EOF应用：从数据预处理到详细分析
EOF分析及其应用
EOF分析可以与其他统计方法结合 使用，提高分析的准确性和可靠性。
EOF分析可以与机器学习方法结合， 利用机器学习算法对复杂数据进行 分析和预测。
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EOF分析可以与数值模型进行比较， 验证模型的预测能力和改进方向。
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EOF分析是一种统计方法，用于研究数据的空间结构和变化规律 它通过分析数据场的空间相关性和时间变化趋势，来揭示其内在的物理过程和机制 EOF分析基于最小二乘法原理，通过求解特征向量和特征值来得到主成分 主成分（EOFs）是数据场中的重要模式，能够解释数据场的主要变异性
EOF分析在可持续 发展领域的应用： 随着可持续发展目 标的推进，EOF分 析将更多地应用于 解决环境、社会和 经济问题，为可持 续发展提供决策支 持。
EOF分析的跨学科 应用：与其他学科 领域的交叉融合将 进一步拓展EOF分 析的应用范围，例 如生态学、水文学、 农业等。
汇报人：
强化实际应用：结 合具体案例，深入 挖掘EOF分析的应 用价值
实例名称：北半球夏季气候变化 数据来源：全球气象观测站 EOF分析结果：第一模态解释了60%的气候变化，与ENSO事件相关 应用：预测未来气候变化趋势
数据来源：海洋观测站、卫星遥感等 EOF分析方法：对海洋数据进行降维处理，提取主要特征 结果展示：各EOF对应的空间分布、时间变化和物理意义 应用价值：了解海洋环流、气候变化等
起源：20世纪40年代，气象学家为了研究气候变化开始使用EOF分析 发展：随着计算机技术的进步，EOF分析逐渐被广泛应用于各个领域 应用：EOF分析在气象、海洋、生态等领域发挥了重要作用，帮助科学家更好地理解数据和现象 未来：随着大数据和人工智能的发展，EOF分析将有更广阔的应用前景
EOF分析及其应用
EOF分析及其应用
一、EOF分析是什么
EOF分析（Empirical Orthogonal Function Analysis）是一种常用
的时间-空间统计分析方法，它是由把空间上的一维观测或多维观测数据
矩阵投影到一个更特别的模型空间中，然后对该模型空间中的变换数据进
行分析从而推算出有关的特征参数的一种分析方法。
二、EOF分析的原理
EOF分析由英国天文学家Harold E. Jeffreys （1891-1989）于
1931年提出。
它利用最小二乘估计法，把空间上一维或多维观测的数据
矩阵投影在一个特定的模型空间中，然后对该模型空间中变换的数据进行
分析，从而推算出有关的特征参数。
EOF分析的核心理论是“变换空间”，即给定一个多维空间Vn，找出一个低维变换空间Vm具有一定的特殊性质（如基Vm上的每一列向量的模具有最小值，它们张成一个最小的模型空
间上），使得数据在其中具有最好的表示，且在该变换空间中可以表示出
空间统计分布的特性。
三、EOF分析的应用
（1）短时间强对流预报
短时间强对流预报是一种有效的大气环境监测技术，它依据大气各层
能量释放特征进行短时间的天气预报。
EOF方法运用了空间观测数据，可
以对大气能量释放做出准确的模拟分析，从而预测出未来几小时内这一区
域内的强对流天气预报。
（2）大气环流异常研究。
自然正交函数分析程序
自然正交函数分析程序EOF方法是基于假设，即数据可以被表示为一系列正交函数的线性组合。
这些正交函数称为EOF模态，并代表了数据中的主要模式。
每个EOF 模态都具有相应的权重，称为EOF系数，用于描述该模态在总方差中的贡献程度。
EOF方法的步骤如下：1.数据预处理：首先，要对原始数据进行预处理。
