EOF分析
EOF在大气科学中的应用,eof介绍
最近做了一些数据分析，用到EOF分解，但是并没有发现网上有中文的相关资源，个人认为这个东西的理解对搞物理海洋和大气科学的人还是非常重要的，这里谈点自己的理解，也请大家多批评指正。 EOF Decomposition即正交经验函数分解，英文也常用PCA（Pri ncipal Components Analysis）即主成分分析。撒一把芝麻在地上，让你用个尽可能小的椭圆把它们圈起来。这个椭圆的长轴，就是这堆芝麻的第一主成分，所谓first leading EOF，也叫Mode-1，短轴呢，就是第二主成分了。如果这群芝麻撒得特听话，基本排成一条线，你的椭圆就会特别扁，这时候长轴就特别能描述这群芝麻的特点。理想化一下，芝麻们就排成一直线，椭圆就理想成Ax+B了。长轴和短轴差别越大，即长轴的“方差贡献”越大，描述地越好。这是最简单的对EOF的理解。 说起将EOF用在大气海洋，不可不提的一个人就是John Kutzbach，U niv.Wisconsin-Madison的senior scientist。以前的EOF是一个纯数学概念，和海洋大气并不搭界，而Kutzbach第一个把EOF引入海洋大气界，开始彻底改变人们对数据分析和物理现象的认识。Kutzbach 是个很有传奇色彩的人物，有很多开创性的工作。比如虽然大家公认Wallace是Arctic Oscillation的提出者，其实Kutzbach很早就发现了AO的存在。再比如Earth's Climate System概念的提出及学科系统的完善，他也是功不可没。Ruddiman著Earth's Climate:Past and Future的时候，第一句话就是献给Kutzbach，极高地评价他headed
EOF分解程序
fid=fopen('HadISST1_SST_1961-1990.txt','r'); Num=360; data=zeros(360,180,Num); for i=1:Num aaa=fscanf(fid,'%s',7); data(:,:,i)=fscanf(fid,'%f',[360,180]); end sst1=data(1:90,11:70,1:Num); % 选取所需要区域的数据sst2=data(311:360,11:70,1:Num); sst3=zeros(140,60,Num); sst3(90:-1:1,1:60,1:Num)=sst1; sst3(140:-1:91,1:60,1:Num)=sst2; sst=sst3; for i=1:140 for j=1:60 for k=1:Num if(sst(i,j,k)==-1000)||((sst(i,j,k)==-32768)) 页脚内容1
sst(i,j,k)=NaN; end end end end sst_area1=zeros(Num,8400); % zeros全零数组 for i=1:Num; squ=squeeze(sst(:,:,i)); % 执行该指令后sst数据转换为二维数组sst_area1(i,:)=reshape(squ,1,8400); % 将数据转变为二维 end sst_nan=isnan(sst_area1); i=0; for j=1:8400 if sum(sst_nan(:,j))==0; i=i+1; sst_region(:,i)=sst_area1(:,j); end 页脚内容2
自然正交函数分析(EOF)程序
５．３自然正交函数分析（ＥＯＦ）程序 近年来，自然正交函数（又称经验正交函数）展开在气象上应用比较广泛。这种正交函数展开不象三角函数展开、球函数展开那样有固定的展开形式。它无固定的函数形式，不是事先人为地给定典型场函数，图形是由场本身来决定的，它具有收敛快又能更好地反映出场的基本结构的特征。它可以在有限的区域中进行，既可以取空间不同站点进行分解，也可以对同一站点的不同时间、不同高度的多种要素进行综和分析。因此它在气象中具有广泛的应用，可用于气象要素场分析、大气垂直结构分析、动力模型垂直分层等。 5.3.1功能 计算要素场的自然正交函数分解。 5.3.2方法说明 自然正交函数分解是针对气象要素场进行的，它的基本思想是把包含ｐ个空间点（或ｐ个变量）的n 个时次的观测场随时间进行分解，即将某一区域的气象要素场序列ij F （i=1, 2, …,p ；j=1,2,…,n ，即p 个空间点的n 个时次的观测资料）分解成相互正交的时间函数与相互正交的空间函数的乘积之和，常把空间函数ik v 看作典型场，时间函数kj t 看作典型场的权重系数，则不同时间的要素场是若干个典型场按不同权重线性叠加的结果，各个场之间的差别就在于各典型场的系数不同。则气象要素场可以表示为 ∑=+++==p 1k pj ip j 22i j 11i kj ik ij t v t v t v t v F （５．３．１） 其中F ij 表示第i 个场中的第j 个测点的观测值。 