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
#include
#include
#include
using namespace std;
int main()
{
ifstream in;
ofstream out;
int i,count,num;
double sum;
in.open("E:\\c++学习\\循环嵌套.txt");
out.open("E:\\c++学习\\循环嵌套1.txt");
if(!in)
{
out<<"Can not open that file"< 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 "< out<<"The sum of "< in>>num; } 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 #include #include #include using namespace std; int main() { ifstream in; ofstream out; double num,sum,aver; int n=0; sum=0; in.open("E:\\c++学习\\eof命令练习.txt"); out.open("E:\\c++学习\\eof命令练习1.txt"); while(!in.eof()) //读到最后一个数据后，仍要读一次 { in>>num; sum+=num; n++; out<<"the number is : "< out<<"the total of numbers is: "< } if(n==1) { out<<"NO numbers in that file"< } else { in>>num; //读了最后一个数据两次，所以要减去最后一数据。因为in已经指到最后一个数据，所以直接执行该命令。 sum-=num; out<<"the total of numbers is: "< aver=sum/(n-1); out<<"the number is : "< out<<"the average of numbers is : "< } return 0; } 空间分析复习提纲 一、基本概念(要求：基本掌握其原理及含义，能做名词解释) 1、空间分析：是基于地理对象的位置和形态的空间数据的分析技术，其目的在于提取和传输空间信息。 2、空间数据模型：以计算机能够接受和处理的数据形式，为了反映空间实体的某些结构特性和行为功能，按一定的方案建立起来的数据逻辑组织方式，是对现实世界的抽象表达。分为概念模型、逻辑模型、物理模型。 3、叠置分析：是指在同一地区、同一比例尺、同一数学基础、不同信息表达的两组或多组专题要素的图形或数据文件进行叠加，根据各类要素与多边形边界的交点或多边形属性建立多重属性组合的新图层，并对那些结构和属性上既互相重叠，又互相联系的多种现象要素进行综合分析和评价；或者对反映不同时期同一地理现象的多边形图形进行多时相系列分析，从而深入揭示各种现象要素的内在联系及其发展规律的一种空间分析方法。 4、网络分析：网络分析是通过研究网络的状态以及模拟和分析资源在网络上的流动和分配情况，对网络结构及其资源等的优化问题进行研究的一种空间分析方法。 5、缓冲区分析：即根据分析对象的点、线、面实体，自动建立它们周围一定距离的带状区，用以识别这些实体或主体对邻近对象的辐射范围或影响度，以便为某项分析或决策提供依据。其中包括点缓冲区、线缓冲区、面缓冲区等。 6、最佳路径分析：也称最优路径分析，以最短路径分析为主，一直是计算机科学、运筹学、交通工程学、地理信息科学等学科的研究热点。这里“最佳”包含很多含义，不仅指一般地理意义上的距离最短，还可以是成本最少、耗费时间最短、资源流量（容量）最大、线路利用率最高等标准。 7、空间插值：空间插值是指在为采样点估计一个变量值的过程，常用于将离散点的测量数据转换为连续的数据曲面，它包括内插和外推两种算法。，前者是通过已知点的数据计算同一区域内其他未知点的数据，后者则是通过已知区域的数据，求未知区域的数据。 8、空间量算：即空间量测与计算，是指对GIS数据库中各种空间目标的基本参数进行量算与分析，如空间目标的位置、距离、周长、面积、体积、曲率、空间形态以及空间分布等，空间量算是GIS获取地理空间信息的基本手段，所获得的基本空间参数是进行复杂空间分析、模拟与决策制定的基础。 