这可以包括去除重复数据、去除异常值、进行数据平滑处理等。
2.协方差矩阵计算：接下来，需要计算数据的协方差矩阵。
协方差矩阵描述了数据中不同维度之间的相关性。
3.特征值分解：通过对协方差矩阵进行特征值分解，可以得到特征值和特征向量。
特征值表示了每个特征向量对总方差的贡献程度。
4.选择模态：根据特征值的大小，可以选择保留最重要的EOF模态，从而降低数据维度。
5.计算EOF系数：对于每个选定的EOF模态，可以计算其相应的EOF 系数，用于描述该模态在数据中的贡献程度。
6.重构数据：最后，通过将所有选定的EOF模态与相应的EOF系数进行线性组合，可以重构原始数据。
这样可以去除一些噪音和次要特征，从而提取出原始数据中的关键模式。
EOF方法有许多应用，特别是在气候学、地球物理学和图像处理等领域。
在气候学中，EOF可以帮助我们理解地球上不同地区的温度、降水和风向等变化模式。
在地球物理学中，EOF可以帮助我们分析地震数据、地磁数据和重力场数据等。
在图像处理中，EOF可以帮助我们提取图像中的关键特征，用于图像分类和识别。
总之，自然正交函数分析（EOF）是一种强大的数学工具，用于处理具有时间或空间相关性的数据。
通过对数据进行正交分解，EOF可以提取出关键的时间或空间模式，并帮助我们理解和分析数据中的重要特征。
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T
南亚夏季风爆发前后降水量时空变化特征
分析表明，南亚夏季风的爆发主要体现在降 水的突然增加和季风雨带的快速推进上，雨 带的时空分布有突变的特点。 第1 模态——降水量的突然增加。 第2 模态——从南向北的快速推进过程。 第3模态——东西分布型态，及在季风爆发 后印度半岛降水快速增加的过程。 第4模态——印度次大陆东海岸降水的准双 周振荡型态。
EOF分析及其应用
一、引 言 经验正交函数（ EOF ）方法：最早由统计学家 pearson（1902）提出，由Lorenz（1956）引入气象 问题分析中。该方法以场的时间序列为分析对象， 由于对计算条件要求甚高，直到 20 世纪 60 年代后期 才在实际工作中得到广泛应用。 近30年来，出现了适合于各种分析目的的EOF分析方 法，如扩展EOF（EEOF）方法，旋转EOF（REOF）方 法，风场EOF（EOFW）方法，复变量EOF（CEOF）方 法。mnmp五、重要参数
第i个特征向量对X场的贡献率
i i
i 1
m
m
i
前p个特征向量对X场的贡献率
i i
i 1 p
i
i 1
i
六、计算步骤
1）根据分析目的，对原始资料矩阵X作距 平或者标准化处理； 2）由X求协方差矩阵 A XX T ； 3）求实对称矩阵A的全部特征值 h、特征 向量 Vh，h=1~H（通常使用Jacobi法）；
v j (v1 j , v2 j ,, vmj )
是第j个典型场，只是空间的函数。
第t个空间场可表示为
x1t v11 v1m v12 x v v 2t 21 z 22 z v 2 m z 1t 2t mt v m 2 x mt v m1 v mm
EOF分析
练习：利用[E,V]=eig(C)计算矩阵X 的特征向量和主成分%
X=[2 6 1 5 2; 9 4 0 5 4]; X(1,:)=X(1,:)-mean(X(1,:)); X(2,:)=X(2,:)-mean(X(2,:)); 得到X的距平值：X= -1.20 2.80 -2.20 1.80 -1.20 4.60 -0.40 -4.40 0.60 -0.40 %%% co-variance matrix C=X*X’/5; 协方差阵C= 3.76 0.92 0.92 8.24 [EOF,E]=eig(C); % V: eigenvectors; E: eigenvalues PC=EOF’*X; %% reverse the order E=fliplr(flipud(E)) lambda=diag(E); % retain eigenvalues only EOF=fliplr(EOF) PC=flipud(PC) 得到EOF= 0.19 0.98
