【求助】关于区域EOF和北半球EOF的区别

萤火飞侠

我用ncl和Python同样画10-90°N，0-360°E的EOF分析，但是这两个程序的结果差别很大所以想问一下区域EOF计算和半球EOF计算所用的方法是不一样的吗？
我看示例里面的指数一个是4.*atan(1.)/180.另一个是0.01745329
这两个结果似乎并不一样。

名字真难取

萤火飞侠 发表于 2023-10-6 23:51
f_u = xr.open_dataset("D:/necp/vwnd.mon.mean.nc")
u = f_u['vwnd'].loc[f_u.time.dt.month.isin([3]) ...

这样就比较明显了，你用的是eofascorrelation而不是eof，可以在官方文档里看三种不同的eof介绍，他们在原理上是一样的，只是在结果表达上有不同：
eofsAsCorrelation：
Empirical orthogonal functions (EOFs) expressed as the correlation between the principal component time series (PCs) and the time series of the Eof input dataset at each grid point.
eofsAsCovariance：
Empirical orthogonal functions (EOFs) expressed as the covariance between the principal component time series (PCs) and the time series of the Eof input dataset at each grid point.
eofs：
Empirical orthogonal functions

人可山

4.*atan(1.0)/180.就等于0.01745329，应该不是这个的影响。

名字真难取

你把python代码贴上来啊，python里面太多eof库了，甚至同一个库的命令中还有很多相关的参数，参数不一样结果也就不一样，有一些用法容易混淆

萤火飞侠

名字真难取 发表于 2023-10-6 15:23
你把python代码贴上来啊，python里面太多eof库了，甚至同一个库的命令中还有很多相关的参数，参数不一样结 ...

f_u = xr.open_dataset("D:/necp/vwnd.mon.mean.nc")
u = f_u['vwnd'].loc[f_u.time.dt.month.isin([3])].loc['1961-03-01':'2020-04-01']
u_lat_lon0 = u[:,9,0:33,0:144]#9:200;5:500
lat_u = f_u['lat'].loc[90:10]
lon_u = f_u['lon'].loc[0:360]
u_lat_lon = np.array(u_lat_lon0).reshape(60,33,144)

eof = Eof(u_lat_lon)
u_eof = eof.eofsAsCorrelation(neofs=4)
u_pc = eof.pcs(npcs=4, pcscaling=0)
u_var = eof.varianceFraction(neigs=4)
years = range(1961, 2021)

萤火飞侠

名字真难取 发表于 2023-10-7 12:35
这样就比较明显了，你用的是eofascorrelation而不是eof，可以在官方文档里看三种不同的eof介绍，他们在原 ...

那请问ncl里面的EOF用的是哪一个呢？是第三个吗？

名字真难取

萤火飞侠 发表于 2023-10-9 22:43
那请问ncl里面的EOF用的是哪一个呢？是第三个吗？

自己试一试吧，好久没用ncl我也忘了

眼里有星辰

ncl会在eof前自己距平，你python在计算前也距平了吗？没有的话肯定不一样啊