请介绍如何在Matlab中加载气象数据集，执行基本的统计计算，并绘制温度和湿度的时间序列折线图。

为了帮助你更好地掌握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》。这篇文章详细介绍了气象数据分析的关键步骤，从数据加载到可视化展示，非常适合你当前的项目需求。

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)

在Matlab中加载气象数据集，通常使用的函数是`readtable`，它可以读取CSV或Excel等格式的表格数据。以下是一个加载数据并进行基础统计计算的示例：

    % 加载CSV格式的气象数据集
    weatherData = readtable('weather_data.csv');
    
    % 计算温度和湿度的平均值
    meanTemperature = mean(weatherData.Temperature);
    meanHumidity = mean(weatherData.Humidity);
    
    % 计算温度和湿度的标准差
    stdTemperature = std(weatherData.Temperature);
    stdHumidity = std(weatherData.Humidity);

接下来，我们可以使用`plot`函数来绘制温度和湿度的时间序列折线图。在绘图之前，确保数据的时间序列已经正确处理，这样折线图才能反映出时间上的连续变化。

    % 绘制温度和湿度的时间序列折线图
    figure; % 创建一个图形窗口
    hold on; % 保持当前图形，以便在同一图上绘制多条线
    plot(weatherData.Date, weatherData.Temperature, 'b-', 'LineWidth', 2); % 绘制温度折线图，蓝色实线
    plot(weatherData.Date, weatherData.Humidity, 'r-', 'LineWidth', 2); % 绘制湿度折线图，红色实线
    hold off; % 释放图形窗口
    
    % 添加图例、坐标轴标签和网格线
    legend('Temperature', 'Humidity'); % 添加图例
    xlabel('Date'); % x轴标签
    ylabel('Value'); % y轴标签
    grid on; % 添加网格线

上述代码中，我们首先创建了一个图形窗口，并使用`hold on`命令保持窗口，以便在相同图上绘制温度和湿度的折线图。我们设置了线宽和颜色，以便清晰区分两条线。最后，我们添加了图例、坐标轴标签，并开启网格线，使得图形更加直观易懂。

通过阅读《Matlab气象数据分析与可视化实战教程》，你可以进一步学习到关于时间序列分析和预测的方法，包括创建时间序列数据、进行季节性分解和使用时间序列工具进行预测等内容。这些知识将帮助你更深入地分析气象数据，并对未来的变化趋势进行预测。

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)