原理与算法
• 选定要分析的数据，进行数据预处理，通常处理成距平的形式。得到一个数 据矩阵Xm×n • 计算X 与其转置矩阵X T 的交叉积，得到方阵 Cm×m = 1 X × XT n
如 果 X 是 已 经 处 理 成 了 距 平 的 话 ， 则 C 称 为 协 方 差 阵 ； 如 果X 已 经 标 准 化(即C 中每行数据的平均值为0，标准差为1)，则C 称为相关系数阵 • 计算方阵C 的特征根(λ1,...,m )和特征向量Vm×m ，二者满足 Cm×m × Vm×m = Vm×m × ∧m×m 其中∧是m × m维对角阵，即 λ1 0 ... 0
-0.98 0.19
得到特征根E= 8.42 0 0 3.58 得到主成分PC= 4.28 0.15 2.07 -2.82
EOF分析方法范文
EOF分析方法范文EOF（End-of-File）分析方法是一种用于处理文件结尾标记的方法。
在计算机科学和信息技术领域，EOF通常用于表示文件的结尾。
当程序读取文件时，它会继续读取直到遇到EOF标记，表示已经读取到文件的结尾。
EOF分析方法就是通过检测EOF标记，来判断文件是否已经读取到结尾。
1.引言随着计算机技术的不断发展，文件处理在计算机科学和信息技术领域起着至关重要的作用。
在处理文件时，EOF分析方法可以帮助我们判断文件是否已经读取到结尾，从而避免读取不必要的数据或产生错误。
2.EOF标记在绝大多数操作系统中，EOF标记通常表示为文件的结尾。
当程序读取文件时，它会不断地读取数据，直到遇到EOF标记。
EOF标记的具体表示方式在不同的操作系统中有所不同，例如在Windows中，EOF标记通常表示为一个特殊字符（Ctrl+Z），而在Unix和Linux中，EOF标记则表示为一个换行符（\n）。
EOF分析方法的关键在于正确检测EOF标记的存在。
3.读取文件的方法在实际应用中，EOF分析方法可以与其他文件读取方法结合使用。
常用的文件读取方法有逐行读取、按字符读取和按块读取等。
-逐行读取：逐行读取文件是一种常见的读取方法。
通过循环读取每一行数据，直到遇到EOF标记。
-按字符读取：按字符读取文件是一种细粒度的读取方法。
通过逐个字符读取数据，并判断是否遇到EOF标记。
-按块读取：按块读取文件是一种高效的读取方法。
通过指定缓冲区的大小，一次读取多个字符，并判断是否遇到EOF标记。
无论使用哪种读取方法，都需要注意正确判断EOF标记的存在，并在读取到EOF标记后及时终止读取操作。
4.EOF分析方法在文件处理中的应用-文件读取：在读取文件时，EOF分析方法帮助我们判断是否遇到文件的结尾。
根据不同的读取方法，可以在读取到EOF标记后进行不同的处理，例如输出读取到的数据、关闭文件等。
-文件复制：在文件复制过程中，EOF分析方法可以帮助我们判断源文件是否读取到结尾，从而及时终止读取操作。
eof的用法(一)
eof的用法(一)EOF (End of File) 的用法详解EOF (End of File) 是文件的结尾标志，它表示文件已经读取到末尾。
在编程中，我们经常会用到 EOF 来判断文件是否已经读取完毕，或者在输入数据时控制循环的结束。
下面是一些主要用法的详细讲解。
1. 在文件读取中的用法•feof(file_pointer): 该函数可以判断文件指针file_pointer所指向的文件是否已经到达了文件的结尾。
