请详细介绍在Matlab中加载气象数据、执行时间序列分析及季节性分解，并使用图形工具进行数据可视化和趋势预测的具体步骤。

在气象数据分析领域，Matlab因其强大的数值计算和图形可视化能力而广泛使用。要实现数据的加载、时间序列分析、季节性分解、数据可视化及趋势预测，以下是详细的操作步骤和示例代码：

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)

数据加载：
使用`readtable`函数可以直接读取CSV格式的气象数据文件，并将数据加载到工作空间中。例如：

    data = readtable('weather_data.csv');

基础统计计算：
对加载的气象数据进行初步的统计分析，如计算温度的平均值和标准差。

    mean_temp = mean(data.Temperature);
    std_temp = std(data.Temperature);

折线图绘制：
使用`plot`函数绘制温度和湿度随时间变化的折线图，可以清晰展示气象数据的趋势。

    figure;
    plot(data.Date, data.Temperature, 'b-', 'LineWidth', 2);
    hold on;
    plot(data.Date, data.Humidity, 'r-', 'LineWidth', 2);
    hold off;

时间序列分析：
对时间序列数据使用`timetable`函数进行创建，然后利用时间序列分析工具箱中的函数进行季节性分解。

    Ts = timetable(data.Date, data.Temperature);
    [ST, Trend, Seasonal, Irregular] = decompose(Ts.Temperature);

趋势预测：
利用`forecast`函数对时间序列数据进行未来值的预测。

    f = forecast(Ts.Temperature, 'Model', 'ARIMA', 'NumPeriods', 12, 'YoshiMethod', 'separate');

在执行上述步骤时，需要注意数据的格式转换、时间轴的正确设置，以及季节性分解和预测模型的选择。此外，Matlab的图形工具提供了丰富的选项来定制图形的外观，如添加图例、坐标轴标签、标题以及调整颜色和线型等。

为了深入理解并掌握Matlab在气象数据分析中的应用，推荐阅读《Matlab气象数据分析与可视化实战教程》。该教程详细介绍了从数据加载到数据处理，再到结果可视化的完整流程，非常适合希望在气象数据分析方面提升技能的专业人员和学生。在深入学习这些基础和高级技能后，读者能够独立完成复杂的气象数据分析项目，并对气象数据进行深入的探索和预测。

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)