北太平洋SST19801992的EOF分解及初步分析Word文件下载.docx
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北太平洋SST19801992的EOF分解及初步分析Word文件下载.docx
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第5模态
第6模态
第7模态
第8模态
第9模态
第10模态
第11模态
第12模态
第13模态
图3
现仅列出北太平洋前5个主模态的空间分布填色图及时间序列,并对第1和第3模态进行分析:
北太平洋第1模态填色图及时间序列图4
北太平洋第2模态填色图及时间序列图5
北太平洋第3模态填色图及时间序列图6
北太平洋第4模态填色图及时间序列图7
北太平洋第5模态填色图及时间序列图8
对第1主模态进行分析:
北太平洋洋流图9
图10(a)
图10(b)
图10(a)是第1模态空间分布型,它解释海温场总方差的%,此型在北太平洋西、中部被一片强负值控制,负中心约在170°
E,40°
N和150°
W,40°
N附近,而北太平洋东部和北美沿岸为较弱的正值区,说明北太平洋西、中部海温与东部海温是反相关关系,负区与北太平洋西风漂流区(如图9)吻合。
由美国海洋学家斯蒂文•黑尔于1996年发现的太平洋年代际振荡(PDO)被科学研究的初步结果表明其与厄尔尼诺(ElNiñ
o)和拉尼娜(LaNina)现象有着极其密切的关系。
该型可以反映和PDO有关的大尺度分布特征,因此这种分布型是全球海洋与大气相互作用的一个重要组成部分,它是北太平洋海温非季节变化的最重要的型式。
MonthlyvaluesforthePDOindex:
1900—January2008图11
图10(c)
观察发现图11(MonthlyvaluesforthePDOindex:
1900—January2008)1980年至1992年时间段的指数和第1模态的时间序列图10(c)有很好的对应关系,可以验证北太平洋海表面温度第1模态空间分布型确实与PDO有很强的相关性。
资料显示,近100多年来,PDO已出现了两个完整的周期:
第一周期的“冷位相”发生于1890年至1924年,而1925年至1946年为“暖位相”;
第二周期的“冷位相”出现于1947年至1976年,1977年至90年代后期为“暖位相”。
当PDO现象以“暖位相”形式出现时,北美大陆附近海面的水温就会异常升高,而北太平洋洋面温度却异常下降。
并且,在20-30年的冷、暖位相中,会存在短期的反向指数。
由时间序列可知:
1980年至1988年底,时间序列指数基本为正值,说明图10(a)中蓝色区域海表面温度低于红色区域海表面温度,即北太平洋西、中部海温低于东部海温;
1989年初至1992年初,时间序列指数为负值,说明10(a)中蓝色区域海表面温度高于红色区域海表面温度,即北太平洋西、中部海温高于东部海温。
此分析和历史资料相吻合。
对第3主模态进行分析:
图12(a)
图11(a)是第3模态空间分布型,它解释海温场总方差的%,此型在北太平洋阿留申群岛南部被一片强正值控制,正值中心约在150°
N附近,而其西南部和日本海海域为一片较强的负区与之相互补偿,其东南部北美洲沿岸为较弱的负值区,说明北太平洋中部海表面温度与东、西两侧海表面温度呈反相关。
正、负中心基本上与北太平洋大气活动中心(阿留申低压与西太平洋高压)对应。
表明正、负区域是海气相互作用最活跃的区域。
查阅资料可知,这种模态的变化,对我国的天气与气候有明显的影响。
图12(b)
结合第3模态的时间序列可知:
1980年至1983年6月、1987年6月至1988年底及1990年,时间序列指数基本为负值,说明图10(a)中蓝色区域海表面温度高于红色区域海表面温度,即北太平洋西、中部海温高于东部海温;
1983年7月至1987年初、1989年及1991年初至1992年底,时间序列指数为正值,说明10(a)中蓝色区域海表面温度低于红色区域海表面温度,即北太平洋西、中部海温高于东部海温。
总结:
本文通过对北太平洋1980年至1992年SST数据处理、EOF分解和初步分析,掌握了主成分分析、时空转换的原理和方法,提高了Matlab的编程和绘图技巧并对主模态和时间序列的分析进行了联系。
在此过程中克服了很多困难,受益匪浅。
但和很多同学相比,仍然有很大差距,将会更加虚心请教,刻苦钻研,以取得不断进步。
参考文献:
[1]左军成.海洋水文环境要素的分析方法和预报
[2]胡基福.气象统计原理与方法
[3]黄嘉佑.气象统计分析与预报方法
[4]杜凌.海洋要素计算(2011)PPT
[5]姜霞.气象统计原理与方法(2011)PPT
M文件:
clear;
clc;
closeall
address='
E:
\oceanelement\'
;
fid=(address,'
NC_NOWRITE'
);
sstid=(fid,'
sst'
sst=(fid,sstid);
%读取nc格式数据
%**************************************************************************
sst1=sst(1:
90,11:
70,1320:
1475);
%选取所需要区域的数据
sst2=sst(311:
360,11:
sst3=zeros(140,60,156);
sst3(90:
-1:
1,1:
60,1:
156)=sst1;
sst3(140:
91,1:
156)=sst2;
sst=sst3;
sst_area1=zeros(156,8400);
%zeros全零数组
