夏季平均的一个气象要素去掉年代际变化用什么滤波？

Trinity · 发表于 2016-3-2 21:04:33

感谢二楼详细的解释

Aires · 发表于 2016-3-2 23:01:28

subtropical 发表于 2016-3-2 19:47
谢谢您的回复，大神，我不想保留10年以上的，我要的是100年当中的年际变化，现在已经去掉线性趋势了，所 ...

直接高通滤波就行了

subtropical · 发表于 2016-3-6 20:27:33

Aires 发表于 2016-3-2 23:01
直接高通滤波就行了

谢谢你，还有个问题，我之前对序列做了去线性趋势后出来的海温有正有负，还需要距平化吗？我刚您的给别人的解答中说先去线性趋势，再距平化，然后进行年纪年代际分析，那去线性趋势后正负不是相对气候的距平吗
？

Aires · 发表于 2016-3-6 21:14:17

subtropical 发表于 2016-3-6 20:27
谢谢你，还有个问题，我之前对序列做了去线性趋势后出来的海温有正有负，还需要距平化吗？我刚您的给别人 ...

去掉线性趋势后仍然保留了气候态的信号。比如去掉趋势后的平均值通常不为零，所以这里的正负不能说是相对于气候态的高和低。去掉趋势后再求平均，不再是气候态，只是距平化的必要步骤。你也可以先求气候态，减掉气候态后再去趋势。这两种方法结果都是一样的，因为都是减去线性的东西，顺序无关紧要。

subtropical · 发表于 2016-3-6 21:59:32

Aires 发表于 2016-3-6 21:14
去掉线性趋势后仍然保留了气候态的信号。比如去掉趋势后的平均值通常不为零，所以这里的正负不能说是相对 ...

哦哦非常感谢

{:eb511:}

subtropical · 发表于 2016-3-7 09:36:35

subtropical 发表于 2016-3-6 21:59
哦哦非常感谢

不好意思，我还有个问题，就是我做十一点滑动平均的时候为什么最后两张图空白的？
麻烦您看一下是为什么...

Aires · 发表于 2016-3-7 10:12:03

subtropical 发表于 2016-3-7 09:36
不好意思，我还有个问题，就是我做十一点滑动平均的时候为什么最后两张图空白的？
麻烦您看一下是为什么 ...

那你就查一查这两幅图有没有数据就好了啊

subtropical · 发表于 2016-3-7 10:42:28

Aires 发表于 2016-3-7 10:12
那你就查一查这两幅图有没有数据就好了啊

我查了坑定是有的，可以麻烦帮我看下脚本吗？虽然脚本很长但其实方法很简单，就是对原来的数据处理完之后，提取我要的那些年份画图。
load "$NCARG_ROOT/lib/ncarg/nclscripts/csm/gsn_code.ncl"
load "$NCARG_ROOT/lib/ncarg/nclscripts/csm/gsn_csm.ncl"
load "$NCARG_ROOT/lib/ncarg/nclscripts/csm/contributed.ncl"
load "$NCARG_ROOT/lib/ncarg/nclscripts/csm/shea_util.ncl"
begin
min_lat =  -20.0
  max_lat = 40.0
  min_lon =40.0
  max_lon = 180.0
yrStrt = 1871
  yrLast = 2000
season = "MAM" ; choose chun seasonal
f=addfile("./sst.mnmean.v4.nc","r")
TIME = f->time
  YYYY = cd_calendar(TIME,-1)/100                ; entire file
  iYYYY  = ind(YYYY.ge.yrStrt .and. YYYY.le.yrLast)
  sst = short2flt(f->sst)

