EOF分解

摘要： 利用西南地区76个站点1961~2017年共57年逐日降水量资料,运用EOF分解、谐波分析、EEMD分解等方法,详细分析西南地区夏季降水量的时空变化特征,结果表明:1) 西南地区夏季降水量空间分布不均,普遍在500 mm以上,四川盆地和云贵高原南部地区存在降水极值区。EOF分析表明西南地区夏季降水第一模态存在北–东南型及西南–东南型反向空间分布、第二模态存在非对称三极型空间分布、第三模态存在东北–西南型空间分布。2) 西南地区夏季降水量时间演变不均,1972年存在降水极低值,为415.87 mm,1998年存在降水极高值,为661.15 mm,存在明显的年际–年代际变化。EEMD分解表明:在年际尺度上,西南地区降水具有准3a (IMF1)和准5a (IMF2)的显著性周期;在年代际尺度上,具有准12a (IMF3)和准28a (IMF4)的显著性周期,其中年代际振荡12a (IMF3)在西南地区降水长期变化中占据主导地位,且通过显著性检验。

摘要： 为了对西南地区夏季干旱特征进行分析,利用西南地区381个气象站点1961-2019年6-8月的逐日MCI指数,采用经验正交函数分解方法、Morlet小波分析等方法对西南地区近60年夏季干旱的空间分布特征及时间变化特征进行讨论。结果表明:(1)平均连续干旱日数(Mean CDD)在23 d左右。最长连续干旱日数(Max CDD)平均为25.53 d。(2)轻、中、重旱多发生在四川北部,重庆及贵州的东部区域;特旱多发生在云南中部和贵州西南部。(3)西南干旱日数主要分为,南北反向变化的第一模态,西南与东北反向变化的第二模态,贵州南部和四川东部与呈反向变化特征的第三模态,由西向东“-+-”纬向变化的第四模态。(4)西南地区轻旱日数存在12~18 a尺度上的周期振荡;中旱日数存在一个准10 a的周期振荡,10~15 a尺度上有中旱日数“偏少—偏多—偏少”交替振荡;重旱日数存在15 a尺度上的周期振荡和准7 a尺度上的周期振荡及准5 a尺度上的周期振荡;20 a尺度上存在特旱日数的“偏少—偏多”的交替振荡和准5 a尺度上的周期振荡。

摘要： 选取东北地区气象观测站1966—2013年的气象资料以及玉米生育期资料,计算玉米4个生育阶段的冷害指数,并对冷害指数进行EOF时空分解,分析了东北地区玉米低温冷害的时空分布规律.

摘要： 利用1961~2017年近60a贵州省夏季(6~8月)逐日降水量气象基本观测资料,运用克里金插值方法、EOF分解、线性倾向估计、小波分析和M-K检验等多种现代气候统计诊断分析方法,对贵州省近60a夏季降水量时空变化特征进行了较为详细的研究。结果表明:(1) 近60a来,贵州省夏季降水量呈西南–东北走向的空间分布类型,其中贵州省的西南部为夏季降水量大值区域,东北部为夏季降水量小值区域。(2) EOF分解第1模态表明:贵州省夏季降水量具有全省一致性的空间分布特征;第2模态表明:贵州省夏季降水量呈南、北反位相变化的空间分布特征。(3) 小波分析表明:贵州省夏季降水变化具有28a的第1主周期变化特征。(4) 线性倾向估计和M-K检验表明:1989年后,贵州省夏季降水量减少的趋势减缓,降水量逐渐开始变为增多的趋势;2002年后,夏季降水量增多的趋势减缓,逐渐开始变为减少的趋势。