fori=1:
156;
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
%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
sst_area1(sst_area1<
-10000)=NaN;
%陆地和冰点的填充值为+30~将此值定义为NaN
%i=1;
%forj=1:
8400
%ifsst_area1(i,j)==
%sst_area1(i,j)=NaN;
%冰点的填充值为
%i=i+1;
%end
%end
sst_nan=isnan(sst_area1);
i=0;
forj=1:
ifsum(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
12
X(i:
12:
144+i,:
)=sst_region(i:
end,:
)-repmat(mean(sst_region(i:
),1),size(sst_region(i:
),1),1);
%s=0;
%自己的~很多循环计算慢
%fork=1:
12;
4344;
%fori=k:
144+k
%s=s+sst_region(i,j);
%s_ave=s/13;
%ave_region(i,j)=s_ave;
%X=sst_region-ave_region;
%X1是156*8400的矩阵
%由于变量数(8400)>
观测样本数~协方差矩阵的阶数较大~因此可用时空转换的方法提高计算速度
R=X*X'
%协方差矩阵R=X*X'
是8400*8400的方阵~现定义矩阵R=X'
*X是156*156的矩阵
[v,d]=eig(R);
%进行EOF分解~因为X'
*X与X*X'
的秩相同所以特征值相同~d为x的特征值组成的对角阵~v为X*X'
的特征向量~
v=fliplr(v);
%矩阵作左右翻转
d=rot90(d,2);
%矩阵上下翻转后再左右翻转(查看生成的对角阵是由小到大排列的~此指令可使其由大到小排列~fliplr(flipud(d))=rot90(d,2))
diagonal=diag(d);
spacef=X'
*v;
spacef(:
i)=spacef(:
i)/sqrt(diagonal(i));
%空间本征函数
timef=X*spacef;
%时间本征函数
sum_d=sum(diagonal);
count=0;
count=count+diagonal(i);
G1(i)=count/sum_d;
%G1(i)是累积方差贡献率
G2(i)=diagonal(i)/sum_d;
%G2(i)是方差贡献率
%将删去的陆地与冰点的填充值补回
sst_area2=zeros(156,8400);
sst_area2(:
)=NaN;
i=1;
spacef2=spacef'
sst_area2(:
j)=spacef2(:
i);
sst_area3=sst_area2'
%**************************************************************************
%画图
%subplot(2,1,2)%将绘图窗口划分为2*1个子窗口,并在第2个子窗口中绘图
x=1:
plot(x,timef(:
6),'
g'
ylim([-8080]);
%xlabel('
1980-1992年156个月'
'
fontsize'
15,'
fontname'
隶书'
)
ylabel('
INDEX'
12,'
黑体'
)
set(gca,'
xtick'
(1:
6:
162))
xticklabel'
{'
1980'
'
1981'
1982'
1983'
1984'
1985'
1986'
1987'
1988'
1989'
1990'
1991'
1992'
1993'
})
title('
北太平洋第6模态1980至1992年SST时间序列'
'
color'
k'
幼圆'
gridon
holdoff
%%subplot(2,1,1)
%lon=[:
];
%lat=[:
%m_proj('
EquidistantCylindrical'
lat'
[],'
lon'
[]);
%m_contourf(lon,lat,rot90(reshape(sst_area3(:
6),140,60)'
2),30,'
linestyle'
none'
%colorbar
%m_coast('
patch'
[.95.95.95]);
%m_grid('
tickdir'
out'
linewidth'
;
%%xlabel('
longitude'
comicsansms'
%%ylabel('
latitude'
%title(['
北太平洋第6模态填色图'
],'
lon=[:
lat=[:
m_proj('
lambert'
long'
m_contourf(lon,lat,rot90(reshape(sst_area3(:
1),140,60)'
2));
%colorbar;
m_coast('
[1.85.7]);
m_elev('
contourf'
[500:
500:
6000]);
m_grid('
box'
fancy'
in'
colormap(flipud(copper));
%ylabel('
title(['
北太平洋第1模态填色图'
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- 太平洋 SST19801992 EOF 分解 初步 分析