它会返回一个非零值，表示已经到达结尾；返回 0 表示文件未到结尾。
•while (!feof(file_pointer)): 这是一个常见的文件读取循环结构，在循环中可以反复读取文件中的内容，直到遇到文件结尾。
2. 在输入输出流处理中的用法•在 C 语言中，我们可以使用scanf()函数读取控制台输入。
当输入到达结尾时，可以使用 EOF 作为输入的结束标志。
通常可以使用如下方式实现：while (scanf("%d", &num) != EOF) {// 处理输入的 num}•在 Python 中，我们可以使用input()函数来读取控制台输入。
当输入到达结尾时，可以使用 EOF 作为输入的结束标志。
可以使用如下方式实现：try:while True:num = int(input())# 处理输入的 numexcept EOFError:pass3. 在文本编辑器中的用法•在有些文本编辑器中，当你输入EOF并按下特定的组合键（如Ctrl + D 或 Ctrl + Z)，表示你已经输入完毕，并将保存退出当前编辑状态。
4. 在脚本语言中的用法•在有些脚本语言中，可以使用__DATA__或__END__标记来表示脚本的结尾，其后的内容将被视为数据区域。
这些是一些常见的 EOF 的用法。
通过合理使用 EOF，我们可以更好地控制程序的流程和文件的处理。
5. 在数据库操作中的用法•在某些数据库操作中，当我们需要批量导入或插入数据时，可以使用 EOF 来表示数据的结束。
c语言中eof的用法
c语言中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。
下面小编就跟你们详细介绍下c语言中eof的用法，希望对你们有用。
c语言中eof的用法如下：1.EOF作为文件结束符时的情况：EOF虽然是文件结束符，但并不是在任何情况下输入Ctrl+D(Windows下Ctrl+Z)都能够实现文件结束的功能，只有在下列的条件下，才作为文件结束符。
(1)遇到getcahr函数执行时，要输入第一个字符时就直接输入Ctrl+D，就可以跳出getchar(),去执行程序的其他部分；(2)在前面输入的字符为换行符时，接着输入Ctrl+D；(3)在前面有字符输入且不为换行符时，要连着输入两次Ctrl+D，这时第二次输入的Ctrl+D起到文件结束符的功能，至于第一次的Ctrl+D的作用将在下面介绍。
其实，这三种情况都可以总结为只有在getchar()提示新的一次输入时，直接输入Ctrl+D才相当于文件结束符。
2.EOF作为行结束符时的情况，这时候输入Ctrl+D并不能结束getchar(),而只能引发getchar()提示下一轮的输入。
这种情况主要是在进行getchar()新的一行输入时，当输入了若干字符(不能包含换行符)之后，直接输入Ctrl+D，此时的Ctrl+D并不是文件结束符，而只是相当于换行符的功能，即结束当前的输入。
以上面的代码段为例，如果执行时输入abc，然后Ctrl+D，程序输出结果为：abcabc注意:第一组abc为从终端输入的，然后输入Ctrl+D，就输出第二组abc，同时光标停在第二组字符的c后面,然后可以进行新一次的输入。
这时如果再次输入Ctrl+D，则起到了文件结束符的作用，结束getchar（）。
如果输入abc之后，然后回车，输入换行符的话，则终端显示为：abc //第一行，带回车abc //第二行//第三行其中第一行为终端输入，第二行为终端输出，光标停在了第三行处，等待新一次的终端输入。
