MATLAB eof用法,[转载]基于Matlab软件进行EOF分解、回归趋势分析

clear

close

clc

ncload('E:/data/mon/ndvi79-06.nc','time','lat','lon','ndvi');

%第一部分：数据处理，剔除缺失值，求距平，并修正为等权重

%下面均针对温娜的sst进行标注

%选取区域：纬度：-9.5-59.5 ；经度：60.5-149.5

ilat=find(lat>=-10 & lat<60);

nlat=length(ilat);

slat=lat(ilat);%选取区域纬度

ilon=find(lon>=60 & lon<=150);

nlon=length(ilon);

slon=lon(ilon);%选取区域经度

itim=1:264; %选取时间为：1982.01-2003.12

ntim0=length(itim);

%表示月份数264 nyr=ntim0/12; %表示年数22

nph=nlat*nlon; %表示总共格点数

nph

st1=ndvi(itim,ilat,ilon);&4*70*90，将变量ndvi赋值给st1，以便后面统一使用公共变量st

st2=st1;&4*11*48，这里本该进行重新插值为低网格，即两两合并

%对每个格点进行计算月度年序列均值，然后计算月度年序列距平值

ndstp2=length(st2(1,:,1)); p

ndstp3=length(st2(1,1,:)); �

nlatlon=ndstp2*ndstp3;%表示低网格化后格点数目

% to get rid of the defaut value

%剔除缺失值，重新生成相应序列

st3=reshape(st2,ntim0,nlatlon);&4*6300(=70*90)

n1=find(abs(st3(1,:))<999); %寻找非缺失值位置 npstp=length(n1); %剔除缺失值后网个数：3136个

st4=st3(:,n1); %将剔除缺失值后的值重新赋值给264*3136

% to get rid of the seasonal cycle

st5=reshape(st4,12,nyr,npstp); *22*3136

st6_1=st5(3:5,:,:); %选取每个格点每年3到5月份值，3*22*3136 %从下面开始由于数据汇总，序列长度缩短为22个

st6_2=sum(st6_1,1); %对数据计算3-5月份ndvi和，得1*22*3136

st6=squeeze(st6_2); "*3136

%

st7=st6-mean(st6,1); clear

ntim0;

ntim=nyr; %由于数据汇总

，序列长度缩短，这里重新定义ntim；

for i=1:ntim

st7(i,:)=st6(i,:)-mean(st6,1); "*3136

end

st8=reshape(st7,ntim,npstp); "*3136

st9=st8; "*3136，这里本该进行剔除趋势

% to get equal weight in every point

%首先将缺失值部分补全，然后赋予等权重

st10(1:ntim,1:nlatlon)=-999; "*6300

st10(1:ntim,n1)=st8; "*6300

st11=reshape(st10,ntim,ndstp2,ndstp3);"*70*90

for i=1:ndstp2

st12(:,i,:)=st11(:,i,:)*sqrt(cos(slat(i)*3.14/180));"*70*90

end

%下面再次剔除缺失值

st13=reshape(st12,ntim,ndstp2*ndstp3); "*6300

st14(1:ntim,1:npstp)=st13(:,n1); "*3136

stp=st14

; "*3136

%第二部分 ： 下面进行 EOF

分析,数据为全年观测值距平，但由于格点数大于时间维，故采用时空转换求解

cst=stp*stp'./ntim;"*22

[eof0,lamda0,explain0]=pcacov(cst);%eof0: 22*22

eof1=stp'*eof0; %

时空转换后空间模态：3136*22

for i=1:ntim

sd=norm(eof1(:,i));

eof2(:,i)=eof1(:,i)/sd;%将空间模态归一化

end

pca0=stp*eof1; %主成分得分22*22

for i=1:ntim

sd=norm(pca0(:,i));

pca(:,i)=pca0(:,i)/sd;%将时间序列归一化

end

lamda=(npstp/ntim)*lamda0;

explain=lamda/sum(lamda)*100;

%下面将EOF空间模态结果coef补全，缺失位置赋值-999，

eof3=eof2'; %

为了后面存储方便，进行转置：22*3136

eof4(1:ntim,1:nlatlon)=-999; "*6300

eof4(1:ntim,n1)=eof3; %将上述转置后空间模态，利用有值位置你n1进行填充真值，得到：22*6300空间模态，一行表示一个模态

eof=reshape(eof4,ntim,ndstp2,ndstp3);R8*11*48 一行一个转换，这利于后面存储

%第三部分： 求解空间场的回归趋势

for i=1:npstp

% x=[ones(ntim,1),1:ntim]';