可将(5.3.1)是写为矩阵的形式 VT F = （５．３．２） 式中F 为n p ?阶的均值为0的资料阵， V 为p p ?阶的空间函数阵，T 为n p ?阶的时间函数阵。由于V 和T 是根据场的资料阵F 进行分解而得到的，分解的函数没有固定的函数形式，因而称为“经验”的，另外，我们还要求这种分解具有“正交”性，即要求满足下式 ??? ????≠=='≠=='∑∑==)l k (0t t t t )l k (0v v v v n 1j lj kj l k p 1i il ik l k （5．3．３） 事实上，我们对（５．３．２）式右乘T '可得 V T VT F F ''=' （５．３．４） 因F F '是p p ?阶对称阵，其元素为距平变量的交叉积。根据实对称矩阵的分解定理有 V V ΛF F '=' （５．３．５） 其中Λ是F F '矩阵的特征值组成的对角阵，V 是对应的特征向量为列向量组成的矩阵。比较（５．３．４）和（５．３．５）式可知 ΛT T =' （５．３．６） 又根据特征向量的性质有 I V V V V ='=' （５．３．７）
正交函数分解(EOF)源代码(Visual Basic 6.0)
'************************************* ' 全局变量，便于主函数调用。 ' VB 6.0 的函数返回的参数偏少， ' 使用全局变量在一定程度可以解决这个问题。 '**************************************** Public A() As Single ' 协方差/相关系数矩阵A Public V() As Single '特征向量为列组成的矩阵，即空间函数V （EOF）Public T() As Single '时间系数矩阵T（PC） Public B() As Single '特征值λ（E）,按从大到小排列 Public GM() As Single '解释的方差(%)（特征向量对X场的累积贡献率）P Public GA() As Single Public GB() As Single '个体i特征向量对X场的贡献率ρ Public XF() As Single '模拟结果 '******************************************************** ' 函数名：CovarMat ' 函数用途: 计算协方差（相关系数）矩阵 ' 参数说明：矩阵下标为1：N,从1开始； ' X,存放原始观测值，二维实型数组，X(P,P)。 ' 返回：计算协方差（相关系数）矩阵。 '******************************************************* Function CovarMat(X() As Single) As Single() Dim XX() As Single Dim P As Integer, N As Integer Dim px As Single P = UBound(X, 1) N = UBound(X, 2) px = IIf(N > 0, 1 / N, 1) ReDim Preserve XX(1 To P, 1 To P) Dim iAs Integer, j As Integer, k As Integer ' 求X乘以X的转置,即A=XXˊ For i = 1 To P For j = 1 To P XX(i, j) = 0 For k = 1 To N XX(i, j) = XX(i, j) + X(i, k) * X(j, k) Next k XX(i, j) = XX(i, j) * px Next j Next i
青藏高原冬季积雪时空变化特征EOF分析_高文良
收稿日期:2003-10-20作者简介:高文良(1971-),男,工程师。主要从事短期气候预测研究。 青藏高原冬季积雪时空变化特征EOF 分析 高文良1,陈忠明2,闵文彬1 (1.中国气象局成都高原气象研究所,成都 610072;2 四川省气象局) 摘要:通过对青藏高原冬季积雪的EOF 分析,揭示了 青藏高原冬季积雪的时间变化和空间分布特征,分析出高原冬季积雪的突变现象,对青藏高原冬季积雪时空变化规律提出了自己的观点。关键词:青藏高原;冬季积雪;EOF 分析中图分类号:P437文献标识码:A 文章编号:1003-7187(2004)03-0007-041 引言 大气运动下边界的冰雪对大气的作用不可忽视,其对气候变率具有重要影响。在积雪研究中的一个很重要问题是资料的可信度、准确度问题。由于青藏高原上的测站较少,分布不均,所处的位置多位于河谷一带,测站观测资料的代表性受到一定影响。卫星资料也有一定的误差,而且由于不同年代的处理方法的变化经常带来资料精度的不同。因而从各种资料得出的结果存在显著差异。有必要对积雪本身的空间分布和时间变化进一步研究。只有搞清楚它自身的变化特征,才能对它所起的影响做出准确的评判。对于用台站资料做出的一系列研究成果,有必要用其它资料进行验证。