摘要： 基于1951~2014年中国地面台站逐日观测资料,利用线性倾向估计、M-K突变检验和EOF分解等方法对我国东部(105˚E以东)近地面风速和气温的气候特征进行了分析。结果表明:1) 年平均和四季风速在空间上表现出北高南低、沿海大内陆小的特征,而气温表现出南暖北冷的特征。2) 年平均、春、夏、秋和冬季风速均为减弱趋势,每10a下降0.13 m/s、0.15 m/s、0.09 m/s、0.12 m/s和0.15 m/s,而气温则每10a上升0.21°C、0.27°C、0.13°C、0.19°C和2.70°C。3) 近地面风速和气温在20世纪90年代发生了突变,突变前中国东部北(南)方大部分区域风速呈增长(减弱)趋势,突变后则相反;而突变前气温减弱区域主要位于南方,突变后出现减弱趋势的区域仅出现在中国东北。EOF分解第一模态显示突变前后中国东部近地面风速和温度的空间特征保持一致,但突变前风速(温度)偏大(低),突变后风速(温度)偏小(高);EOF分解第二模态显示突变前后风速和温度的空间特征差异显著,但时间转折与突变点不对应一致。

摘要： 根据NOAA提供的全球海温资料、气候指数资料以及李建平教授定的季风指数资料通过Grads、Fortran等软件,利用EOF分解分析方法对全球海温的距平场进行了时空变化特征分析,结果显示,热带东太平洋海温变化跟Ni?o3区海温变化基本上一致,热带东太平洋海温的异常导致ElNi?o或LaNi?a的发生对亚洲季风强度带来很大影响。热带东太平洋海温与亚洲夏季风存在着一定的联系。

摘要： 本文使用2003年1月—2019年12月MODIS遥感数据,结合海表温度、风速分析南海中西部叶绿素质量浓度分布特征和影响因素.结果显示南海中西部叶绿素质量浓度分布存在时空变化.EOF分解表明,EOF1可能反映台风等极端天气对叶绿素的影响;而EOF2和EOF3均反映了夏季沿岸上升流对叶绿素分布的影响.相关分析表明南海中西部叶绿素质量浓度与海面风场呈正相关(r=0.87,p<0.01),与海表温度呈负相关(r=-0.59,p<0.05).夏季在西南季风影响下越南东南沿海形成上升流,导致该区浮游植物旺发、叶绿素质量浓度升高;冬季受强东北季风影响,研究区海洋上层混合作用强烈,营养盐供应增加,促进了浮游植物生长,叶绿素质量浓度高于其他季节.

摘要： 根据NOAA提供的全球海温资料、气候指数资料以及李建平教授定的季风指数资料通过Grads、Fortran等软件,利用EOF分解分析方法对全球海温的距平场进行了时空变化特征分析,结果显示,热带东太平洋海温变化跟Ni?o3区海温变化基本上一致,热带东太平洋海温的异常导致ElNi?o或LaNi?a的发生对亚洲季风强度带来很大影响.热带东太平洋海温与亚洲夏季风存在着一定的联系.

摘要： 基于NCEP/NCAR再分析资料,采用EOF分解、滑动t检验、相关系数等方法对黑龙江省初夏降水及其前兆信号进行了诊断分析。结果表明,黑龙江全省初夏降水距平的空间分布以总体一致型为主,此外,还呈现东西反向型。总体一致型模态时间系数在1993年前后有明显的突变点。分析突变点前后降水主成分与500hPa位势高度、200 hPa纬向风、850 hPa矢量风以及前期海温的关系,发现在突变前后影响初夏降水的同期主要系统均为东北冷涡和高空西风急流轴,但冬季(北半球,下同)澳大利亚周边海温对初夏降水的影响在突变前后存在明显变化。突变前在澳洲西北部,暖海温造成东亚南高北低环流,东北冷涡强,高空急流偏北;突变后在澳洲东北部,冷海温导致东亚"+,-,+"波列,东北冷涡弱,高空急流偏南。