% y=stp(:,i);

% [b,bint,r,rint,stats]

= regress(y,x);

% stpcoef=b(2);

% stpfstat=stats(3);

x=[1:ntim]';

y=stp(:,i);

nstats

= regstats(y,x);%给出回归常用统计量

stpcoef0(i)=nstats.beta(2);

stpstat0(i)=nstats.fstat.pval;

end

%首先我们不考虑显著性水平时回归系数

stpcoef1=stpcoef0;

stpcoef2(1:nlatlon)=-999; stpcoef2(n1)=stpcoef0; stpcoef=reshape(stpcoef2,ndstp2,ndstp3);

%其次我们考虑显著性水平，

stpstat1=stpcoef0;

n2=find((stpstat1>0.10));

stpstat1(n2)=-999;

stpstat2(1:nlatlon)=-999; stpstat2(n1)=stpstat1; stpstat=reshape(stpstat2,ndstp2,ndstp3);

%第四部分：将结果输出到grads使用的格式资料

%将上述回归分析结果输出为grads使用的二进制格式：reg1022.dat，并给出描述ctl文件：reg1022.ctl；

fid=fopen(['D:/lee0921/Leedata/reg1022.dat'],'w')

B1=stpcoef;

B1=B1';

fwrite(fid,B1,'float32');

B2=stpstat;

B2=B2';

fwrite(fid,B2,'float32'); fclose(fid);

%=====================================================

a1=['dset

D:/lee0921/Leedata/reg1022.dat'];

a2=['undef -999'];

a3=['title Regression

trend of MAM NDVI (NDVI/decade:1982-2003'];

a4=['xdef

90 linear 60.5 1'];

a5=['ydef

70 linear -9.5 1'];

a6=['zdef

1 linear 0 0'];

a7=['tdef 1

linear 00Z01JAN1982 12mo'];

a8=['vars 2']; a91=['stpcoef

0 -999 the regression trend of MAM

NDVI']; a92=['stpstat

0 -999 the regression trend of MAM

NDVI']; a10=['endvars'];

fid=fopen('D:/lee0921/Leepro/r-ndvi-pre/reg1022.ctl','w'); fprintf

(fid, '%sn',a1);

fprintf

(fid, '%sn',a2);

fprintf

(fid, '%sn',a3);

fprintf

(fid, '%sn',a4);

fprintf

(fid, '%sn',a5);

fprintf

(fid, '%sn',a6);

fprintf

(fid, '%sn',a7);

fprintf

(fid, '%sn',a8);

fprintf

(fid, '%sn',a91);

fprintf

(fid, '%sn',a92);

fprintf

(fid, '%sn',a10);

fclose(fid);

clear a1 a2 a3 a4 a5 a6 a7 a8 a91 a92 a10

B1 B2

%将上述EOF分解的时间系数项输出到grads使用的二进制格式：pca1022.dat，并给出描述ctl文件：pca1022.ctl；

fid=fopen(['D:/lee0921/Leedata/pca1022.dat'],'w');

for i=1:ntim

%这里ntim代表变量个数22个，即以变量作为外循环，以时间作为内循环

spca=pca(i,:);

B=spca;

fwrite(fid,B,'float32'); end

fclose(fid);

%=====================================================

a1=['dset

D:/lee0921/Leedata/pca1022.dat'];

a2=['undef -999'];

a3=['title PCA

from 198201-200312'];

a4=['xdef

1 linear 1 1'];

a5=['ydef

1 linear 1 1'];

a6=['zdef

1 linear 0 0'];

a7=['tdef 22

linear 00Z01JAN1982 12mo'];

a8=['vars 22']; % for

i=1:22

% a9=['pca'

num2str(i+9-1), ' 0 -999 mon mean eof of ndvi'];

% fprintf

(fid, '%sn',a9);

