combined regression–EOF【已解决】

灰色节能君

Kao H-Y, Yu J-Y. Contrasting Eastern-Pacific and Central-Pacific Types of ENSO[J]. Journal of Climate, 2009, 22(3): 615–632.
这篇文章里提出了一种结合回归分析和EOF分离提取EP和CP厄尔尼诺模态的方法，蛮多人都引用了这个方法，说明这个方法应该是有效的。
但我对该方法的处理过程搞不懂，按照自己理解的编程后也分离不出来。





说一下我的处理过程:(1) 1979-2020逐月海温去除年循环后，得到SSTA。（2)计算Nino1+2指数(是否标准化对最后结果影响不大)。(3)Nino1+2回归SSTA，得到Nino1+2_reg. （4）用SSTA减去Nino1+2_reg得到SSTA_cp    (5) 对SSTA_cp进行EOF。得到文章里所说的CP厄尔尼诺模态
但是我得到的这个模态仍然表现为东部型。并不像文章里fig3呈现明显的中部型。


我分析了一下，回归得到的Nino1+2_reg是明显的东部型。如果整个数据集SSTA都减去Nino1+2_reg，那么normal年会出现太平洋东部负异常。即使是厄尔尼诺年，在海温增暖还不明显的春夏，被Nino1+2_reg减一下，也可能变成东太平洋负异常。这样大部分时间维由于被Nino1+2_reg减了一下，使得Nino1+2_reg本身成为主导模态，而不是SSTA减Nino1+2_reg成为主导，所以我的eof结果是EP型，而不是想得到的CP型。


那么到底是不是这个地方处理不对我也说不清，如果不对又应该怎么处理，又或者文章说的"regression"和我说的不是一个意思。希望懂门道的大佬解答一下，谢谢！


【已解决】算出来的Nino1+2_reg需要再乘Nino1+2，然后再用SSTA减。 其实最后得到的就是回归方程的残差项。(还是直接问师姐来的快)