st=sst(iYYYY,:,:)
  printVarSummary(st)
  lat=f->lat
lon=f->lon
s1=month_to_season(st,"MAM" )
;nyrs = dimsizes(lh&time)
  printVarSummary(s1)
  s=dtrend_leftdim(s1,False)
  copy_VarMeta(s1,s)
b = addfile("F:/cygwin/app/ncl/lib/ncarg/data/cdf/landsea.nc","r") ; read in land sea mask basemap file
  lsm_s  = landsea_mask(b->LSMASK,s&lat,s&lon)       ; read in land sea mask, and pass it and
                                                         ; the t85 lat/lon arrays into landsea_mask
s = mask(s,lsm_s.eq.0,True)       ; mask out all ocean points from t85
  printVarSummary(s)
  srun=runave_Wrap(s(lat|:, lon|:, time|:),11,0)
printVarSummary(srun)
;xLand  = s                   ; 3D
;xLand  = mask (s, conform(s, oro, (/1,2/)), 1)
;sd=dtrend(srun,False)
;copy_VarMeta(srun,sd)
;vrAvgTime=dim_avg_n_Wrap(s,0)
;printVarSummary(vrAvgTime)
;s=s1(lat|:, lon|:, time|:)-sd
;copy_VarMeta(sd,s)
;printVarSummary(s)
;saon=(s(8,:,:)+s(11,:,:)+s(16,:,:)+s(19,:,:)+s(27,:,:)+s(30,:,:)+s(33,:,:)+s(36,:,:)+s(42,:,:)+s(45,:,:)+s(49,:,:)+s(56,:,:)+s(61,:,:)+s(72,:,:)+s(82,:,:)+s(84,:,:)+s(88,:,:)+s(94,:,:)+s(96,:,:)+s(100,:,:)+s(103,:,:)+s(107,:,:)+s(108,:,:)+s(110,:,:)+s(113,:,:)+s(118,:,:)+s(122,:,:)+s(125,:,:)+s(128,:,:))/29-sAvgTime
vraon1=s(time|8,lat|:,lon|:)-srun(time|8,lat|:,lon|:)
copy_VarMeta(srun,vraon1)
;printVarSummary(vraon1)
vraon2=s(time|11,lat|:,lon|:)-srun(time|11,lat|:,lon|:)
copy_VarMeta(srun,vraon2)
;printVarSummary(vraon2)
vraon3=s(time|16,lat|:,lon|:)-srun(time|16,lat|:,lon|:)
copy_VarMeta(srun,vraon3)
vraon4=s(time|19,lat|:,lon|:)-srun(time|19,lat|:,lon|:)
copy_VarMeta(srun,vraon4)
  vraon5=s(time|27,lat|:,lon|:)-srun(time|27,lat|:,lon|:)
copy_VarMeta(srun,vraon5)
vraon6=s(time|30,lat|:,lon|:)-srun(time|30,lat|:,lon|:)
copy_VarMeta(srun,vraon6)
vraon7=s(time|33,lat|:,lon|:)-srun(time|33,lat|:,lon|:)
copy_VarMeta(srun,vraon7)
   vraon8=s(time|36,lat|:,lon|:)-srun(time|36,lat|:,lon|:)
copy_VarMeta(srun,vraon8)