摘要： 利用Climatic Research Unit(CRU)1949—2018年最新0.5°×0.5°网格点月均数据集,主要从EOF分解、小波分析的角度,讨论了泛中亚干旱区近70 a的气候变化特征。结果表明:(1)泛中亚干旱区近70 a降水以1.393 mm·(10a)-1的速率呈增加趋势,夏季降水呈减少趋势,其余三季为增加趋势,其中冬季最明显[0.834 mm·(10a)-1],同时冬季增温幅度也最大[0.360°C·(10a)-1];(2)降水距平场的EOF分析表明:泛中亚干旱区降水变化趋势呈整体一致性(降水第一模态),西南-东北反向变化特征(降水第二模态),由西向东“-+-”交替分布特征(降水第三模态),3个模态都存在显著的准3 a周期,第一模态还存在5~7 a和准12 a周期,第三模态存在准7 a变化周期;(3)温度距平场的EOF分析表明:温度距平变化表现出整体一致性(温度第一模态),东-西反向变化特征(温度第二模态),第一模态具有显著的准2 a、8~10 a周期,第二模态具有明显的2~4 a、准5 a周期。传统意义上的暖季并没有呈现出比较明显的增温多雨,冷季反而增温幅度更大,降水增加更明显。哈萨克斯坦中部、土库曼斯坦及蒙古国大部干旱化趋势明显,哈萨克斯坦东西两侧、我国新疆北部以及帕米尔高原的部分地方表现出显著的湿润化趋势,我国西北大部地区总体呈弱的湿润化趋势。随着亚洲夏季风的减弱,冷季降水增量高于暖季,这似乎说明亚洲冬季风对泛中亚干旱区降水的影响正在加大。本研究结果旨在加深对泛中亚干旱区气候变化特征的认识,为进一步防灾减灾、合理应对气候变化、坚持可持续发展战略提供科学依据。

摘要： 选取贵州19个代表站点47年夏季三个月日最高温度月平均及季节平均资料，采用EOF分解方法，分析结果表明：前两个模态的累积方差贡献在82.％--89.7％，前两个特征值对应特征向量和时间系数能够代表对应时刻的时空分布特征，，第一特征向量代表的空间分布全省变化趋势一致，东北部变化较西南部大，及北部、东北部变率变化较南部西南部大。rn 对应时间系数变化幅度大，年代际来看都有2-4年的周期振荡；第二特征向量空间分布各时刻呈现出不一样的变化趋势，时间系数的值也普遍较第一特征向量小，突变不明显。

摘要： 选取贵州19个代表站点47年夏季三个月日最高温度月平均及季节平均资料，采用EOF分解方法，分析结果表明：前两个模态的累积方差贡献在82.％--89.7％，前两个特征值对应特征向量和时间系数能够代表对应时刻的时空分布特征，，第一特征向量代表的空间分布全省变化趋势一致，东北部变化较西南部大，及北部、东北部变率变化较南部西南部大。rn 对应时间系数变化幅度大，年代际来看都有2-4年的周期振荡；第二特征向量空间分布各时刻呈现出不一样的变化趋势，时间系数的值也普遍较第一特征向量小，突变不明显。

摘要： 选取贵州19个代表站点47年夏季三个月日最高温度月平均及季节平均资料，采用EOF分解方法，分析结果表明：前两个模态的累积方差贡献在82.％--89.7％，前两个特征值对应特征向量和时间系数能够代表对应时刻的时空分布特征，，第一特征向量代表的空间分布全省变化趋势一致，东北部变化较西南部大，及北部、东北部变率变化较南部西南部大。rn 对应时间系数变化幅度大，年代际来看都有2-4年的周期振荡；第二特征向量空间分布各时刻呈现出不一样的变化趋势，时间系数的值也普遍较第一特征向量小，突变不明显。

