Advertisement

本教程提供MATLAB代码-Cal_CM，用于在MATLAB中计算Nino3.4、AMO和PDO指数。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
通过MATLAB，这段代码实现从SST数据中提取Nino3.4、AMO和PDO指数。这是一份关于利用海面温度数据来计算这些重要海洋指数的详细教程。提供的资料包括1950年至2018年的HADISST数据（包含828个时间点），以及ENSOONI指数、AMO指数和长期ERISST数据衍生的PDO指数，这些指数用于验证我们计算结果的准确性。所提供的生成Nino3.4、AMO和PDO的代码由我本人编写，而EOF代码则是由ChadA.Greene完成的。该代码分步骤进行，首先加载SST数据。%%Loaddatasst=NaN(360,180,828);fori=1950:2018file_here=[sst_num2str(i)];load(file_here);sst(:,:,(1:12)+(i-1950)*12)=sst_here;然后，我们利用enso34函数来计算Nino3.4指数。该函数只需要四个输入变量：sst是包含3D海面温度数据的矩阵（经度-纬度-时间），t是一个(时间,2)大小的矩阵，分别对应年月；l

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Matlab EOf代码教程 - Cal_CM: 计算Nino3.4、AMO和PDO指数的方法
    优质
    本教程提供了一种使用MATLAB计算Nino3.4、AMO（大西洋多年代际振荡）及PDO（太平洋十年涛动）气候指数的EOf方法，帮助用户深入理解并应用相关气候变化分析。 使用MATLAB从SST数据计算Nino3.4、AMO和PDO指数的教程。 数据说明：本教程包含1950年至2018年的HADISST（共828个时间点），以及ENSOONI指数、AMO指数和长期ERISST衍生出的PDO指数，用于验证计算结果是否准确。生成Nino3.4、AMO和PDO所需的代码由我编写，EOF部分的代码则来自ChadA.Greene。 分步代码： 首先加载SST数据： ```matlab % Load data sst = NaN(360,180,828); for i=1950:2018 file_here = [sst_ num2str(i)]; load(file_here); sst(:,:,(1:12)+(i-1950)*12) = sst_here; end ``` 接下来，使用enso34函数计算Nino3.4指数。该函数需要四个变量：`sst`是三维海表温度数据集（lon-lat-Time），t是一个大小为(Time, 2)的矩阵，其中两列分别表示年份和月份；l代表区域边界坐标。 然后根据AMO和PDO的具体定义继续编写相应代码来计算这两个指数。
     
  • AMOC_ncl中计算AMO
    优质
    本研究在AMOC_ncl模型中探讨了大西洋多年代际振荡（AMO）的计算方法，分析其对气候系统的影响。 AMOC（北大西洋经向翻转环流）是地球气候系统中的一个重要组成部分，它涉及大规模的海洋水流在大西洋南北方向上的循环。这一过程对全球气候具有深远影响，因为它有助于调节热量分布，特别是通过将热带地区的温暖海水输送到高纬度地区。 计算AMO（北大西洋多年代际振荡）指数是一种分析AMOC变化趋势的方法。NCL（NCAR Command Language），由美国国家大气研究中心开发的一种高级编程语言，专为处理气象和气候数据设计，在其中进行AMO指数的计算通常涉及以下几个关键步骤： 1. 数据预处理：首先需要获取包含海洋表面温度或海表温度(SST)的数据集，并通过NCL提供的函数和脚本对这些观测数据进行清洗。这包括去除异常值、填补缺失值以及标准化时间序列。 2. 计算区域平均：AMOC主要影响北大西洋地区，因此在计算AMO指数时通常选取特定的纬度范围（例如20°N至65°N）。通过使用NCL，可以在选定的纬度范围内集成SST以获得区域平均值。 3. 滑动平均：为了减少季节性和短期波动的影响，一般会应用滑动窗口进行平滑处理。这可以通过NCL中的`filter`函数实现，并通常选择10年或更长时间周期来突出显示AMO的多年代际特性。 4. 去除长期趋势：由于AMO是一个相对振荡现象，需要去除长期的趋势以提取出其周期性信号。这可以使用线性回归或者差分方法完成；NCL提供了`linearFit`函数来进行这一操作。 5. 计算指数：通常定义的AMO指数为去趋势后的区域平均SST与全球平均SST之差，或仅是后者本身减去长期趋势的结果。这个差异值代表了北大西洋相对于全球的温度异常情况，反映了AMOC强度的变化。 6. 分析结果：计算出的AMO指数可用于进一步气候分析工作，包括识别气候变化模式、预测极端天气事件以及研究AMOC对全球变暖的影响等。 在NCL脚本中需要明确定义上述每个步骤，并利用其强大的功能处理数据。例如，`readCDF`函数用于读取CDF格式的数据文件；`where`和`sum`函数则可用于条件选择及区域积分操作；而通过使用`smooth`函数可以实现滑动平均过程，最后借助于NCL的绘图工具如`plot`函数来可视化结果。 计算AMO指数是帮助气候科学家理解气候变化与AMOC动态的重要手段。作为强大的数据处理工具，NCL为这项工作提供了便利和灵活性；而掌握好该语言则能更深入地探索复杂的气候系统行为。
     