   vraon9=s(time|42,lat|:,lon|:)-srun(time|42,lat|:,lon|:)
copy_VarMeta(srun,vraon9)
   vraon10=s(time|45,lat|:,lon|:)-srun(time|45,lat|:,lon|:)
copy_VarMeta(srun,vraon10)
      vraon11=s(time|49,lat|:,lon|:)-srun(time|49,lat|:,lon|:)
copy_VarMeta(srun,vraon11)
   vraon12=s(time|56,lat|:,lon|:)-srun(time|56,lat|:,lon|:)
copy_VarMeta(srun,vraon12)
   vraon13=s(time|61,lat|:,lon|:)-srun(time|61,lat|:,lon|:)
copy_VarMeta(srun,vraon13)
   vraon14=s(time|72,lat|:,lon|:)-srun(time|72,lat|:,lon|:)
copy_VarMeta(srun,vraon14)
   vraon15=s(time|82,lat|:,lon|:)-srun(time|82,lat|:,lon|:)
copy_VarMeta(srun,vraon15)
   vraon16=s(time|84,lat|:,lon|:)-srun(time|84,lat|:,lon|:)
copy_VarMeta(srun,vraon16)
   vraon17=s(time|88,lat|:,lon|:)-srun(time|88,lat|:,lon|:)
copy_VarMeta(srun,vraon17)
   vraon18=s(time|94,lat|:,lon|:)-srun(time|94,lat|:,lon|:)
copy_VarMeta(srun,vraon18)
   vraon19=s(time|96,lat|:,lon|:)-srun(time|96,lat|:,lon|:)
copy_VarMeta(srun,vraon19)
   vraon20=s(time|100,lat|:,lon|:)-srun(time|100,lat|:,lon|:)
copy_VarMeta(srun,vraon20)
   vraon21=s(time|103,lat|:,lon|:)-srun(time|103,lat|:,lon|:)
copy_VarMeta(srun,vraon21)
   vraon22=s(time|107,lat|:,lon|:)-srun(time|107,lat|:,lon|:)
copy_VarMeta(srun,vraon22)
   vraon23=s(time|108,lat|:,lon|:)-srun(time|108,lat|:,lon|:)
copy_VarMeta(srun,vraon23)
   vraon24=s(time|110,lat|:,lon|:)-srun(time|110,lat|:,lon|:)
copy_VarMeta(srun,vraon24)
   vraon25=s(time|113,lat|:,lon|:)-srun(time|113,lat|:,lon|:)
copy_VarMeta(srun,vraon25)
   vraon26=s(time|118,lat|:,lon|:)-srun(time|118,lat|:,lon|:)
copy_VarMeta(srun,vraon26)
   vraon27=s(time|122,lat|:,lon|:)-srun(time|122,lat|:,lon|:)
copy_VarMeta(srun,vraon27)
   vraon28=s(time|125,lat|:,lon|:)-srun(time|125,lat|:,lon|:)
copy_VarMeta(srun,vraon28)
   vraon29=s(time|128,lat|:,lon|:)-srun(time|128,lat|:,lon|:)
copy_VarMeta(srun,vraon29)
;copy_VarMeta(srun,vraon1)
;printVarSummary(l)
         ;temp&lon@units = "degrees_east" ; 加上单位
;temp&lat@units = "degrees_north"