2 资料和方法 近年来NCEP /N CA R 再分析资料得到了广泛的应用,取得了十分好的效果。这里就N CEP /NCAR 再分析资料中的月累积积雪深度小当量资料作一些分析,与已有的研究成果作一些比较。虽然NCEP /NCA R 再分析资料是模式资料,但它经过与实测资料的同化再分析和模式物理及动力学约束,可用来探讨某些大气环流变化问题。 NCEP /NCAR 再分析全球月累积积雪水当量深度资料,时间从1949年1月到1999年12月共51年。纬向为1.875°的格距,经向为高斯格点共94点, 单位为kg /m 2。青藏高原取为63.75°～108.75°E , 23.809°～44.761°N 的区域,主要研究了冬季时段(当年12月至下一年2月)的积雪。 EOF 分析方法(经验正交函数展开)对时空场的分解有很多优点,它没有固定的函数,而且展开的收敛速度快。文献[1]中有详细介绍。 EOF 分析分解出的特征向量是有物理意义的信号还是毫无意义的噪音,应该进行显著性检验,特别是当时空场的空间点数大于样本量时,显著性检验十分重要,用Nor th [2]等提出方法来对特征向量进行显著性检验。 根据N orth 等的推导,特征向量λα的误差δλα≈λα 2N 1 2(1)记Δλα=λα-λα-1,那么当δλα/Δλα<1时,λα与λα-1是可以分离的,二特征值间的间距大于特征值的误差,认为该特征值是有意义的,而不是毫无意义的噪音[1]。 另外,在文中还用到了滑动t 检验和M ann -Kendall 方法来检验气候突变。3 结果分析3.1 青藏高原冬季积雪距平场EO F 分析 EOF 分析能够比较清晰地揭示一个时空场的主要时间演变规律和空间分布特征。以前有些工作以积雪的原始场作EOF 分析[3～5],并且以第一特征向量的分布与多年平均场之间的差异作为判定EO F 分析是否成功的标志。依据文献[6]中所述,原始观测场时间序列的第一特征向量与气候平均场的相似性依赖于原始观测场序列在相空间中的结构。时间平均场(气候场)与时间偏差(异常)场的相对强弱在二者的相似与否中起到重要作用。当时间偏差(异常)场的强度较大时,第一特征向量与时间平均场(气候场)完全不相似。因此对冬季高原积雪的距平场作E OF 分析。 · 7·
EOF分解程序
fid=fopen('','r'); Num=360; data=zeros(360,180,Num); for i=1:Num aaa=fscanf(fid,'%s',7); data(:,:,i)=fscanf(fid,'%f',[360,180]); end sst1=data(1:90,11:70,1:Num); % 选取所需要区域的数据 sst2=data(311:360,11:70,1:Num); sst3=zeros(140,60,Num); sst3(90:-1:1,1:60,1:Num)=sst1; sst3(140:-1:91,1:60,1:Num)=sst2; sst=sst3; for i=1:140
for j=1:60 for k=1:Num if(sst(i,j,k)==-1000)||((sst(i,j,k)==-32768)) sst(i,j,k)=NaN; end end end end sst_area1=zeros(Num,8400); % zeros全零数组 for i=1:Num; squ=squeeze(sst(:,:,i)); % 执行该指令后sst数据转换为二维数组 sst_area1(i,:)=reshape(squ,1,8400); % 将数据转变为二维 end
sst_nan=isnan(sst_area1); i=0; for j=1:8400 if sum(sst_nan(:,j))==0; i=i+1; sst_region(:,i)=sst_area1(:,j); end end % 求距平~注意季节的变换 X=zeros(size(sst_region)); % 学者给的程序 for i=1:12 X(i:12:Num-12+i,:)=sst_region(i:12:end,:) - repmat( mean(sst_region(i:12:end,:),1) , size(sst_region(i:12:end,:),1), 1); end
北太平洋SST(1980-1992)的EOF分解及初步分析
北太平洋SST(1980-1992)的EOF分解及初步分析 数据来源： 本文利用来自英国气象局Hadley气候预测和研究中心的HadISST海温资料,对北太平洋（20N-80N 130E-90W）1980至1992年156个月的SST进行研究,。本文选取下载了1870年1月至2011年3月的全球SST数据，数据格式为*cdf，分辨率为1°。以下给出了数据下载的途径和链接： ①点击页面中心处蓝色“main data page”： 图1 ②选择SST数据下载:
图2 数据处理： 本文选取下载了1870年1月至2011年3月的全球SST数据，数据格式为*cdf,数据名为，截取北太平洋（20N-80N 130E-90W）1980年1月至1992年12月156个月份的SST数据进行经验正交函数（Empirical Othorgnal Function）分解,简记为EOF分解，得到该区域该时段的海温时空特征。 在编写Matlab程序过程中，应特别注意： ⑴剔除与其它站点相关系数小的站点的数据~简单的认为剔除陆地和冬季结冰点的数据； ⑵求距平值的协方差矩阵时，要进行逐月平均求距平，而不能是156个月的平均值，否则会导致第1模态的方差贡献率很大； ⑶当变量数m远大于观测样本数n时，导致协方差矩阵mRm=(nXm’)*(nXm)的阶数较大，可先求(nXm)*(nXm’)矩阵的特征值和特征向量，再求(nXm’)*(nXm)的特征值和特征向量，这叫做时空转换； ⑷M文件编写时要尽量减少循环量，提高运算速度； ⑸EOF分析能够有效地体现物理场主要信息，保留次要信息，并排除外来的随机干扰。 数据分析： 用主成分分析(Principal Component Analysis)的方法，即PCA对结果进行分析: 主成分分析是多元统计分析中一个非常重要的内容，它是一种从多个变量化为少数变量的统计方法。由于多个变量之间是相互影响的，它们之间的关系是非常复杂的，为简化分析又不损失信息，并提取它们之间相互关系的主要特征，主成分分析利用多个变量之间的相互关系
eof文档 (3)
! EOF：经验正交函数分解! “实现时空场的分离”具体可以参考黄嘉佑老师的《气象统计分析与预报方法》 ! 这是来自“lijianping”老师的EOF分解程序，在此对李建平老师表示感谢O(∩_∩)O~ ! 相关参数说明 ! m：格点数 ! n：时间长度 ! mnl：模态数 ! ks：[1]-1表示对原场EOF； ! [2]0表示多距平场EOF； ! [3]1表示对归一化场EOF。 ! "test.txt" ：需要分解的时空场 ! "er.txt"：存放解释方差 [1]：er(mnl,1)特征向量—— [2]：er(mnl,2)累计特征向量—— [3]：er(mnl,3)解释方差—— [4]：er(mnl,4)累计解释方差 ! "ecof.txt"：存放时间系数------每一列是一个模态 ! "egvt.txt"：存放各个模态的空间向量场------每一列是一个模态 parameter(m=10224,n=62,mnl=62,ks=-1) real x(m,n),egvt(m,mnl),ecof(mnl,n),er(mnl,4) open(1,file="test.txt") do i=1,m read(1,*) (x(i,j),j=1,n) enddo close(1) call eof(m,n,mnl,x,ks,er,egvt,ecof) open(2,file="er.txt") do i=1,n write(2,"(4f30.8)") (er(i,j),j=1,4) enddo close(2) open(3,file="ecof.txt") do j=1,n write(3,"(
基于EOF和REOF分析江淮梅雨量的时空分布
基于EOF 和REOF 分析江淮梅雨量的时空分布 周后福1, 陈晓红2 (1.安徽省气象科学研究所,安徽合肥 230031;2.安徽省气象台,安徽合肥 230031) 摘 要:基于江淮梅雨区域50个气象台站1960-2002年的梅雨量资料,利用EOF 、REOF 展开方 法,分析了江淮梅雨降水的空间分布及时间演变特征.EOF 展开方法表明江淮梅雨前三个特征向 量累积方差贡献比例为88.9%,其主要特征是三个特征向量场呈现纬向带状分布;第一特征向量 场空间分布均为正值,说明江淮梅雨量的干湿变化具有一致性,但是各特征向量场之间的特点相差 明显.REOF 展开方法表明可以把江淮梅雨划分为6个典型的梅雨量场;后一个时间系数序列的变 化幅度比前一个时间序列要小;主成分旋转后载荷要比旋转前分布均匀得多;第一时间系数的变化 等同于各站平均梅雨量变化. 关键词:EOF 分析;REOF 分析;梅雨降水;时空分布 中图分类号:P468 文献标识码:A 文章编号:1001-2443(2006)01-0079-04 梅雨是长江中下游地区的气候特色之一,也是我国乃至东亚地区重要的降水现象.梅雨的形成及其强弱与副热带高压、青藏高压、东亚季风以及西风带长波等大尺度天气系统的活动密切相关.由于每年这些大尺度天气系统的强度、进退迟早和速度快慢等都不一样,梅雨锋系的大小和维持时间的不同,致使历年梅雨到来的迟早、长短和雨量的多寡差异很大,直接导致这一地区干旱或洪涝的形成.因此梅雨形成的研究一直受到气象工作者的重视,进行过许多方面的探讨[1-2]. 安徽省处在北亚热带和暖温带过渡地区,气候变化复杂,每年的降水大多集中在梅雨期,汛期降水更是集中在梅雨过程,因此对梅雨现象进行重点深入探讨,有助于把握汛期降水的主要特性,对于安徽防汛抗旱有指导意义.