EOF/PCA诊断气象变量场问题的新探讨  

New Research on Diagnoses of Meteorological Variable Fields Using EOF/PCA

作　　者：丁裕国[1] 梁建茵[1] 刘吉峰[2] 

机构地区：[1]中国气象局广州热带海洋气象研究所,广州510080 [2]南京信息工程大学,南京210044

出　　处：《大气科学》2005年第2期307-313,共7页Chinese Journal of Atmospheric Sciences

基　　金：中国气象局"南海季风及其与太平洋海温相互关系的研究"项目;九五攻关 (96 90 8 0 4 0 2 )课题

摘　　要：进一步论证了经验正交函数 /主分量分析 (EOF PCA)在气象变量场诊断中的物理内涵 ,证明基于EOF PCA的R型和Q型展开 ,可描述为气象变量场主要振荡型分解和主要空间分布型分解两种方案。前者表明 ,气象变量场的准周期振荡可分解为各主分量的周期振荡 ,它们各自等价于不同网格点 (或站点 )以其载荷为权重的迭加周期振荡 ,因此 ,气象变量场准周期振荡可视为来自不同周期源 (网格点或站点 )的准周期振荡逐层叠加的结果 ;后者表明 ,气象变量场的水平空间分布可视为各种主要空间分布型的叠加 ,而Q型展开才是对各种主要空间分布型的正交分解。由此深化了EOF PCA气象变量场诊断的物理内涵。The physics meaning of Empirical Orthogonal Function/Principal Component Analysis (EOF/PCA)is further verified for diagnoses of meteorological variable fields. EOF/PCA may shows the orthogonal resolution of principal oscillation patterns or the orthogonal decomposition of primary horizontal space distribution pattern. The former (i.e. R pattern EOF expansion) shows that the quasi-oscillation of meteorological variable fields may resolve many different oscillations which possesses different oscillation periods by means of each principal component, and the latter (i.e. Q pattern EOF expansion) shows that the horizontal space distribution of meteorological variable fields may decompose different primary space patterns. Thus, EOFs describe the complex quasi-oscillation of meteorological variable fields which is a composition of different periodic oscillations from different origins of the periods corresponding to different loading over the meteorological variable field by using each principal component.

关 键 词：PCA EOF 变量 气象 诊断 场问题 空间分布型 准周期振荡 经验正交函数 物理内涵 主分量分析 正交分解 网格点 振荡型 可分解 Q型 站点 叠加 可视 

分 类 号：P467[天文地球—大气科学及气象学] TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]