9、克里金插值法：克里金插值法是空间统计分析方法的重要内容之一，它是建立在半变异函数理论分析基础上，对有限区域内的区域变化量取值进行无偏最优估计的一种方法，不仅考虑了待估点与参估点之间的空间相关性，还考虑了各参估点间的空间相关性，根据样本空间位置不同、样本间相关程度的不同，对每个参估点赋予不同的权，进行滑动加权平均，以估计待估点的属性值。 二、分析类(要求：重点掌握其原理及含义，能结合本专业研究方向做比较详细的阐述) 1、空间数据模型的分类？ 答：分为三类： ①场模型：用于表述二维或三维空间中被看作是连续变化的现象； ②要素模型：有时也称对象模型，用于描述各种空间地物； ③网络模型：一种某一数据记录可与任意其他多个数据记录建立联系的有向图结构的数据模型，可 以模拟现实世界中的各种网络。 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 5?3自然正交函数分析(EOF)程序 近年來，自然正交函数(乂称经验正交函数)展开在气象上应用比较广泛。这种正交函数展开不彖三角函数展开、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，图形是由场木身来决定的，它具有收敛快又能更好地反映岀场的基木结构的特征。它可以在有限的区域屮进行，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吋间、不同高度的多种要素进行综和分析。因此它在气彖中具有广泛的应用，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 口然止交函数分解是针对气彖要素场进行的，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Fq (i=l, 2,???,p； j=l,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Z和，常把空间函数VW看作典型场，时间函数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。则气象耍素场可以表示为 P Ej =》％tkj = Vig+Vj2t2j+???+Viptpj (5. 3. 1) k=l 英中Fq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 F =VT( 5 . 3 . 2 ) 式中F为pxn阶的均值为0的资料阵，V为pxp阶的空间函数阵，卩为pxn阶的时间函数阵。 由于V和0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 P Vk V, =X v ik v n =0 (kHl) i=1(5. 3. 3 ) n 兀齐-￡，kjtij =0 (k H 1) 冃 事实上，我们对(5. 3. 2)式右乘厂可得 FF =VTTV r( 5 . 3 . 4 ) 因FF'是pxp阶对称阵，其元素为距平变量的交义积。根据实对称矩阵的分解定理有 FF =VAV f(5. 3. 5 ) 其小A是FF'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 TT r = A(5 . 3. 6 ) 乂根据特征向量的性质有 数据处理基本流程 由于MRI是断层扫描，耗费时间较长，患者在进行MRI扫描的时候不可避免的会头部挪动，导致照射出来的图像不能一一映射；不同人的头颅，脑部大小，形状都会有所差异，获得的MRI图像也千差万别，无法对其进行对比。所以我们就必须用一种算法将所有的MRI图像进行空间转换到一个比较标准的空间（目前使用较多的是被神经学家广泛认可的Talairach坐标系）将各个解剖结构一一对应后，再与标准化图谱或者不同个体之间相互比较（目前使用的是Talairach-Tournoux图谱） 本文使用的是SPM软件和MRIcro软件处理图像数据，将MRI图像进 行数据分析。 数据分析的基本流程： （1）数据预处理：○1图像格式转换○2slice timing获取时间校正○3realign头动校正○4Coregister不同成像方法间的图像融合○5nomalize 不同被试之间的图像标准化(归一化）○6smooth空间平滑《2 3 4统称图像的空间变换》 （2）模型构建与参数估计：○:1建立统计模型○2将数据应用于统计模型○3进行参数统计得到单个被试的结果，多个被试的组分析 数据预处理 SPM是一款以MATLAB为平台的软件，所以使用SPM前一定要安装MATLAB。打开MATLAB软件，界面如下： 1.图像格式转换。 在进行数据预处理第一步要先将图像格式转换成SPM可以识别的ANALYZE格式。