EOF分析

摘要： 为研究黄河流域气候变化特征,利用线性趋势、5 a滑动平均、Mann-Kendall趋势和突变检验以及经验正交函数分解方法(EOF),对黄河流域1961—2019年降水量时空变化规律进行分析。1961—2019年黄河流域年降水量总体呈不显著减少趋势,1961—1972年和1985—2001年为两个年降水量下降期,1973—1984年和2002—2019年两个时段年降水量呈上升趋势,1964年前后年降水量发生突变性减少。黄河流域整体夏季和冬季降水量呈不显著增加趋势,春季和秋季呈不显著减少趋势,除上游地区在冬季呈显著增加趋势外,各地区在四季表现出不显著增加或减少趋势。根据EOF分析,1961—2019年黄河流域年降水场前两个特征向量能较好地表达其时空变化特征,第一特征向量场呈一致性分布,第二特征向量场呈“西北-东南”反位相分布;根据其时间系数,可将黄河流域不同年份降水特征划分为4种分布形式:全流域偏少、全流域偏多、流域东南部偏多(西北部偏少)和流域西北部偏多(东南部偏少)。

摘要： 根据1971—2018年陕西省94个气象观测站逐日气象资料,采用线性倾向率、累积距平、小波分析和EOF分析等方法,对陕西省人体舒适度日数时空变化特征进行了统计分析。结果表明:陕西全省大部分时间体感状态为从冷到舒适,日数占85.2%;体感状态为暖和以上日数较少,无炎热和酷热天气。1981—2018年陕西省平均人体舒适日数为132 d,呈显著增多趋势,线性倾向率为0.524 d·a^(-1),四季中春、夏两季人体舒适日数增加最为显著。人体舒适日数存在准4 a和准8 a的振荡周期,滑动T检验表明陕西省及三个地区的人体舒适日数均在1997年左右发生了明显的突变。陕西全省3—11月均存在舒适日,舒适日数主要分布在5—9月,陕北7—8月舒适日数较多,陕西中部6—8月舒适日数较多,陕西南部6—9月舒适日数较多。年人体舒适日数呈现南多北少的空间分布特征,陕南汉中和安康地区最多。EOF分析结果显示,年均人体舒适日数异常分布在全省存在一致性。倾向率空间分布表明陕西全省80%的地区人体舒适日数均呈增长趋势,仅榆林北部、延安北部和安康东部11个区县人体舒适日数呈减少趋势。陕西全省不舒适日数变化呈显著减少趋势,倾向率为-0.548 d·a^(-1),其中冷不舒适日数减少显著。陕西省人体不舒适主要表现为冷不舒适,主要集中在陕北西北部、南部山区和中部的太白和华山两个高山区;人体热不舒适主要分布在在陕南的汉中和安康地区及关中的西安地区,且日数很少。

摘要： 基于梅州市7个国家气象观测站和99个区域自动气象站“龙舟水”期间的降水量资料,利用趋势分析、M-K检验、滑动t检验、小波分析和EOF分析等方法,对梅州市“龙舟水”时空分布特征进行分析。研究结果表明:①1991—2020年梅州市“龙舟水”降水量呈上升趋势,“龙舟水”降水量异常年份偏多;②1991—2020年梅州市“龙舟水”降水量并未发生突变;③1991—2020年,梅州市“龙舟水”降水量主要受7 a左右、10 a左右、14 a左右和22 a左右时间尺度的准周期振荡影响;④梅州市“龙舟水”大值区主要集中在平远、蕉岭和大埔北部一带;“龙舟水”小值区位于梅州的中南部和东南部;⑤对近30 a梅州市“龙舟水”作EOF分析结果表明,前3个模态解释方差占78.73%,分别为全市一致偏多(少)型,东南—西北向偶极型,南北向偶极型。