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响因子， 进行简单相关、 复相关和偏相关分析， 确定可能的影响因子。 确定了影响因子之后可以尝试用多元回归分析， 探讨这些因子与研究 要素之间的可预报性。 除了以上提到的分析，还可以根据自己的目的增加分析的内容。 5. 不同类型的 EOF 5.1EOF 本身的变化 对于 EOF 的介绍很多的参考书籍都将其用于时空分离，也就是用在 了空间和时间构成的三维场。但是实际上，我们回归最前面的 EOF 的出处， 可以看出最原本的主成分分析并没有限定要素是时空的函数。 这种方法只是通过引入新变量来达到数组降维的效果。 所以我们可以 在应用中进行多种尝试，只要能在物理上找到合理的解释就没问题。 因为，这终究只是一种数学工具。 举个例子，我们将一个 30 年长度月分辨率的时间序列，写成一个 30*12 的数组，第一维 30 年，第二维是 12 个月，这样以 30 年为我 们通常认为的时间，12 个月为‘空间’ ，进行 EOF 分析，得到的结果 可以揭示不同模态下 12 个月分别在这 30 年中的变化。 除此之外还有很多种用法，在此不再赘述，仅作抛砖引玉。 5.2 多变量 EOF（MV-EOF） EOF 分析时， 不仅会研究某一要素的时空特征， 有时也会研究某现象 的时空特征，而这些现象往往不能用单一的要素来表征，这时候就需 要用到了多变量的 EOF。 例如，研究海洋大陆的季风系统时空变化特征，很可能要考虑到
小时间序列的自由度。3.带通滤波也是常用的方法（本人没用过） ， 其优点是可以选定一定的频率范围，缺点是边界处处理不是很清晰。 4.谐波滤波，以傅里叶函数为基函数对时间序列进行逼近，其优点是 可以较准确的得到选取的频段信号，缺点是选的基函数有局限性，而 且结果和时间序列的长度有关。5.线性去趋势可以去除时间序列的线 性趋势信号，但是需要这一线性趋势通过显著性检验。 2.3 如何合理选定分析对象 上面谈到的是滤波的方法， 但是如果我们的数据是一些大家不熟悉的 数据，我们并不知道它都主要包含何种尺度的信号，也不知道各个主 要尺度信号的强弱，那就需要先对时间序列进行分析。对于时间序列 的分析，我们可以采用 1.谐波滤波，看各个频率的数值大小。2.功率 谱分析，得到显著周期。3.小波分析，同样可以得到时间序列的多尺 度变化特征。 在此，我推荐的方法是结合空间利用方差分析，因为以上的分析我们 都是忽略了空间的影响， 一种要素的时间变化特征是会随着空间变化 的。例如，对中国地区做某一要素的 EOF 分析，得到的结果不能通 过检验（检验的方法，后面再说） ，这个时候我们就需要考虑是否一 些地区的目标信号不强，而另外一些地区目标信号很强，这样的话就 只需要分析目标信号很强的地区，即只对特定区域进行 EOF 分析。 结合空间的方差分析， 首先需要对要素每一个空间点的时间序列进行 滤波，得到各个不同频率的信号（从季节内到线性趋势） 。对每个平 率的信号求方差，得到了各个频率的方差的空间分布。在分析的过程
程序中自带的距平或者标准化的处理，虽然这确实有一定的区别。总 之，在做 EOF 之前，对数据需要有基本的了解，也要对自己的研究 目的十分明确ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 2.1 数据预处理的必要性 例如：想利用 EOF 研究极地海平面气压场的年际变化，数据是六十 年的月平均的海平面气压格点资料。 首先对手中的资料有基本的判断， 月分辨率的资料包含的时间信号的尺度可能有季节内变化、 季节变化、 年变化、年际变化、年代际变化以及线性趋势。而我们需要的只是其 中的年际变化的信号，所以为了排除干扰必须对数据进行滤波。这一 步是非常有必要的，因为一般来讲，气温、气压、SST 这种受太阳辐 射影响巨大的要素都具有很强的季节变化， 这样的信号远远强于年际 变化。 