转换之前先将原始数据放在MATLAB下面的mri image文件夹下，将路径设置成D：\MATLAB\work\mri image\ 设置过程如下： 点击红色方块所指的按钮，在弹出的窗口中选择工作路径，按确定按钮即可。 设置完工作路径后，利用如下方法，将SPM2及其所有子文件夹添加到MATLAB的搜索途径中（1.点击file按钮，在下拉菜单选择set path2.在弹出的路径设置窗口点击"Add Folder"浏览并选择目标文件夹，eg:D:\spm2\3.点击save按钮4.点击close按钮,完成添加） 在打开SPM之前，应先确定默认变量的设置是否准确，具体做法如下：1.在matlab命令窗口输入“edit spm_defaults"打开spm_defaults.m文件2.查看defaults.analyze.flip条目，确认defaults.analyze.fip值是否为1，若不是，改成1 打开SPM：在matlab命令窗口输入“spm"回车后出现下面窗口，按黄色长方形覆盖的按钮，方可打开SPM软件（或者直接输入spm fmri即可打开） '************************************* ' 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 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 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） 第13章编译预处理和动态存储分配 1．以下叙述中正确的是（）。 A．在C语言中，预处理命令行都以“#”开头 B．预处理命令行必须位于C源程序的起始位置 C．#include 【解析】通常，预处理命令位于源文件的开头，也可以写在函数与函数之间。答案选择A选项。 3．以下关于宏的叙述中正确的是（）。 A．宏名必须用大写字母表示 B．宏定义必须位于源程序中所有语句之间 C．宏替换没有数据类型限制 D．宏调用比函数调用耗费时间 【答案】C 【解析】A项错误，在C语言中，宏名可以是任何合法的C语言标识符，只不过通常习惯用大写字母；B项错误，宏可以根据需要出现在程序的任何一行的开始部位；D项错误，宏定义是“编译预处理”命令，它们的替换过程在编译时期就已经完成了，因此不会占有程序运行的时间。答案选择C选项。 4．以下关于宏的叙述错误的是（）。 A．宏替换不具有计算功能 B．宏是一种预处理指令 C．宏名必须用大写字母构成 D．宏替换不占用运行时间 【答案】C 【解析】宏名习惯采用大写字母，以便与一般变量区别，但是并没有规定一定要用大写字母，答案选择C选项。 气象统计分析与预报方法 课程实验报告 实验名称 实验二 经验正交函数分解 系 别 大气科学 姓 名 学 号 班 级 应气101 实验地点 机房 实验日期 11月13日 评 分 指导老师 肖国杰 同组其他成员 一、实验内容（含实验原理介绍）：实验所提供的资料为NCEP/NCAR 59年（1948年-2006年）逐年1～12月的 850hPa 高度场资料，资料范围为（90 N -90S ，0E -360E ），网格距为2.5*2.5，纬向格点数为144，经向格点 数为73。资料为NC 格式，资料从南到北、自西向东排列，每月为一个记录，按年逐月排放，注意读取方式以及记录长度。 对（0N -90N ，60E -120W ）850hPa 高度场进行经验正交展开（EOF.FOR ），输出分析主要参数指标；绘制环流型图和相应的时间系数序列图，并加以分析。 本实验运用EOF 方法： EOF （经验正交函数分解）是针对气象要素场进行的，其基本原理是把包含p 个空间点 （变量）的场随时间变化进行分解。设抽取样本容量为n 的资料.则场中任一空间点i 和任一时间点j 的距平观测值 ij x 可看成由p 个空间函数ik v 和时间函数kj y (k=1,2,…,p)的线性组合,表示成 11221 p ij ik kj i j i j ip pj k x v y v y v y v y == =+++∑ EOF 功能是从一个气象场多次观测资料中识别出主要空间型及其时间演变规律。 EOF 展开就是将气象变量场分解为空间函数（V ）和时间函数（T ）两部分的乘积之和： X=VT 。 