摘要： 选取贵州19个代表站点47年夏季三个月日最高温度月平均及季节平均资料，采用EOF分解方法，分析结果表明：前两个模态的累积方差贡献在82.％--89.7％，前两个特征值对应特征向量和时间系数能够代表对应时刻的时空分布特征，，第一特征向量代表的空间分布全省变化趋势一致，东北部变化较西南部大，及北部、东北部变率变化较南部西南部大。rn 对应时间系数变化幅度大，年代际来看都有2-4年的周期振荡；第二特征向量空间分布各时刻呈现出不一样的变化趋势，时间系数的值也普遍较第一特征向量小，突变不明显。

摘要： 选取贵州19个代表站点47年夏季三个月日最高温度月平均及季节平均资料，采用EOF分解方法，分析结果表明：前两个模态的累积方差贡献在82.％--89.7％，前两个特征值对应特征向量和时间系数能够代表对应时刻的时空分布特征，，第一特征向量代表的空间分布全省变化趋势一致，东北部变化较西南部大，及北部、东北部变率变化较南部西南部大。rn 对应时间系数变化幅度大，年代际来看都有2-4年的周期振荡；第二特征向量空间分布各时刻呈现出不一样的变化趋势，时间系数的值也普遍较第一特征向量小，突变不明显。

摘要： 选取贵州19个代表站点47年夏季三个月日最高温度月平均及季节平均资料，采用EOF分解方法，分析结果表明：前两个模态的累积方差贡献在82.％--89.7％，前两个特征值对应特征向量和时间系数能够代表对应时刻的时空分布特征，，第一特征向量代表的空间分布全省变化趋势一致，东北部变化较西南部大，及北部、东北部变率变化较南部西南部大。rn 对应时间系数变化幅度大，年代际来看都有2-4年的周期振荡；第二特征向量空间分布各时刻呈现出不一样的变化趋势，时间系数的值也普遍较第一特征向量小，突变不明显。

摘要： 本文根据青藏高原地区83个气象台站近30a(1978～2008)的降水资料，分析了汛期(5～9月)降水气候特征，并通过EOF分解方法讨论了其时空分布特征，给出高原汛期降水三种主要空间分布型：南北反相型、全区一致型、东南—西北反相型。最后利用NCEP/NCAR再分析资料，对南北反相型的异常年的环流场进行了合成分析，结果表明：正(负)异常年同期高低层的高度场在波罗的海上空为显著的正(负)距平，而经乌拉尔山至贝加尔湖上空为明显的负(正)距平，高原高层为偏南(北)风距平，高原上空出现向北(南)偏斜的上升气流，在高原北(南)侧为闭合环流，而南(北)侧为下沉气流。

摘要： 本文根据青藏高原地区83个气象台站近30a(1978～2008)的降水资料，分析了汛期(5～9月)降水气候特征，并通过EOF分解方法讨论了其时空分布特征，给出高原汛期降水三种主要空间分布型：南北反相型、全区一致型、东南—西北反相型。最后利用NCEP/NCAR再分析资料，对南北反相型的异常年的环流场进行了合成分析，结果表明：正(负)异常年同期高低层的高度场在波罗的海上空为显著的正(负)距平，而经乌拉尔山至贝加尔湖上空为明显的负(正)距平，高原高层为偏南(北)风距平，高原上空出现向北(南)偏斜的上升气流，在高原北(南)侧为闭合环流，而南(北)侧为下沉气流。

摘要： 本文根据青藏高原地区83个气象台站近30a(1978～2008)的降水资料，分析了汛期(5～9月)降水气候特征，并通过EOF分解方法讨论了其时空分布特征，给出高原汛期降水三种主要空间分布型：南北反相型、全区一致型、东南—西北反相型。最后利用NCEP/NCAR再分析资料，对南北反相型的异常年的环流场进行了合成分析，结果表明：正(负)异常年同期高低层的高度场在波罗的海上空为显著的正(负)距平，而经乌拉尔山至贝加尔湖上空为明显的负(正)距平，高原高层为偏南(北)风距平，高原上空出现向北(南)偏斜的上升气流，在高原北(南)侧为闭合环流，而南(北)侧为下沉气流。