摘要： 【目的】估算河南省气候生产潜力,探讨气候生产潜力的影响因素及其与粮食产量的关系,为充分利用气候资源和粮食增产提供依据。【方法】利用河南省17个气象站点1960-2020年气温和降水量数据,运用Thornthwaite Memorial模型、经验正交函数(EOF)分解和Morlet小波分析等方法估算河南省气候生产潜力,评估气候变化对其的影响,探讨气候生产潜力与粮食产量的关系。【结果】近61年来河南省气候生产潜力年平均为1209.94 g/m^(2),并以每10年5.14 g/m^(2)的倾向率呈微弱上升趋势;在空间分布上,河南省气候生产潜力由东南向西北递减;EOF分析表明,河南省气候生产潜力空间分布主要分为2种类型,EOF1反映了河南省气候生产潜力变化趋势的整体一致性,EOF2反映河南省气候生产潜力呈东南-西北相反变化特征;Morlet小波分析表明,近61年河南省气候生产潜力存在28年左右的主周期变化;“暖湿化”气候有利于河南省气候生产潜力的提高,在未来全省气候显著变暖背景下,气候生产潜力的大小将依赖于降水量变化;1978-2019年河南省粮食产量呈显著上升趋势,气候资源利用率逐渐提高,21世纪10年代平均气候资源利用率已达47.63%。【结论】河南省粮食产量及气候资源利用率逐步提高,未来仍有较大提升空间。

摘要： 涨潮槽是全球河口普遍存在的重要地貌单元,其动力沉积过程直接关乎河口涨潮槽冲淤稳定。但因径、潮流耦合及高强度人类活动,当前世界大部分河口涨潮槽动力沉积已发生迅速变化,进而引起河槽萎缩。基于此,以2020年6月在长江口南支最大的涨潮槽——新桥水道采集的大范围表层沉积物样品为基础,利用样品的粒径数据并借助经验正交函数(EOF)开展新桥水道表层沉积物分布格局及其影响因素研究。结果表明:新桥水道可分为3个沉积区,其中新桥水道上游河段沉积物主要由粉砂质砂和黏土质粉砂组成,沉积物分选较差;新桥水道中游河段沉积物由砂组成,沉积物分选较好;新桥水道下游河段沉积物分选性差,主要由砂、粉砂质砂、砂质粉砂以及黏土质粉砂组成。新桥水道沉积动力特征可以分为3种模式,其中主要模式为径流和潮流共同作用下,新桥水道上游及下游局部河道形成以砂质粉砂与黏土质粉砂为主的沉积格局;次要模式为局部河势影响下,新桥水道中、下游局部河段形成以粉砂质砂为主的沉积格局;第三模式为洪季径流影响下以砂为主的沉积格局。扁担沙沙尾下移导致进入新桥水道径流增强引起表层沉积物变粗。东风西沙水库的构建诱发新桥水道上段尖端沉积物变细。

摘要： 为了更好地分析中国西南地区近60年来夏季降水的变化特征,利用1961~2017年西南地区76个气象站点的降水量资料和NCEP/NCAR再分析月平均资料,主要运用经验正交函数分解(EOF)、Morlet小波分析、集合经验模态分解(EEMD)等方法对该地区近60年夏季降水量的空间分布特征以及时间变化特征进行研究。结果表明:1) 西南地区近60年来夏季降水量空间分布不均匀,大体呈现东多西少,南多北少的变化趋势。2) EOF分析表明:第1模态显示西南地区夏季降水呈全区一致型;第2模态显示夏季降水在西北–东南有“正–负–正”的分布类型;第3模态显示夏季降水呈全区一致型。3) 小波分析表明:夏季降水主要有2年、3~7年、8年以及12~22年的变化周期。4) EEMD分解表明:夏季降水具有2.85年、6年、16.28年、28.5年的变化周期,且在整个时间尺度上呈下降趋势。5) 西南地区趋势系数正值区和负值区交错分布,年平均降水的相对变率不大,从西南到东北由正转负。

摘要： 采用SBAS-InSAR技术对43景Sentinel-1A影像进行处理,获取延安新区(北区)地表形变信息,并运用经验正交函数对结果进行分解,得到研究区域的时间系数和空间分布。结果表明,延安新区(北区)的最大沉降速率为-56 mm/a,最大抬升速率为32 mm/a。从第1模态可以看出,挖方、填方是造成地表抬升和沉降的主要原因;第2模态则反映了工程建设不同时期对应的不同地表形变状态,即加速、减缓、平稳3个阶段。

