化实战教程》。这本书详细介绍了Matlab在气象数据分析中的高级应用，包括时间序列的创建、季节性分解以及预测模型的构建。通过阅读这本书，你可以系统地掌握Matlab在气象数据分析领域的各项技能。

参考资源链接：[Matlab气象数据分析与可视化实战教程](https://wenku.csdn.net/doc/3d1ouf53bp?spm=1055.2569.3001.10343)