应用步骤： 资料预处理(距平或标准化处理) 计算协方差矩阵、用Jacobi 方法或迭代法计算协方差矩阵的特征值与特征向量、将特征值从大到小排列、计算特征向量的时间系数、计算每个特征向量的方差贡献、结果输出 MQL4Reference MQL4命令手册 （本手册采用Office2007编写） 2010年2月 目录 MQL4 Reference (1) MQL4命令手册 (1) Basics基础 (12) Syntax语法 (12) Comments注释 (12) Identifiers标识符 (12) Reserved words保留字 (13) Data types数据类型 (13) Type casting类型转换 (14) Integer constants整数常量 (14) Literal constants字面常量 (14) Boolean constants布尔常量 (15) Floating-point number constants (double)浮点数常量（双精度） (15) String constants字符串常量 (15) Color constants颜色常数 (16) Datetime constants日期时间常数 (16) Operations & Expressions操作表达式 (17) Expressions表达式 (17) Arithmetical operations算术运算 (17) Assignment operation赋值操作 (17) Operations of relation操作关系 (18) Boolean operations布尔运算 (18) Bitwise operations位运算 (19) Other operations其他运算 (19) Precedence rules优先规则 (20) Operators操作符 (21) Compound operator复合操作符 (21) Expression operator表达式操作符 (21) Break operator终止操作符 (21) Continue operator继续操作符 (22) Return operator返回操作符 (22) Conditional operator if-else条件操作符 (23) Switch operator跳转操作符 (23) Cycle operator while循环操作符while (24) Cycle operator for循环操作符for (24) Functions函数 (25) Function call函数调用 (26) Special functions特殊函数 (27) Variables变量 (27) Local variables局部变量 (28) Formal parameters形式变量 (28) Dmidecode命令详解 Dmidecode 这款软件允许你在Linux 系统下获取有关硬件方面的信息。Dmidecode 遵循SMBIOS/DMI 标准，其输出的信息包括BIOS、系统、主板、处理器、内存、缓存等等。偶发现这个工具很有用，就总结一下。 一、Dmidecode简介 DMI (Desktop Management Interface, DMI)就是帮助收集电脑系统信息的管理系统，DMI信息的收集必须在严格遵照SMBIOS规范的前提下进行。SMBIOS(System Management BIOS)是主板或系统制造者以标准格式显示产品管理信息所需遵循的统一规范。SMBIOS和DMI是由行业指导机构Desktop Management Task Force (DMTF)起草的开放性的技术标准，其中DMI设计适用于任何的平台和操作系统。 DMI充当了管理工具和系统层之间接口的角色。它建立了标准的可管理系统更加方便了电脑厂商和用户对系统的了解。DMI的主要组成部分是Management Information Format (MIF)数据库。这个数据库包括了所有有关电脑系统和配件的信息。通过DMI，用户可以获取序列号、电脑厂商、串口信息以及其它系统配件信息。 dmidecode的输出格式一般如下： Handle 0×0002 DMI type 2, 8 bytes Base Board Information Manufacturer:Intel Product Name: C440GX+ Version: 727281-0001 Serial Number: INCY92700942 其中的前三行都称为记录头(recoce Header), 其中包括了： recode id(handle): DMI表中的记录标识符，这是唯一的,比如上例中的Handle 0×0002。 dmi type id: 记录的类型，譬如说:BIOS，Memory，上例是type 2，即”Base Board Information” recode size: DMI表中对应记录的大小，上例为8 bytes.（不包括文本信息，所有实际输出的内容比这个size要更大。）