;temp = temp - 273.15                ; Convert Kelvin -> Celsius
  ;pres = pres * 0.01
;temp@units = "(C)"                   ; Change units to reflect
  ;pres@units = "(mb)"

wks = gsn_open_wks("ps","sst291")
gsn_define_colormap(wks,"rainbow")
res=True
  res@gsnDraw = False
res@gsnFrame=False
;res@gsnAddCyclic = False
;res@cnLevelSelectionMode = "ManualLevels"
;res@cnMinLevelValF = 195 ; 最小值
;res@cnMaxLevelValF = 328 ; 最大值
;res@cnLevelSpacingF = 2.25 ; 间距
res@mpFillOn          = False ; Turn off map fill.
  res@mpCenterLonF       = 180.0
res@mpMinLatF       = min_lat
  res@mpMaxLatF       = max_lat
  res@mpMinLonF       = min_lon
  res@mpMaxLonF       = max_lon
  ;res@mpPerimDrawOrder = "PostDraw"
  res@mpOutlineSpecifiers = (/"land"/)
  res@mpAreaMaskingOn = True ;使能填充覆盖
  res@mpMaskAreaSpecifiers = (/"land"/) ;China:states
  res@mpOceanFillColor = 0    ;用白色填充海洋  0是colormap的索引值
  res@mpInlandWaterFillColor = 0  ;用白色填充内陆湖水
res@gsnLeftString="MAMSSTA"
res@cnFillPalette = "BlueYellowRed"
;res@gsnContourZeroLineThicknessF = 3
res@cnLinesOn = False ; 关闭等值线线条
res@lbBoxLinesOn = False ; 关闭lbar box 线条
res@lbLabelBarOn       = False
res@cnLevelSelectionMode = "ManualLevels"
res@cnMinLevelValF  = -0.6
res@cnMaxLevelValF  = 0.6
res@cnLevelSpacingF = 0.2
res@cnFillOn = True
; res@cnFillDrawOrder    = "Predraw"
;res@tiMainString = "temperature"  ; Title for the XY plot
  ; res@tiXAxisString = "lon" ; Label for the X axis
  ;res@tiYAxisString = "lat" ; Label for the Y axis
plot = new(29,graphic)
  plot(0) = gsn_csm_contour_map(wks,vraon1,res)
  plot(1) = gsn_csm_contour_map(wks,vraon2,res)
plot(2) = gsn_csm_contour_map(wks,vraon3,res)
  plot(3) = gsn_csm_contour_map(wks,vraon4,res)
  plot(4) = gsn_csm_contour_map(wks,vraon5,res)
  plot(5) = gsn_csm_contour_map(wks,vraon6,res)
  plot(6) = gsn_csm_contour_map(wks,vraon7,res)
  plot(7) = gsn_csm_contour_map(wks,vraon8,res)
  plot(8) = gsn_csm_contour_map(wks,vraon9,res)
  plot(9) = gsn_csm_contour_map(wks,vraon10,res)
  plot(10) = gsn_csm_contour_map(wks,vraon11,res)
  plot(11) = gsn_csm_contour_map(wks,vraon12,res)
  plot(12) = gsn_csm_contour_map(wks,vraon13,res)
  plot(13) = gsn_csm_contour_map(wks,vraon14,res)
  plot(14) = gsn_csm_contour_map(wks,vraon15,res)
  plot(15) = gsn_csm_contour_map(wks,vraon16,res)
  plot(16) = gsn_csm_contour_map(wks,vraon17,res)
  plot(17) = gsn_csm_contour_map(wks,vraon18,res)
  plot(18) = gsn_csm_contour_map(wks,vraon19,res)
  plot(19) = gsn_csm_contour_map(wks,vraon20,res)
  plot(20) = gsn_csm_contour_map(wks,vraon21,res)
  plot(21) = gsn_csm_contour_map(wks,vraon22,res)
  plot(22) = gsn_csm_contour_map(wks,vraon23,res)
  plot(23) = gsn_csm_contour_map(wks,vraon24,res)
  plot(24) = gsn_csm_contour_map(wks,vraon25,res)
  plot(25) = gsn_csm_contour_map(wks,vraon26,res)
  plot(26) = gsn_csm_contour_map(wks,vraon27,res)
  plot(27) = gsn_csm_contour_map(wks,vraon28,res)
  plot(28) = gsn_csm_contour_map(wks,vraon29,res)
pres                = True
pres@gsnPanelRowSpec = True                ;tell panel what order to plt
  pres@gsnPanelLabelBar  = True
  pres@lbBoxLinesOn = False
  pres@lbOrientation= "Vertical";
  ;pres@txString       = "A common title"
;pres@gsnPanelFigureStrings= (/"(a)","(b)","(c)","(d)","(e)"/) ; add strings to panel
gsn_panel(wks,plot,(/5,5,5,5,5,4/),pres)
  ;pres = False
  ;gsn_panel(wks,plot,(/2,2/),pres)
;draw(wks)
frame(wks)
;plot = gsn_csm_contour_map(wks,saon,res)
end

Aires · 发表于 2016-3-7 14:20:32

subtropical 发表于 2016-3-7 10:42
我查了坑定是有的，可以麻烦帮我看下脚本吗？虽然脚本很长但其实方法很简单，就是对原来的数据处理完之后 ...

我不会用NCL，请教下兰溪吧～@兰溪之水

subtropical · 发表于 2016-3-7 14:50:12

Aires 发表于 2016-3-7 14:20
我不会用NCL，请教下兰溪吧～@兰溪之水

谢谢您，{:eb511:}

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