尽管梅雨时间和空间分布的规律作过不少研究,但是多从气候统计学角度来进行,例如应用平均值、方差、趋势等分析手段.本文主要利用两种EOF 分析方法,探究江淮梅雨的时间演变现象,重点地分析空间分布规律,给出江淮梅雨的分布型,为江淮梅雨的分区预测提供依据. 1 资料来源和分析方法 1.1 梅雨资料 安徽的梅雨主要发生在淮河一线以南地区,因此本文研究范围为淮河以南.利用安徽省淮河以南地区、资料年代较长的50个气象站1960-2002年逐日降水资料,以及温度资料和东亚大气环流形势,根据作者综合许多气象学者成果的基础上在文献[3]提出的梅雨划分标准,划定江淮之间、沿江江南地区和安徽省逐年入梅日、出梅日和梅雨期,据此得到淮河以南各气象站的梅雨量. 1.2 分析方法简介 EOF 分析也称经验正交函数分解,它可以针对气象要素来进行.其基本原理是对包含p 个空间点(变量)的场随时间变化进行分解.设样本容量为n 的资料,则场中任一空间点i 和任一时间点j 的资料值(x ij )m n 可看成由p 个空间函数ik 和时间函数t kj (k =1,2,…,p )的线性组合,具体的展开形式见文献[4,5]. 旋转主成分分析(REOF )是在传统主成分分析(EOF )的基础上再做旋转.本文采用Horel 使用的方差最大正交旋转法,也是气候分析和诊断经常使用的方差最大正交旋转法.其基本原理在文献[4]中有详细的叙述,这里不再赘述.本文取前7个载荷向量及其对应的主成分参加旋转.REOF 分析不仅可以很好地反映不收稿日期:2005-01-28 基金项目:安徽省气象科技基金(0307). 作者简介:周后福(1965-),男,安徽无为人,硕士,高级工程师,主要从事气候分析和天气预报研究. 第29卷1期 2006年2月 安徽师范大学学报(自然科学版) Journal of Anhui Normal University (Natural Science )Vol.29No.1Feb .2006
EOF用法
EOF它是end of file（End of File就是文件的结束,也即EOF,通常用来判断文件的操作是否结束的标志）的缩写，表示"文字流"（stream）的结尾。这里的"文字流"，可以是文件（file），也可以是标准输入（stdin）。比如，下面这段代码就表示，如果不是文件结尾，就把文件的内容复制到屏幕上。 int c; while ((c = fgetc(fp)) != EOF) { putchar (c); } 很自然地，我就以为，每个文件的结尾处，有一个叫做EOF的特殊字符，读取到这个字符，操作系统就认为文件结束了。 但是，后来我发现，EOF不是特殊字符，而是一个定义在头文件stdio.h的常量，一般等于-1。 #define EOF (-1) 于是，我就困惑了。 如果EOF是一个特殊字符，那么假定每个文本文件的结尾都有一个EOF（也就是-1），还是可以做到的，因为文本对应的ASCII码都是正值，不可能有负值。但是，二进制文件怎么办呢？怎么处理文件内部包含的-1呢？ 这个问题让我想了很久，后来查了资料才知道，在Linux系统之中，EOF根本不是一个字符，而是当系统读取到文件结尾，所返回的一个信号值（也就是-1）。至于系统怎么知道文件的结尾，资料上说是通过比较文件的长度。 所以，处理文件可以写成下面这样： int c; while ((c = fgetc(fp)) != EOF) { do something } 这样写有一个问题。fgetc()不仅是遇到文件结尾时返回EOF，而且当发生错误时，也会返回EOF。因此，C语言又提供了feof()函数，用来保证确实是到了文件结尾。上面的代码feof()版本的写法就是： int c;
Fortran做EOF分析
!此程序为EOF程序 ! 运行时要改动前面的空间、时间格点以及文件路径，ks和kvt根据自己的需要进行改动!程序中自动去除缺省值并将其写回生成数据(生成数据中缺省值为-9999.0) !对程序中data_in到F的传递进行调整后此程序也可用于s-eof和mv-eof ! PROGRAM EOF IMPLICIT NONE INTEGER,PARAMETER :: nt=12,nx=23,ny=34 ! you need change,NT为时间长度 INTEGER,PARAMETER ::M=nt,KS=0,KVT=8 !kvt为输出的模态数 ! KS的设置：ks>0 计算前先将数据标准化， ! ks=0时取距平，ks<0时不进行这一步处理 INTEGER :: i,j ,MNH,N ,K,IM , m1 REAL, allocatable,dimension(:,:,:)::DA TA_IN REAL, allocatable,dimension(:,:)::F,S,ER,A,S1,F1 CHARACTER(LEN=20) :: NOW , TRACK REAL :: land(nx,ny), D,A VE,PT(NX,NY,kvt) ,ran1 TRACK='E:\aat\EA\' !