记录头之后就是记录的值 decoded values: 记录值可以是多行的，比如上例显示了主板的制造商(manufacturer)、model、version以及serial Number。 二、Dmidecode的作用 dmidecode的作用是将DMI数据库中的信息解码，以可读的文本方式显示。由于DMI信息可以人为修改，因此里面的信息不一定是系统准确的信息。 三、安装Dmidecode Dmidecode 在主流的Linux 发行版中都可以找到，只需通过所用发行版的包管理器安装即可，如： 51气象中的统计方法总结 2、判别分析；广东省徐闻气象局[20]用二级判别做台风登陆地段； 3、相关分析；近20年来在气象统计中用得较多的主要有典型相关（；奇异值分解（SVD）也是提取两个场的最大线性相关； 4、气象场的分解及其应用；50年代中期由Loreng引入到大气科学研究中的；4．1经验正交函数（EOF）分解；章基嘉等[30]应用经验正交函数对亚洲500hP；4．2主成份（主分量） 2、判别分析 广东省徐闻气象局[20]用二级判别做台风登陆地段的预报。Fisher、Bayes以及逐步判别等虽然在气象实际中广泛应用,但严格地说,这些方法仅当变量为正态分布时才可应用， Logistic判别对变量的基本假设条件较宽,对未经正态检验的变量应用本方法是可行的，且可用于既有连续变量又有多值离散变量的情形。吕纯濂等[21] 将Logistic判别引入中国气象界,并研究了二次Logistic判别[22]分析及逐步判别[23]在气象中的应用。 3、相关分析 近20年来在气象统计中用得较多的主要有典型相关（CCA）分析和奇异值分解（SVD）方法。CCA是提取两个气象场的最大线性相关摸态的方法。朱盛明、祝浩敏[24]在数值预报的解释应用中用典型相关分析提取有物理意义的预报因子作预报方程。陈嘉玲、谢炯光[25]用典型相关分析作中期冷空气预报。黄嘉佑[26]用典型相关分析作副高的统计动力预报。近年来发展了一种新的CCA改进方法，称为典型相关分析的BP（Barnert 和Preisendorfer）方法,在气象统计中也得到了应用[27]。 奇异值分解（SVD）也是提取两个场的最大线性相关摸态的方法，SVD 方法可以变成是两个要素场关系的扩大EOF分析。谢炯光等[28]用奇异值分解方法，求出了广东省前汛期（4-6月）西太平洋场海温与广东省降水场的6对奇异向量，来作汛期降水趋势预报。江志红等[29]用SVD方法讨论了中国夏半年降水与北太平洋海温异常的关系。 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· 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 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 实习二：大气环流分型 一、实习目的及要求 本实习的目的是掌握大气环流分型的基本方法－－EOF（经验正交函数分解）；要求熟悉EOF方法和程序的应用：用相关GRADS气象绘图系统，编写数据描述文件以及GRADS执行程序，用图形输出空间向量场；并能正确分析结果数据，完成实习报告。 二、实习内容 对1948-2008年1月欧亚（20-700N；40o-140oE）500hPa位势高度场的标准化序列进行自然正交展开，绘图主要的异常环流型环流型，输出讨论EOF分析主要参数标。 三、实习步骤 1、实习资料 NCEP/NCAR 1948－2008年1月的500百帕月平均高度场资料，资料范围为（900S-900N,00-3600E) 网格距为2.50×2.50,纬向格点数为144，经向格点数为41 资料为GRD格式，资料从南到北、自西向东排列，每月为一个记录，按年逐月排放。 2、实习方法 EOF功能：从一个气象场多次观测资料中识别出典型空间场型及其时间演变规律。EOF展开就是将气象变量场分解为空间函数(V)和时间函数(T)两部分的乘积之和：X=VT。 应用步骤： ①数据输入（主程序） ②资料预处理（距平或标准化处理） call TRANSF(N,M,F,AVF,DF,KS) ③计算协方差矩阵call FORMA(N,M,MNH,F,A) ④用Jacobi方法计算协方差矩阵的特征值与特征向量 JCB(mnh,A,S,EPS） ⑤将特征值从大到小排列call ARRANG(KV,MNH,A,ER,S) ⑥计算特征向量的时间系数call TCOEFF(KVT,KV,N,M,MNH,S,F,V,ER) ⑦计算每个特征向量的方差贡献call OUTER(KV,ER) ⑧结果输出（主程序） 3、编写程序 （1)绘制1948-2008年1月欧亚地区500hPa位势平均高度场图 实习配置的GRADS数据描述文件： dset d:\nyclimate\sh2\hgt500.grd undef -9.99E+33 title monthly mean hgt from the NCEP Reanalysis UNIX命令大全详解-完整版.txt爱尔兰﹌一个不离婚的国家，一个一百年的约定。