摘要： 利用江苏省24个国家站降水、日照时数观测资料,以及NCEP/NCAR再分析资料、海温指数、HadISST全球海表温度资料,采用EOF分析、合成分析等方法,分析了1961-2019年江苏省冬季连阴雨(雪)出现次数全省一致偏多年份的异常环流特征及其成因。结果表明:江苏省冬季连阴雨(雪)出现次数的空间分布主要为全省一致型和南北相异型,前者为主要模态。连阴雨(雪)出现次数全省一致偏多型年份,中高纬高层欧亚地区上空环流形势为“+-+”分布型,位于青藏高原北部高压脊以及东亚大槽和欧洲东部低压槽均较常年偏弱。低层位于欧亚地区中部的冷高压较常年偏弱,导致冷空气势力偏弱。中低纬低层西太平洋(菲律宾附近)存在异常反气旋环流,其西部的异常偏南气流加强了水汽的向北输送,冷暖气流在30°N交汇抬升,为江苏省连阴雨(雪)天气过程提供了有利的水汽条件和抬升条件。当中部型El Nino事件发生时.Walker环流在西太平洋的异常下沉气流会激发出异常反气旋,使得东亚冬季风减弱,向北水汽输送加强,导致江苏省一致偏多型连阴雨(雪)天气的发生。

摘要： 本文选取黄河流域1961—2020年90个气象站点的实测逐月降水和气温数据,采用SPEI指数、交叉小波变换和经验正交函数等方法探究流域干旱时空演变在年、季尺度上的特征,并结合气象因子,研究长期干旱与大气之间的遥相关性。结果表明,年尺度上,流域SPEI以0.102/10a幅度呈现干旱趋势,干旱发生频率为25.0%~38.3%,等级越低,发生频率越高;空间上,以景泰—固原—临夏—合作线为界,呈现西湿东干趋势;季尺度上,冬季干旱化趋势最弱,春季和夏季次之,秋季最为明显;EOF分析显示,流域整体以干旱分布为主,但是干旱情况呈现缓解趋势;交叉小波变换分析显示,MEI与SPEI相关性最高,表明流域内与气温和降水有关的干旱演变与ENSO事件密切相关。研究成果可为黄河流域干旱减灾和水资源管理提供理论依据。

摘要： 西南地区因紧邻青藏高原,地形地貌复杂,由于受南亚季风、东亚季风和高原季风的共同影响,其气候呈现出独特性,是我国气候变化的敏感区和脆弱区,也是极端天气气候事件发生最为频繁的地区之一。本文利用1969-2020年93个气象站的逐日气温和降水数据,通过选取11个极端降水指数,采用线性回归分析、M-K突变检验、EOF分析等方法,不仅对西南地区52年极端降水的时空变化特征进行了分析,而且通过计算复合比率对其与强ENSO事件的关系进行了探讨。研究表明:(1)西南地区在1969-2020年整体呈现降水频率和强度增大,极端降水增多的趋势,按地形划分的四个区域也呈现出不同程度的降水特征;(2)在52年各站点空间平均变化率分布上,西南地区各站点的整体连续干旱日增多,连续降水日减少,降水量呈现由西北向东南递减的趋势,但极端降水事件增多,其中横断山脉地区的极端降水事件增加幅度最为明显;(3)极端降水指数的突变年代主要分布在20世纪80年代中期和21世纪前期,EOF分析表明,极强降水量R99p的增长趋势是由西向东减少,5日最大降水量RX5的增长趋势呈现中间减少、两边增多的分布型式;(4)西南地区的极端降水指数与强ENSO事件关系密切,主要表现为在强厄尔尼诺年降水总量多,降水持续时间长且极端降水事件多,在强拉尼娜年则降水总量少,但降水强度大,极端降水事件少的特点,其极端降水事件会受强ENSO事件的影响而发展。该研究结果能为相关部门在全球变暖背景下更全面了解和应对西南地区极端降水事件以及防洪减灾措施制定提供重要的科学参考依据。