2.2 滤波的方法 对于滤波的方法，我们熟悉的有很多，最简单的是做年平均，还有滑 动平均、带通滤波、谐波滤波、线性去趋势。关于这些方法在此一一 介绍。1.年平均只能去掉年以下的信号，更低频的信号无法去除，优 点是对年以内的信号去除的十分干净， 缺点是会缩短可用的时间序列， 只适用较长时间的研究。2.滑动平均有很多种，去除年以下的信号可 以选用 13 点滑动平均，对于年分辨率的数据采用五点滑动平均可以 去除年际变化，其优点是较好的保存了时间序列的长度，缺点是对过 于强的年以内信号不能彻底去除，影响结果的分析。但是此处需要注 意的是，滑动平均不得已的情况下尽量不要多次使用，这样会大大减
North 检验，是计算特征值误差范围来进行显著性检验。特征值λ的
2 误差范围 e j j ( ) 2 ，n 为样本量，当相邻特征值 n
1
j 1 满足
j 1 - j e j
时， 认为这两个特征值对应的经验正交函数是有价值
的信号。 3.2 合成分析检验 合成分析，其目的是检查主模态对原始场的拟合度，选取前几个模态 的时间系数大于一倍标准差的时刻做合成分析。 3.3 Monte Carlo 检验 Monte Carlo 检验是利用大量重复的随机试验来排除虚假的结果。其 原理是选取一组与实验数据特征相似（正态分布或者均匀分布、变化 范围一致）的随机数，对其进行 EOF 分解，得到前 p 个模态的方差 贡献。将这样的实验变化随机数组进行 1000 次，对于得到的每一个 模态的方差贡献进行从大到小的排序， 取排在第 5 的数值作为 0.005 显著性的临界值。 假如我们得到的该模态的方差贡献大于这一临界值， 那么就说明该模态通过了 0.005 的显著性检验。 三种检验的侧重点不同，检验的结果也可能不同，在实际应用中，应 尽量全部使用，然后对检测结果取交集，已达到最严格的检验效果。 4. 时间系数的分析 时间系数可以进行的分析包括敏感性分析，突变分析，周期分析，相 关因子分析和回归分析。还是以年际和年代际为例，假设预处理时已 经去除了线性趋势和年以内的变化。 4.1敏感性分析
中我们主要关注空间的大值区，和大值区的数值大小。空间大值区告 诉我们该区域某种特定频率的信号很强，为我们选择研究区域。比较 各个频率大值区的数值， 可以得到各个频率的信号对原始信号的贡献 大小，这类似于 EOF 分析中的方差贡献百分率，虽然得到的结果比 较粗糙，但是对于信号的选取目的性更强。 千辛万苦，我们通过滤波得到了想要分析的频率范围的数据，又通过 方差的空间分布选定了典型的研究区域。可以放心大胆的进行 EOF 分解了。 基于本文的目的在于实用， 在此处就不详细说明 EOF 的数学过程了。 ***但是有一点需要在这里说明*** 很多 EOF 的程序中都包括了数据的简单处理， 包括了距平和标准化。 这两种方法得到的结论与原始数据得到的结论肯定是不同的。 在此做 简要说明。一般原始数据的 EOF 得到的结论中第一模态方差贡献很 大，代表了要素的平均状态，取距平后则将平均状态去除；标准化的 方法多用于多变量 EOF， 统一不同变量的量级， 但是标准化也会存在 一定问题，会使局部区域的显著性丧失。 3. EOF 的检验 EOF 的检验方法大致有三种，其检验的角度各不相同。North 检验、 Monte Carlo 检验、合成分析检验。 3.1 North 检验 North 检验是最简单也是必须要做的检验， 其检验的目的是考察各个 模态之间是否相互独立，也就是能否称为一个有着独立特征的模态。
EOF 分析
By lqouc