输出的目标文件夹，默认为程序所在文件夹 call time(now) print*, now !!1111111111读入数据并去掉缺省值11111111111111 ALLOCA TE(DA TA_IN(NX,NY,NT)) OPEN(1,file='E:\aat\EA\aat.eof.dat',access='direct',recl=nx*ny*nt) !****修改路径 READ(1,rec=1) (((data_in(I,J,K),I=1,nx),J=1,ny),K=1,nt) CLOSE(1) !注意数据排列顺序 !************做纬度加权平均，中、高纬度使用，热带或小范围不必******（未验证）!do j=1,ny !z(j)=0.+(real(j)-1.)*2.5/180.*3.1415926575 !使用时需要改动格距和起始纬度 !data_in(:,j,:)=data_in(:,j,:)*sqrt(cos(z(j))) !enddo land=0.0 N=NX*NY DO I=1,nx DO J=1,ny DO K=1,nt
C语言中的EOF
C语言中的EOF EOF是指文件的结束符，是一个宏定义. 对于键盘输入来说，getchar()只有在遇到文本结束标记（ASCII编码为26）时才会返回EOF，其它情况都会返回一个输入符号值。所以对于这种程序，要想让循环信息运行，只能输入这个文本结束标记。输入这个标记有多种方法，常用的就是按F6键，或者按Ctrl-Z组合键，或者打开数字小键盘之后按住Alt键再依次按小键盘上的26两个数字键最后放开Alt键，等，都可以输入这个文本结束标记。 借助于getchar 与putchar 函数，可以在不了解其它输入／输出知识的情况下编写出数量惊人的有用的代码。最简单的例子就是把输入一次一个字符地复制到输出，其基本思想如下： 读一个字符 while (该字符不是文件结束指示符) 输出刚读入的字符 读下一个字符 将上述基本思想转换为C语言程序为： #include
是以位模式存储的。char 类型专门用于存储这种字符型数据，当然任何整型（int）也可以用于存储字符型数据。因为某些潜在的重要原因，我们在此使用int类型。 这里需要解决如何区分文件中有效数据与输入结束符的问题。C语言采取的解决方法是： 在没有输入时，getchar 函数将返回一个特殊值，这个特殊值与任何实际字符都不同。这个值称为EOF（end of file，文件结束）。我们在声明变量c 的时候，必须让它大到足以存放getchar函数返回的任何值。这里之所以不把c声明成char类型，是因为它必须足够大，除了能存储任何可能的字符外还要能存储文件结束符EOF。因此，我们将c声明成int类型。 EOF 定义在头文件
太平洋次表层三维海温距平的EOF分析及其对ENSO的试预报
太平洋次表层三维海温距平的EOF分析及其对ENSO的试预报 张立峰 1 何金海 2 许建平 3 （1.杭州市气象局， 浙江 杭州 310008； 2.南京信息工程大学 大气科学系， 江苏 南京 210044； 3. 国家海洋局 海洋动力过程与卫星海洋学重点实验室， 浙江 杭州 310012） 摘 要 应用太平洋次表层海温距平资料构造了一个立体的西低东高的四级阶梯模型，使用EOF方法对此模型进行时空分解，重点讨论分解结果与ENSO循环的关系，并对nino3距平指数进行试预报。结果表明， EOF 分解的前两个主分量方差贡献达到42.58%，其中第一主分量代表了暖池-厄尔尼诺（拉尼娜）模态；第二主分量代表了次表层温度距平的东西运移模态。后者存在着突变和渐变两个过程，在赤道及其附近，由冷位相变暖位相为渐变过程，暖位相变冷位相是突变过程，在赤道外南北纬10度附近则反之，厄尔尼诺正是东西运移模态突变的结果。时滞相关分析估算，一次ENSO循环的平均周期约为41个月，即3.42年，厄尔尼诺、拉尼娜模态与温度距平的东西运移模态的位相差平均约为9.7个月。应用逐步回归方法得到超前nino3距平指数3、6、12个月的三个预报方程。预报结果表明，第一、二时间系数对nino3距平指数均具有一定的预报价值，预报时效可达到一年。 关键词: 次表层海温距平，阶梯模型，ENSO循环，nino3距平指数，预报 1 引言 已有大量研究从各种角度对ENSO进行分析，特别是对热带风场和海表温度场的研究，取得很多研究结果。最近发现赤道西太平洋暖池与厄尔尼诺的关系[1-6]，使我们对ENSO的认识从海洋表面深入到海洋内部。蒲书箴等[7]利用实测资料研究表明，赤道太平洋次表层水温在厄尔尼诺期间早于表层水温的变化，在跃层深度以Kelven波速向东传播。Yves- M,Warren .B .W[8]等用TOGA（热带海洋和全球大气计划）等观测资料，分析了全球上层400米热容量距平的变化，发现赤道太平洋上层400m热容量EOF的第一、二模态与赤道中东太平洋和赤道中西太平洋的厄尔尼诺信号有关。Zhang Rong-hua,Syeny L.