距平是统计学和气象学中用于描述某一数值与同系列数据平均值偏差程度的指标。其计算结果为正距平（高于平均值）或负距平（低于平均值），广泛应用于气候分析、气象预报等领域。在湖陆风研究中，风速距平被用于判定风力峰值时段及风向转换节点；在季风分析中，指数距平值可反映季风环流强弱程度，进而解释区域气候异常现象。

距平通过量化单个数据点在整体序列中的离散程度，反映其偏离平均状态的水平。当观测值高于长期平均水平时为正距平，反之为负距平。这种差值分析为气象现象研究提供了标准化评估工具。

在洞庭湖区域研究中，逐时湖陆风风速距平曲线显示：每日14时左右出现最大正距平值（约1.2米/秒），对应湖风强度峰值。通过分析距平符号转换时刻（7-9时由负转正），可确定陆风转为湖风的时间节点。

黑龙江某气象站观测案例表明，距平曲线能揭示湖岸距离对风向转换的影响。距湖岸线较远的气象站（如进贤站），其湖风开始时间较湖口站延迟约1小时，这通过正距平出现时间的差异得以验证。

我国东部季风指数距平分析显示：1880-2000年间，夏季风指数距平为负值的年份（如1980年），对应江淮地区梅雨期延长现象。冬季风指数距平正值阶段（如1960-1970年）则导致华北地区植物物候延迟，发芽时间普遍偏晚。

黄河三角洲海岸线前移速度呈正相关，强夏季风年份泥沙沉积量可达弱季风年份的1.5倍。

距平分析消除了数据序列的季节性波动，使不同时间尺度的偏差具有可比性。在气候预测模型中，连续多年的距平值累积分析可识别气候变化趋势，例如20世纪后期冬季风距平负值频率增加，反映东亚冬季风整体减弱态势。