摘要： 本文利用广东86个气象站的气象观测资料和美国国家环境预报中心(NCEP/NCAR)的再分析资料,通过合成分析、对比分析、小波分析和eof分析等方法,分析了广东极端降水事件的和年际年代际变化规律及其突变和周期,运用EOF和REOF分析方法将广东省极端降水事件分型,最后分析了广东极端降水事件异常年份环流变化.结果表明:广东极端降水事件多出现在4月到9月,年均极端降水次数分布较为均匀,从春季到秋季,极端降水大值区由北向南移动,前汛期、后汛期和汛期极端降水频次的共同特点是波动变化,有明显的年际和年代际变化特征.前汛期和整个汛期极端降水频次在1970年代初期有显著的突变,后汛期和整个汛期极端降水频次在1990年代初期有显著的突变,汛期极端降水频次在1980年代初期汛期极端降水频次由高于平均值向低于平均值突变.在前汛期、后汛期和汛期均存在2～4年准周期变化,但2～4年准周期变化的最强信号出现时段有所不同.显然后汛期和整个汛期广东极端降水频次周期变化在90年代中期前后发生了突变,由之前的显著10年左右和15年左右准周期变化转变为6年左右的准周期变化.汛期、后汛期广东极端降水频次在90年代中期前后存在明显的周期突变.90年代中期后与之前相比准周期变化变小.在全年、前汛期、后汛期和汛期整个区域特征向量均为一致的正值,表明广东极端降水事件空间变化具有整体性,一致偏多或一致偏少,全年极端降水频次第一个特征向量在雷州半岛和东南部偏东地区存在低值中心.它们的第二特征向量分布特征基本相似,即南部为正值区,北部为负值区,韶关东北部和梅州北部为正值,表明广东极端降水频次具有明显的南北反相分布特征,南多北少或北多南少,而韶关东北部和梅州北部的变化跟南部相同.6六个主要的空间分布模型:Ⅰ区-西北部型;Ⅱ区-中部型;Ⅲ区-三角洲型;Ⅳ区-中部偏西型;Ⅴ区-东部偏东型;Ⅵ区-雷州半岛型.

摘要： 本在应用WRF模式对2008年8月25日发生在上海的一次百年不遇的暴雨过程进行数值模拟基础上，利用模式的较高分辨率输出结果，对暴雨过程的位势扰动场进行了EOF分解。结果表明,EOF1代表了尺度较大的背景天气系统的时空分布演变特征；EOF2、EOF3代表了小尺度天气系统的时空分布演变特征；由于高度场EOF分解收敛速度较快，前三个模态的叠加就能基本描述整个高度场的时空分布演变特征；应用EOF分解，可将影响天气过程的不同尺度的天气系统有效分离，通过不同模态表示出来，进而可以抽取不同尺度的天气系统，单独对其演过程及影响因子进行研究。

摘要： 本在应用WRF模式对2008年8月25日发生在上海的一次百年不遇的暴雨过程进行数值模拟基础上，利用模式的较高分辨率输出结果，对暴雨过程的位势扰动场进行了EOF分解。结果表明,EOF1代表了尺度较大的背景天气系统的时空分布演变特征；EOF2、EOF3代表了小尺度天气系统的时空分布演变特征；由于高度场EOF分解收敛速度较快，前三个模态的叠加就能基本描述整个高度场的时空分布演变特征；应用EOF分解，可将影响天气过程的不同尺度的天气系统有效分离，通过不同模态表示出来，进而可以抽取不同尺度的天气系统，单独对其演过程及影响因子进行研究。

摘要： 本在应用WRF模式对2008年8月25日发生在上海的一次百年不遇的暴雨过程进行数值模拟基础上，利用模式的较高分辨率输出结果，对暴雨过程的位势扰动场进行了EOF分解。结果表明,EOF1代表了尺度较大的背景天气系统的时空分布演变特征；EOF2、EOF3代表了小尺度天气系统的时空分布演变特征；由于高度场EOF分解收敛速度较快，前三个模态的叠加就能基本描述整个高度场的时空分布演变特征；应用EOF分解，可将影响天气过程的不同尺度的天气系统有效分离，通过不同模态表示出来，进而可以抽取不同尺度的天气系统，单独对其演过程及影响因子进行研究。