[9] 应用Levitus资料，对赤道太平洋表面到400m深度的海温距平和热容量进行分析，得到很多有意义的结果，但是Zhang等用的是年平均资料，而且只对热带太平洋各层温度的水平结构进行分析。最近，蔡仪等[10]对赤道太平洋地区次表层海温、流场异常的垂直结构进行了研究，得出厄尔尼诺事件是赤道西太平洋暖池突变过程的结果，但该文的研究区域仅限于赤道附近，时间序列也比较短，只有20年。 近来一系列的研究结果[11-13]还表明，厄尔尼诺和拉尼娜事件发生在一个环路上，当赤道附近有次表层海温异常向东传播时，在南、北纬10度左右，有反位相的海温异常反向传播，这在温跃层上更为明显。ENSO不是独立的事件而是一个循环，而且是三维立体循环，单独地在水平面或垂直剖面上研究ENSO都会割裂这一循环。 2 资料来源及处理方法 本文所用海温距平资料来自于美国Scripps海洋研究所JEDAC(Joint Environment Data Analysis Cnter)的月平均资料，时间序列从1961年1月至1998年12月，共456个月。所取资料水平范围为120o E-80o W，18o N-16o S，水平网格为5o（纬向）×2o（经向），垂直层所在深度为：0、20、40、60、80、120、160、200、240、300和400m，共11层。nino3距平指数资料来自于美国IGOSS数据集。
eof命令 c++
eof:当程序读到超过文件结束位置时，表达式的值为true. 1 该程序：求出未知行的数列中，每行的总和。#include return 1; } i=0; in>>num;//这一部很关健，可以解决很多麻烦，例如下面的程序 while(!in.eof()) //可以明白In 和eof命令的用法。importang { count=0; sum=0; while(num!=-999) { count++; sum+=num; in>>num; } out<<"The number of "< in.close(); out.close(); return 0; } 在同一个文档中，并且执行多次以后，直到覆盖上次的结果。 #include 教学重点：对bof()、eof()两函数的概念理解 教学难点：bof()、eof()两函数的运用 教学方法：项目教学法 教学目标：1．知识目标：掌握bof()、eof()两函数的概念 2．能力目标：通过学习，运用计算机指令可以检测数据表有无记录、判断表中的记录是否已全部检查等方面的能力。 3．情感目标：在我们生活和学习中凡做事都要思考，对所要做的事要有个预测的结果。 教学过程： 一、知识、能力回顾 【项目1】如d:\da\xsda.dbf表,共有30条记录，通过我们的操作，填写结果。 『学生操作且回答』Array 5个空格各是什么 『教师说明』 Go 二、 新课 【项目2】解析表首：如d:\da\xsda.dbf 表，共有30条记录。 教师操作※步骤1 『教师解析』 1. 三次运行后的记录号都是1 此为止了，我们把这个位置确定为“表首”位。 2. 指针是否在“表首”位，是通过用函数来 检测的。 检测“表首”位函数：bof() .t. 是表首 .f. 不是表首 3. 表首的记录号是1号。 学生在老师指导下操作※步骤2 『回答输出结果』 【项目 3】解析表尾：如d:\da\xsda.dbf 表,共有30条记录。 教师操作※步骤1 『教师解析』 1. 两次的记录号都是16号，证明向下移动到 此为止了，我们把这个位置确定为“表尾” 位。 2. 指针是否在“表尾”位，是通过用函数来 检测的。 c语言eof的用法 计算机术语，缩写通常为EOF(End Of File)，在操作系统中表示资料源无更多的资料可读取。资料源通常称为档案或串流。在C语言中，或更精确地说成C标准函式库中表示文件结束符(end of file)。下面我们来看看c语言eof的用法。 在while循环中以EOF作为文件结束标志，这种以EOF作为文件结束标志的文件，必须是文本文件。在文本文件中，数据都是以字符的ASCII代码值的形式存放。我们知道，ASCII代码值的范围是0~255，不可能出现-1，因此可以用EOF作为文件结束标志。 [html] view plain#include<stdio.h> #include <stdlib.h> int main(void) { int a,b; while(scanf("%d %d",&a,&b) != EOF) { printf("%d\n",a+b); } return 0; } 在上面这段代码中，定义了两个整型的变量，通过在while循环中判断输入的返回值是否为EOF(即-1)然后打印a+b的值。 之前我也只是听说过EOF这个名词，但是具体怎么用也不知道，经过我的测试发现： 1. 输入1 2然后回车打印出3，这个好理解，scanf接收到两个整型数据然后回车(这时候scanf的返回值是2，scanf()函数执行成功时的返回值是成功读取的变量数,也就是说，你这个scanf()函数有几个变量，如果scanf()函数全部正常读取，它就返回几。) 