  • 利用KNN算法进行数据分类并提供Matlab代码
    优质
    本项目运用经典的K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法对各类数据集进行高效准确的分类，并附有详细的Matlab实现代码，便于学习与实践。 版本：MATLAB 2019a 领域：【预测模型】 内容：基于KNN算法实现数据分类，并附上MATLAB代码。 适合人群：本科、硕士等教研学习使用。
     
  • MATLAB中计算Hurst指数的RS代码
    优质
    本篇文章提供了一种基于RS算法在MATLAB环境中计算金融时间序列数据Hurst指数的方法，并附有详细代码示例。 求rs计算hurst指数的MATLAB代码。
     
  • 在MATLAB 2017b上运行CFAR算法（含数据、代码及教程），附MATLAB 2017b使用指南
    优质
    本资源提供在MATLAB 2017b环境下运行CFAR算法的详细教程，包括所需数据集和完整代码。同时包含MATLAB 2017b的基础操作指南，适合初学者快速上手。 使用CFAR算法进行船舶目标检测可以取得很好的效果。
     
  • Matlab中用于Shannon计算的函数代码
    优质
    这段代码提供了在MATLAB环境中进行香农信息理论计算的功能，包括熵、互信息等核心指标的快速求解。 香农熵的计算在PCNN程序中的终止指标是由兰州理工大学的研究者提出的，在MATLAB中有相应的函数代码实现。
     
  • MATLAB计算SPEI指数的代码
    优质
    本代码用于计算标准化降水蒸发指数(SPEI)，采用MATLAB编程实现，适用于气候变化和水资源管理中干旱评估。 计算标准化降水蒸散指数（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, SPEI）的Matlab代码可以使用一些统计和气象数据处理的工具箱。以下是一个简单的示例代码，其中使用了Matlab的Climate Data Toolbox。
     
  • 在Matlab 2017b中运行CFAR算法（含数据、代码及教程）
    优质
    本资源提供详尽指导，在Matlab 2017b环境中实现并运行经典的CFAR目标检测算法，包含完整数据集与源代码。 本资源包含了CFAR算法的源代码、测试数据以及使用教程。该资源在Matlab2017b环境中调试通过，可以正常运行。教程详细介绍了MinGW编译器的下载地址和安装方法，并提供了mex文件混编的具体步骤，内容非常全面，适合大家学习参考。
     
  • 在Matlab 2017b中运行CFAR算法（含数据、代码及教程）
    优质
    本资源提供在MATLAB 2017b环境下实现CFAR检测算法的详细教程与源代码，包含所有必需的数据文件。适合雷达信号处理学习者参考实践。 本资源包含CFAR算法的源代码、测试数据以及使用教程，在Matlab2017b环境中调试通过。教程详细介绍了MinGW编译器的下载地址与安装方法，还提供了mex文件混编的具体步骤，内容非常全面，可供大家学习参考。
     
  • 未在本地计算机注册“Microsoft.ACE.OLEDB.12.0”提供程序（适用于x64和x32位）.zip
    优质
    这是一个包含了解决Microsoft.ACE.OLEDB.12.0驱动安装问题的压缩文件，适用于32位和64位Windows系统。 读取Excel表中的所有信息出现错误：本地计算机上未注册“Microsoft.ACE.OLEDB.12.0”提供程序。