1. 什么是 EOF，它的作用是什么。 1.1 什么是 EOF 关于 EOF 要先从主成分分析说起，主成分分析是多元统计分析中重 要的一部分，是一种从多个变量化为少数变量的统计方法，利用多个 变量之间相互关系构造一些新的变量， 这些新的变量不仅能综合反映 原来多个变量的信息，而且彼此之间是相互独立的，同时是按方差贡 献大小排列的，这种统计处理方法称为主成分分析。主成分分析在气 象应用中称为经验正交函数（EOF）分解。 1.2EOF 的用途 对于一个气象要素， 我们通常有 m 个空间点或者台站， 有 n 次观测， 这样组成的矩阵中的任意元素就表示了某一空间某一时刻的函数， 我 们希望能将这样的时空函数分解成空间函数与时间函数两部分的线 性组合。根据主成分的性质，主成分是按其方差贡献大小排列的，而 且是相互独立的， 那么可以用前几个时间函数与对应的空间函数的线 性组合，对原始场做出估计和解释，这就是经验正交函数分解的主要 目的。 2. EOF 的数据预处理 EOF 只是个统计学的方法， 本身不带有任何物理意义， 更不会揣摩作 者的意图，所以在数据导入之前需要对数据进行分析和预处理。以免 得到错误的或者不理想的结果。 在此处所说的预处理不是指一般 EOF
感谢徐华对本文的帮助与建议
LIU Qian 2013/4/16
对于 EOF 进行敏感性试验可以分析影响要素变化的敏感因子。常规 的 EOF 可以进行空间的敏感性分析，即改变空间范围，分析结果的 变化。对于多变量的 EOF 可以去除个别变量从而能考察该变量的影 响对哪一个模态影响最大。季节 EOF 可以改变开始季节来判断年循 环的影响。 4.2 突变分析 突变分析用来分析时间序列是否存在突变或转型。 常用的方法有滑动 t 检验和 MK 检验。但是以上两种方法并不能对所有种类的突变做出 很恰当的检验，其能够检验的主要是均值突变，而趋势突变、振幅突 变和周期突变是无法检验的。 以上类型的检验可以自己设计方法进行 检验，例如周期突变可以使用小波分析，振幅突变可以尝试滑动方差 分析，趋势突变可以尝试滑动线性回归分析或者累积方差分析。 4.3 周期分析 周期分析，我们得到的某一模态的时间系数可能反映了年际变化，但 是这个年际变化可能是多种周期不同的年际变化的组合。对此，我们 需要对时间系数进行分析， 采用的方法主要有功率谱分析， 小波分析。 利用以上两种方法可以得到时间系数的主要周期， 小波分析还可以进 一步得到这种周期的极值年份。 4.4 相关因子分析 通过以上两项的分析，我们掌握了时间系数的一些基本特征，可以根 据这些周期特征寻找有相同特征的气象因子（尤其是环流因子）作为 相关分析的对象， 也可以根据影响要素变化的物理过程找出可能的影
850hPa 风场、SST、和降水，此时只需要在 EOF 导入数据的时候将 数组空间的维数扩大三倍就可以了，将数据按要素分别存入，运算完 之后按照存入的顺序提取三个场，这三个场共用一个时间系数。当然 这样做的时候一般也就只分析时间系数的特征了。 很多人提到的风场 的矢量 EOF 和王斌先生提出的季节 EOF 都是多变量 EOF 的特殊应用。 5.3 其他类型的 EOF 许多研究人员根据不同的目的对 EOF 做出了很多改进。 EEOF 称为扩 展正交经验函数分解，可以研究两组或者多组变量之间的线性关系， 或同一组变量间的滞后关系，这也是多变量 EOF 的一种应用。REOF 称为旋转正交经验函数分解， 可旋转后的特征向量空间型的中心强度 比非旋转特征向量空间型的中心要强，可以有更明确地物理解释，揭 示小尺度现象。CEOF 称为复经验正交函数分解，能够从要素场的时 间变化中，识别空间尺度的波动特征。SVD 称为奇异值分解，可以分 析两个场之间的相关模态， EOF 从本质上讲也是它的一个特例。 Coveriance EOF:每个点减去该点序列的平均，去掉地理位置不同造 成的差异，该方法适用于研究非地理因素。Gradient EOF: 某时刻的 点减去该时刻全区域的平均， 空间差异得以完全保留， 利于研究封面、 涡旋等梯度大的现象。