2. 输入1然后回车，它会让你继续输入，在这期间不论你空格键，回车键，TAB键只要是你没输入一个非空白符它就会让你无限输入。(空白字符会使scanf()函数在读操作中略去输入中的一个或多个空白字符，空白符可以是space,tab,enter等，直到第一个非空白符出现为止。scanf()函数接收输入数据时，遇以下情况结束一个数据的输入：(不是结束该scanf函数，scanf函数仅在每一个数据域均有数据，并按回车后结束)。①遇空格、“回车”、“跳格”键。②遇非法输入。 3. 输入1 2 3 4 5 6 7 8，然后回车，它会打印出3 7 11 15，这个我自己理解是当你按下回车时scanf结束，但是接收的数据有4组，它会先取出两个然后打印之和，然后依次。。。。打印(理解不对之处还 https://www.360docs.net/doc/25248913.html, > mssa.rar > EEOF.M function [E,V,A,C]=eeof(X, M, convert) % Syntax: [E,V,A,C]=eeof(X, M); [E,V,A,C]=eeof(X, M, 1); % This function performs an extended empirical orthogonal % function (EEOF) analysis of matrix 'X', for embedding dimension 'M'. % Each of the L columns of X is a time series of length N. % % Returns: E - eigenfunction matrix. (LM by LM) % V - vector containing variances (unnormalized eigenvalues). % A - matrix of principal components. % C - lag-covariance matrix. % % V is ordered from large to small: E and A are sorted accordingly. % % Note that X is assumed to be centered. To center the data, use % the commands: % [r,c]=size(X); X=X-ones(r,1)*mean(X); before running EEOF. % If you also want to standardize the data, use: % X=X./(ones(r,1)*std(X));. % % If a third argument is supplied, the eigenfunctions/values will % be reordered into the same format as MSSA output - i. e. L blocks % of size M rather than M blocks of size L. % % This function provides the same output, within numerically determined % limits, as MSSA methods using Broomhead-King type covariance estimation: % it is intended as a check on those functions. % % Note that this function is *extremely* computationally intensive % for large matrices and lags. For example, if X is 1000 by 1000, % and M = 5, EEOF will take about 10 hours on a Cray YMP! Inputting % a subset of the PCs of X rather than the full data matrix can % substantially reduce the computational load. % % Written by Eric Breitenberger. Version date 1/11/96 % Please send comments and suggestions to eric@https://www.360docs.net/doc/25248913.html, % [N,L]=size(X); if M*L>=N-M+1, disp('Warning: Covariance matrix may be ill-conditioned.'), end“函数bof()、eof()”公开课
c语言eof的用法
EOF的源程序 MATLAB