摘要： 本在应用WRF模式对2008年8月25日发生在上海的一次百年不遇的暴雨过程进行数值模拟基础上，利用模式的较高分辨率输出结果，对暴雨过程的位势扰动场进行了EOF分解。结果表明,EOF1代表了尺度较大的背景天气系统的时空分布演变特征；EOF2、EOF3代表了小尺度天气系统的时空分布演变特征；由于高度场EOF分解收敛速度较快，前三个模态的叠加就能基本描述整个高度场的时空分布演变特征；应用EOF分解，可将影响天气过程的不同尺度的天气系统有效分离，通过不同模态表示出来，进而可以抽取不同尺度的天气系统，单独对其演过程及影响因子进行研究。

摘要： 本在应用WRF模式对2008年8月25日发生在上海的一次百年不遇的暴雨过程进行数值模拟基础上，利用模式的较高分辨率输出结果，对暴雨过程的位势扰动场进行了EOF分解。结果表明,EOF1代表了尺度较大的背景天气系统的时空分布演变特征；EOF2、EOF3代表了小尺度天气系统的时空分布演变特征；由于高度场EOF分解收敛速度较快，前三个模态的叠加就能基本描述整个高度场的时空分布演变特征；应用EOF分解，可将影响天气过程的不同尺度的天气系统有效分离，通过不同模态表示出来，进而可以抽取不同尺度的天气系统，单独对其演过程及影响因子进行研究。

摘要： 本文利用浙江省37个观测站1961年至2008年高温(≥35°C)日数及各站极端最高气温资料，采用EOF方法，取前3个载荷向量及主分量讨论其空间和时间变化特征。结果表明：(1)浙江省平均高温日数主要为自西向东递减，其高值中心位于浙中地区，高温日数从1961～2008年的48年间增加较多，递增率为1.3天/10年；高温日数第一载荷向量全部为正，这反映了浙江省各站高温日数变化具有一致性；高温日数的第二载荷向量西部为负值，东部沿海地区则为正值，反映的是浙西和浙东沿海地区的高温日数的增加速率的区别；这一异常型可能与海洋的影响有关；高温日数先减少而后在增加。高温日数的PC2从1961年到2000年一直是在缓慢而平稳的增加，但在2000年以后突然有一个增大，结合LV2可以发现沿海地区的高温日数的增长较内陆地区增长较快。

摘要： 本文利用浙江省37个观测站1961年至2008年高温(≥35°C)日数及各站极端最高气温资料，采用EOF方法，取前3个载荷向量及主分量讨论其空间和时间变化特征。结果表明：(1)浙江省平均高温日数主要为自西向东递减，其高值中心位于浙中地区，高温日数从1961～2008年的48年间增加较多，递增率为1.3天/10年；高温日数第一载荷向量全部为正，这反映了浙江省各站高温日数变化具有一致性；高温日数的第二载荷向量西部为负值，东部沿海地区则为正值，反映的是浙西和浙东沿海地区的高温日数的增加速率的区别；这一异常型可能与海洋的影响有关；高温日数先减少而后在增加。高温日数的PC2从1961年到2000年一直是在缓慢而平稳的增加，但在2000年以后突然有一个增大，结合LV2可以发现沿海地区的高温日数的增长较内陆地区增长较快。

摘要： 本文利用浙江省37个观测站1961年至2008年高温(≥35°C)日数及各站极端最高气温资料，采用EOF方法，取前3个载荷向量及主分量讨论其空间和时间变化特征。结果表明：(1)浙江省平均高温日数主要为自西向东递减，其高值中心位于浙中地区，高温日数从1961～2008年的48年间增加较多，递增率为1.3天/10年；高温日数第一载荷向量全部为正，这反映了浙江省各站高温日数变化具有一致性；高温日数的第二载荷向量西部为负值，东部沿海地区则为正值，反映的是浙西和浙东沿海地区的高温日数的增加速率的区别；这一异常型可能与海洋的影响有关；高温日数先减少而后在增加。高温日数的PC2从1961年到2000年一直是在缓慢而平稳的增加，但在2000年以后突然有一个增大，结合LV2可以发现沿海地区的高温日数的增长较内陆地区增长较快。