% end

a10=['endvars'];

fid=fopen('D:/lee0921/Leepro/r-ndvi-pre/pca1022.ctl','w'); fprintf

(fid, '%sn',a1);

fprintf

(fid, '%sn',a2);

fprintf

(fid, '%sn',a3);

fprintf

(fid, '%sn',a4);

fprintf

(fid, '%sn',a5);

fprintf

(fid, '%sn',a6);

fprintf

(fid, '%sn',a7);

fprintf

(fid, '%sn',a8);

for i=1:22

a9=['pca' num2str(i), '

0 -999 mon mean eof of ndvi'];

fprintf (fid,

'%sn',a9);

end

fprintf (fid,

'%sn',a10);

fclose(fid);

clear a1 a2 a3 a4 a5 a6 a7 a8 a9 a10

B

%将上述EOF分解的结果输出为grads使用的二进制格式：eof1022.dat，并给出描述ctl文件：eof1022.ctl；

fid=fopen(['D:/lee0921/Leedata/eof1022.dat'],'w');

for i=1:22

seof=eof(i,:,:);

B=squeeze(seof);

B=B';

fwrite(fid,B,'float32'); end

fclose(fid);

%=====================================================

a1=['dset

D:/lee0921/Leedata/eof1022.dat'];

a2=['undef -999'];

a3=['title EOF

from

198201-200312 ','(',num2str(explain(1)),'%)'];

a4=['xdef

90 linear 60.5 1'];

a5=['ydef

70 linear -9.5 1'];

a6=['zdef

1 linear 0 0'];

a7=['tdef 22

linear 00Z01JAN1982 12mo'];

a8=['vars 1']; a9=['eof

0 -999 mon mean eof of ndvi']; a10=['endvars'];

fid=fopen('D:/lee0921/Leepro/r-ndvi-pre/eof1022.ctl','w'); fprintf

(fid, '%sn',a1);

fprintf

(fid, '%sn',a2);

fprintf

(fid, '%sn',a3);

fprintf

(fid, '%sn',a4);

fprintf

(fid, '%sn',a5);

fprintf

(fid, '%sn',a6);

fprintf

(fid, '%sn',a7);

fprintf

(fid, '%sn',a8);

fprintf

(fid, '%sn',a9);

fprintf

(fid, '%sn',a10);

fclose(fid);

clear a1 a2 a3 a4 a5 a6 a7 a8 a9 a10

B

%

将原始ndvi资料转换为grads使用的二进制格式：ndvi79_06_mon_mean.dat，并给出描述ctl文件：ndvi1019.ctl；

fid=fopen(['D:/lee0921/Leedata/ndvi79_06_mon_mean.dat'],'w');

for t=1:300

sndvi=ndvi(t,:,:);

B=squeeze(sndvi);

B=B';

fwrite(fid,B,'float32'); end

fclose(fid);

%=====================================================

a1=['dset

D:/lee0921/Leedata/ndvi79_06_mon_mean.dat'];

a2=['undef -999'];

a3=['title NDVI

from 197901-200612'];

a4=['xdef

360 linear -179.5 1'];

a5=['ydef

180 linear -89.5 1'];

a6=['zdef

1 linear 0 0'];

a7=['tdef 300

linear 00Z01JAN1979 1mo'];

a8=['vars 1']; a9=['ndvi

0 -999 mon mean of ndvi']; a10=['endvars'];

fid=fopen('D:/lee0921/Leepro/r-ndvi-pre/ndvi1019.ctl','w'); fprintf

(fid, '%sn',a1);

fprintf

(fid, '%sn',a2);

fprintf

(fid, '%sn',a3);

fprintf

(fid, '%sn',a4);

fprintf

(fid, '%sn',a5);

fprintf

(fid, '%sn',a6);

fprintf

(fid, '%sn',a7);

fprintf

(fid, '%sn',a8);

fprintf

(fid, '%sn',a9);

fprintf

(fid, '%sn',a10);

fclose(fid);

clear

a1 a2 a3 a4 a5 a6 a7 a8 a9 a10 B

%

%clear

eof0 eof1 eof2 eof3 eof4 st1 st2 st3 st4 st5 st6 st6_1 st6_2 st7

st8 st9 st10 st11 st12 st13 st14;

%clear

stpcoef0 stpcoef1 stpstat0 stpstat1;

%clear

i ans explain0 lamda0 fid nstats pca0 sd seof spca x y;