摘要： 本文根据青藏高原地区83个气象台站近30a(1978～2008)的降水资料，分析了汛期(5～9月)降水气候特征，并通过EOF分解方法讨论了其时空分布特征，给出高原汛期降水三种主要空间分布型：南北反相型、全区一致型、东南—西北反相型。最后利用NCEP/NCAR再分析资料，对南北反相型的异常年的环流场进行了合成分析，结果表明：正(负)异常年同期高低层的高度场在波罗的海上空为显著的正(负)距平，而经乌拉尔山至贝加尔湖上空为明显的负(正)距平，高原高层为偏南(北)风距平，高原上空出现向北(南)偏斜的上升气流，在高原北(南)侧为闭合环流，而南(北)侧为下沉气流。

摘要： 本发明涉及基于EOF分解的导航X波段雷达海浪参数反演算法，包括以下步骤：首先对导航X波段雷达图像序列进行EOF分解，得到不同模态；然后利用Burg算法得到第一模态主成分的最大熵功率谱，根据谱的峰值得到海浪的周期和波长；利用一个模态的主成分的标准差与有效波高的线性关系获得海浪的有效波高；利用第一模态的空间函数和主成分重构海浪场第一模态的雷达图像序列，对序列中的任一图像做二维傅立叶变换，根据得到的波数谱峰值确定拟波浪方向；利用相邻两幅雷达图像中波浪条纹相似性确定海浪的方向。本发明利用EOF将海浪场分解为不同模态，从主要的模态中提取海浪的波高、周期、波长和波向，解决了波浪场的不均匀性和低海况时噪声大带来的影响。

摘要： 本发明涉及海洋水声建模技术领域，尤其为一种利用改进型Argo浮标数据进行EOF分析的方法，本发明使用EOF分析方法可以将一定数量的声速剖面样本序列分解为正交的空间向量和时间向量，并且通常只需要用到前几个模态就可以比较准确的重构序列中的任意剖面，这样的处理方法大大的减少了描述声速剖面垂直结构所需要的参数。近年来的研究中，很多学者都一定程度上证明了这种方法的有效性和可行性，并提出EOF函数是描述声速剖面最有效的函数。

摘要： 本发明提出的一种基于EOF的无人机信号识别系统和方法，解决相似无人机信号难以识别的问题，能够有效提高信号相似的无人机的识别效果，为无人机识别管控提供更好的支持。本发明的方法包括以下步骤：1)首先通过特征参数匹配的方法对接收的无人机信号进行初步识别；2)对于通过特征参数匹配不能完成识别的无人机信号，进行FFT处理后，生成对应的时频分析图；3)采用经验正交函数分析方法，将视频分析图对应的视频分析矩阵分解为反映信号共性特征的EOF矩阵和反映信号差异特征的特征系数矩阵；4)对特征系数矩阵进行特征数据提取和BP神经网络训练，构建相应的无人机类型分类器，输出识别结果。

摘要： 本发明公开了一种基于EOF分解的电离层垂直总电子含量短期预报方法，其特征在于：包括以下的步骤：S1：对区域电离层VTEC数据进行EOF分解；S2：利用时间序列模型对步骤S1分解得到的时间分量数据进行预测；S3：根据EOF重构方程，将空间分量和预测得到的时间分量进行重构，得到电离层VTEC的预测值。本发明通过将电离层垂直总电子含量数据进行EOF分解，有效的把随时间变化的变量场分解为不随时间变化的空间函数部分以及只依赖时间变化的时间函数部分，实现了VTEC的预报；本发明对EOF分解出来的只依赖时间变化的时间分量部分利用时间序列模型进行预测，然后将预测结果与不随时间变化的空间函数部分进行EOF重构。