摘要： 本文利用浙江省37个观测站1961年至2008年高温(≥35°C)日数及各站极端最高气温资料，采用EOF方法，取前3个载荷向量及主分量讨论其空间和时间变化特征。结果表明：(1)浙江省平均高温日数主要为自西向东递减，其高值中心位于浙中地区，高温日数从1961～2008年的48年间增加较多，递增率为1.3天/10年；高温日数第一载荷向量全部为正，这反映了浙江省各站高温日数变化具有一致性；高温日数的第二载荷向量西部为负值，东部沿海地区则为正值，反映的是浙西和浙东沿海地区的高温日数的增加速率的区别；这一异常型可能与海洋的影响有关；高温日数先减少而后在增加。高温日数的PC2从1961年到2000年一直是在缓慢而平稳的增加，但在2000年以后突然有一个增大，结合LV2可以发现沿海地区的高温日数的增长较内陆地区增长较快。

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： 本发明公开了一种带有SOF、EOF和EGT的整帧数据解调方法，针对ISO/IEC14443typeB协议规定的106k波特率或212k波特率BPSK副载波特点，在数据期间用开窗法解调数据，得到数据期翻转结果信号；在SOF,EOF,EGT期间，根据位周期检测得到SOF、EOF和EGT翻转点检测结果信号并对其进行延迟，使其与所述数据期翻转结果信号匹配，完成整帧数据的解调。本发明还公开了一种带有SOF、EOF和EGT的整帧数据解调电路，包括：基准ETU计数器，翻转时机延迟阵列电路，翻转结果延迟阵列电路，数据解调产生模块。本发明既能降低误码率，又能为后续模块对帧结构的判断提供准确和完整的副载波解调信号。

摘要： 本发明公开了一种ISO/IEC14443typeB协议的SOF、EOF和EGT的解码电路，包括：一待解调副载波上升沿检测电路，用于检测待解调副载波输入信号的上升沿；一待解调副载波周期计数器，用于在SOF、EGT和EOF期间用系统时钟对待解调副载波周期进行计数；一基准副载波计数器，对基准副载波进行计数，根据协议规定的SOF/EOF的连续低电平持续etu时间，或者EGT的高电平持续时间范围，产生周期检测使能信号；一翻转点判决电路，在周期检测使能信号使能后，检测待解调副载波周期计数器的计数值是否大于等于1.5T，如果大于等于1.5T，则输出1个相位翻转信号。本发明能够正确解调SOF、EOF和EGT，且不影响对数据期间的开窗法数字相关解调。

摘要： 本发明提供一种基于EOF分析的卫星云图时间插值方法，包括：获得基础卫星云图，然后进行EOF分解，EOF分解后，获得时间系数以及空间模态，对时间系数进行谐波拟合，获得时间系数拟合函数，然后进行线性插值，对插值后的时间系数拟合函数以及空间模态进行EOF重构，插值得到卫星云图,与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：可以对原始云图采用时间插值的方法，从而得到更高精度的卫星云图或者补全缺失云图。

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。

摘要： 本发明涉及一种基于改进EOF的海水温度场预测方法，包括下列步骤，历史数据重构；提取当前海域地理信息，形成掩膜文件；经时空正交经验分解得到空间变化特征参量；时间系数拟合；未来N天温度预报；区域温度场重构。本发明在传统时空经验正交分解法的基础上，对海洋要素在时间和空间上进行了重构，得到了较好的预测结果。经过多次验证，本方法可实现温度场的长时间预报。在工程化应用中，节省计算资源，实用性强，可为船舶航海及其他海上平台提供未来的海洋温度预报信息。