经验正交函数（EOF）应用于降水、气温和干旱等变化的时空分析。-ITADN社区

优质

本研究运用EOF方法对降水、气温及其引发的干旱状况进行时空特征分析，揭示气候变化趋势与模式。 EOF（经验正交函数）用于降水、气温、干旱变化等方面的时空分析。

基于时空变换的经验正交函数（EOF）分析在气象学与气候学中的应用-MATLAB开发

优质

本项目利用MATLAB实现时空变换下的经验正交函数(EOF)分析方法，深入研究其在气象和气候数据解释中的作用。通过分解复杂的时间序列数据，揭示关键的气候变化模式和特征。在统计学与信号处理领域内，经验正交函数（EOF）分析方法用于通过数据确定的正交基函数来分解信号或数据集。这种方法本质上类似于对数据进行主成分分析，但其独特之处在于能够识别时间序列及空间模式。此外，在地球物理学中，“地理加权PCA”一词也可用来指代此技术。当处理的空间网格过多时，则除了直接使用EOF分析外，通常还会执行时空转换以提高计算效率。根据具体需求，这里提供了一种结合了时空变换的新版本经验正交函数（EOF）方法。

经验正交函数的分析方法（EOF分析）

优质

简介：经验正交函数分析（EOF分析）是一种用于气象和海洋科学的数据降维技术，通过提取空间-时间数据集中的主要变异模式来简化复杂系统。经验正交函数分析方法（EOF）又称特征向量分析或主成分分析（PCA），是一种用于分析矩阵数据中的结构特征并提取主要数据特征的方法。

经验正交函数(EOF)分析在气象学与气候学中的应用-MATLAB开发

优质

本项目利用MATLAB进行经验正交函数（EOF）分析，探索其在气象和气候数据集上的应用，旨在揭示气候变化的关键模式和特征。在统计学和信号处理领域，经验正交函数（EOF）分析方法用于根据数据确定的正交基函数来分解信号或数据集。这种技术与主成分分析类似，但EOF方法能够同时识别时间序列和空间模式。此外，在地球物理学中，该术语也常被用来指代地理加权PCA。

经验正交函数助力时空分析——附带教程的MATLAB工具箱EOF开发

优质

本简介介绍一个集成了经验正交函数（EOF）方法的MATLAB工具箱，旨在简化气候变化和海洋学等领域的时空数据分析流程。该工具箱提供详细的文档与示例代码，便于用户掌握相关技术并应用于科研工作。不再维护此独立版本的 EOF 功能。它仍然可以正常工作，但您可以在 MATLAB 气候数据工具箱中找到最新版本。如果 eof 函数对您有用，请引用我们的 MATLAB 气候数据工具箱论文！该函数简化了将经验正交函数（时空主成分分析）应用于气候数据等 3D 数据集的过程。EOF 分析的实施并不十分困难，但通常会花费大量时间试图弄清楚如何重塑大型 3D 数据集、获取 EOF，然后取消重塑。此函数为您完成所有重塑工作，并以计算效率高的方式执行 EOF 分析。分析方法是 Guillame MAZE 的 caleof 函数方法2的精简优化版。有关描述如何对气候数据执行EOF分析的完整说明和深入教程，请参阅示例选项卡中的内容。

旋转正交经验函数(REOF)的空间分布特征分析

优质

本研究运用REOF方法分析空间分布特征，揭示了环境或气候数据中的主要模式及其变化规律。 REOF（旋转正交经验函数）用于分析空间分布特征。

MATLAB绘制干旱指数和区域降水面积图

优质

本教程介绍如何使用MATLAB软件绘制干旱指数变化趋势及特定区域内降水覆盖面积的地图，帮助读者掌握相关数据分析与可视化技术。在MATLAB中绘制干旱指数面积图时，标准化降水指数（Standardized Precipitation Index，简称SPI）的计算使用了加利福尼亚大学欧文分校提供的代码。

小波功率谱在降水和气温周期分析中的应用

优质

本文探讨了小波功率谱在分析降水与气温周期性特征中的应用价值，通过实例展示了其在气候变化研究中的重要作用。小波功率谱常用于分析降水和气温的周期性特征。

气象、水文、农业和社会经济干旱指标整理

优质

本研究聚焦于干旱多维度评估，系统梳理了气象、水文、农业及社会经济领域的干旱指标，旨在为干旱监测与管理提供科学依据。气象干旱指标是监测与预测干旱的重要工具，在气候、水文、农业及社会经济等领域发挥着重要作用。本段落旨在对这些指标进行分类分析，并讨论它们的优劣。首先，可以将气象干旱指标分为两大类：一类为直接反映天气状况的指标；另一类则侧重于灾害性影响评估。前者主要关联降水、气温、蒸发和相对湿度等因素，如帕尔默旱度指数（PDSI）与标准降水指数（SPI）。帕尔默旱度指数（PDSI），由Palmer在1965年提出，是基于水分平衡方程计算得出的指标。它综合考虑了前期降水量、土壤含水量、径流及潜在蒸散量等要素，在描绘干湿状况上表现突出。然而，该方法也存在一些局限性：由于涉及多个参数且固定的时间尺度（通常为9至12个月），PDSI在反映短期干旱情况方面效果不佳；此外，它不考虑积雪融化过程，因此不适合应用于高山地区。针对上述问题，在2004年提出了修正帕尔默旱度指数（sc-PDSI）。尽管改进了参数设置以适应不同区域的应用需求，但其仍然存在时间尺度固定和忽略积雪融化的缺陷。另一种广泛使用的指标是标准降水指数（SPI），由1993年首次提出。该方法计算简便且具备时空可比性，能够用于描述各类水资源的干旱状况。然而，SPI也面临着一些挑战：仅适用于月度或更长时间尺度的应用；未能考虑前期降雨的影响；以及在气温变化对干旱影响的研究中存在局限性。 2013年提出的标准非平稳降水指数（SnsPI）是对SPI的一个改进版本，它能够更好地反映气候变化背景下降水的变化趋势。尽管如此，这种方法的计算过程较为复杂，并且需要大量的气象数据支持。综上所述，虽然各种气象干旱指标在不同的应用领域中展现出各自的优势和局限性，但它们共同构成了评估与预测干旱现象的重要工具集。因此，在具体研究或实际操作过程中选择合适的指标至关重要。

气象干旱重现期的估算：基于月降雨量记录的MATLAB分析

优质

本研究利用MATLAB软件对历史月降雨量数据进行分析，旨在评估不同地区气象干旱发生的重现周期，为水资源管理和防灾减灾提供科学依据。这项工作的目标是量化事件发生的概率，并估计气象干旱（降水不足）的重现期。为了估算气象干旱的重现期，采用了按时间顺序排列的每月降雨量数据进行分析。

是否确定退出登录?

经验正交函数（EOF）应用于降水、气温和干旱等变化的时空分析。

全部评论 (0)