摘要： 本发明涉及基于EOF分解的导航X波段雷达海浪参数反演算法，包括以下步骤：首先对导航X波段雷达图像序列进行EOF分解，得到不同模态；然后利用Burg算法得到第一模态主成分的最大熵功率谱，根据谱的峰值得到海浪的周期和波长；利用一个模态的主成分的标准差与有效波高的线性关系获得海浪的有效波高；利用第一模态的空间函数和主成分重构海浪场第一模态的雷达图像序列，对序列中的任一图像做二维傅立叶变换，根据得到的波数谱峰值确定拟波浪方向；利用相邻两幅雷达图像中波浪条纹相似性确定海浪的方向。本发明利用EOF将海浪场分解为不同模态，从主要的模态中提取海浪的波高、周期、波长和波向，解决了波浪场的不均匀性和低海况时噪声大带来的影响。

摘要： 本发明的脂肪族聚酯系生物可分解性树脂用分解促进剂含有碱性硫酸镁。

摘要： 本发明提供一种基于EOF‑SSA‑SVM时空模型的地表沉降预测方法：将各监测点的地表沉降时间序列构成沉降时空矩阵；利用经验正交函数将沉降时空矩阵分解为空间模态和历史时间序列，并筛选出地表沉降的主要沉降特征；将筛选后的历史时间序列分为训练集和测试集；结合训练集数据，采用麻雀搜索算法对支持向量机预测模型的惩罚参数和核函数参数进行优化，获得优化后的支持向量机预测模型；优化后的支持向量机预测模型根据测试集数据进行预测，获得预测时间序列；运用经验正交函数将筛选后的空间模态和预测时间序列进行重构和反算，获得最终的地表沉降预测结果。本发明充分考虑时间和空间序列之间的联系，预测结果具有较高的准确性和可靠性。

摘要： 本发明公开了一种基于EOF的自动站温度资料质量控制方法，包括：常规质量控制：温度界限值检验、温度连续性检验、双权重标准差检验；对于常规质量控制确定为错误的资料将再次进行时间上的三次样条插值，将插值后的观测值作为后续的质量控制的初始资料；EOF质量控制：对观测数据以及背景场数据进行EOF分解，分离前n个主要模态信息，对两者的剩余场相减，根据不同情况确定阈值进行离群点的筛选。该方法可以在较大范围的空间进行错误站点资料的排查。提高自动站温度资料的利用率。排查自动观测站是否正常工作。保证了观测数据的空间连续性。可快速准确判断高时空分辨率下自动站温度资料的准确性。

摘要： 本发明公开了一种基于EOF的自动气象站错误观测资料修复方法，在对错误观测资料进行有效检测的基础上，该修复方法通过以下方式对其逐一进行修复：建立用于修复的数据矩阵，对矩阵进行EOF分解，以迭代的方式逐步完善第一模态所代表的平均特征，作为第一模态重构获得的平均态，重新组成数据矩阵，再次进行EOF分解，迭代方式获得第二模态重构值，以此方式反复代入依次获得第三模态重构值至第m模态重构值，最终获得修复后的气象资料；其中，m为数据矩阵中所选取的观测站点逐小时观测数据的时次数。本发明利用EOF迭代法,修复后的气温在时空特征上都具有合理性,并且可以较高精度的对地面气温观测进行重构，其重构误差小。

摘要： 本发明提出的一种基于EOF的无人机信号识别系统和方法，解决相似无人机信号难以识别的问题，能够有效提高信号相似的无人机的识别效果，为无人机识别管控提供更好的支持。本发明的方法包括以下步骤：1)首先通过特征参数匹配的方法对接收的无人机信号进行初步识别；2)对于通过特征参数匹配不能完成识别的无人机信号，进行FFT处理后，生成对应的时频分析图；3)采用经验正交函数分析方法，将视频分析图对应的视频分析矩阵分解为反映信号共性特征的EOF矩阵和反映信号差异特征的特征系数矩阵；4)对特征系数矩阵进行特征数据提取和BP神经网络训练，构建相应的无人机类型分类器，输出识别结果。