难过了，不要告诉别人，因为别人不在乎。★真话假话都要猜，这就是现在的社会。 vi全屏幕编辑器 vi(Visual)是以视觉为导向的全屏幕编辑器、共分为三种方式（mode): command方式： 任何输入都会作为编辑命令，而不会出现在屏幕上，若输入错误则有“岬”的声音；任何输入都引起立即反映 insert方式： 任何输入的数据都置于编辑寄存器。在command方式下输入（I,a,A等）,可进入insert方式，insert方式下按ESC，可跳回command方式。 escape方式： 以“：”或者“/”为前导的指令，出现在屏幕的最下一行，任何输入都被当成特别指令。 进入vi（在系统提示符下面输入以下指令）: vi 进入vi而不读入任何文件 vi filename 进入vi并读入指定名称的文件（新、旧文件均可）。 vi +n filename 进入vi并且由文件的第几行开始。 vi +filename 进入vi并且由文件的最后一行开始。 vi + /word filename 进入vi并且由文件的word这个字开始。 vi filename(s) 进入vi并且将各指定文件列入名单内，第一个文件先读入。 vedit 进入vi并且在输入方式时会在状态行显示“INSERT MODE"。 编辑数个文件（利用vi filename(s))进入vi后） :args 显示编辑名单中的各个文件名 :n 读入编辑名单中的下一个文件 :rew 读入编辑名单中的第一个文件 :e# 读入编辑名单内的前一个文件 :e file 读入另一个文件进vi(此文件可不在编辑名单内）,若原文件经修改还没有存档，则应先以: w 存档。 :e! file 强迫读入另一个文件进入vi，原文件不作存档动作。 存储及退出vi :w filename 存入指定文件，但未退出vi（若未指定文件名则为当前工作的文件名）。 :wq 或者 :x或者zz 存文件，并且退出vi. :q 不作任何修改并退出vi。 :q! 放弃任何修改并退出vi。 :!command 暂时退出vi并执行shell指令，执行完毕后再回到vi。 :sh 暂时退出vi到系统下，结束时按Ctrl + d则回到vi。 加数据指令 i 在关标位置开始插入字符，结束时候按ESC键。 I 在光标所在行的最前面开始加字，结束时按ESC键。 a 在光标位置后开始加字，结束时按ESC键。 A 在光标所在行的最后面开始加字，结束时按ESC键。 o 在光标下加一空白行并开始加字，结束时按ESC键。 O 在光标上加一空白行并开始加字，结束时按ESC键。 !command 执行shell指令，并把结果加在光标所在行的下一行。 删除指令 nx 删除由光标位置起始的n个字符（含光标位置，按一个x表示删除光标所在的字符） nX 删除由光标位置起始的n个字符（不含光标位置）。 ndw 删除光标位置其实的n个字符组（word)。 第6讲编译预处理 6.1 编译预处理的根概念和特点 预处理——是指在进行编译的第一遍扫描(词法扫描和语法分析)之前所作的工作。 6.1.2 编译预处理的特点 ⑴预处理命令均以“#”号开头，在它前面不能出现空格以外的其他字符。 ⑵每一行命令独占一行。 ⑶命令不以“；”为结束符，它不是C语句。 ⑷预处理程序控制行的作用范围仅限于说明它们的那个文件。 ◇Ｃ语言提供的预处理功能有：宏定义、文件包含、条件编译等。 ◇合理地使用预处理功能编写的程序便于阅读、修改、移植和调试，也有利于模块化程序设计。 6.2 宏定义 宏——在Ｃ语言源程序中允许用一个标识符来表示一个字符串，称为“宏”。 宏名——被定义为“宏”的标识符称为“宏名”。 宏代换(宏替换或宏展开)——在编译预处理时，对程序中所有出现的“宏名”，都用宏定义中的字符串去代换，这称为“宏代换”或“宏展开”。 6.2.1 不带参的宏定义 其定义的一般形式为： #define 标识符字符串 ◇在前面介绍过的符号常量的定义就是一种无参宏定义。 #define PI 3.14.5926 ◇常对程序中反复使用的表达式进行宏定义。 例如： #define M (y*y+3*y) 用标识符M来代替表达式(y*y+3*y)。 在编写源程序时，所有的(y*y+3*y)都可由M代替。【例】 #includeGIS空间分析复习提纲及答案
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