经验正交函数分析
empirical orthogonal function analysis
国立台湾大学大气科学研究所硕士论文 - 豆丁网
， 必定是透过与赤道地区不同的机制。 下面的 章节将对此作进一步的讨论。 第四章 统计分析 第一节 经验正交函数分析（empirical orthogonal function analysis , EOF analysis ） 1993、 1994 年夏季东亚及北太平洋地区， 无论在降水、 大气环 流、 海温等不同的气候变数
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EOF analysis method
经验正交函数分析
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experimental orthogonal function analysis
经验正交函数分析
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complex empirical orthogonal func-tion analysis
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Complex empirical orthogonal func-tion analysis
three dimensional eof analysis
experimental orthogonal function analysis (eof)
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Experimental Orthogonal Function analysis (EOF)
experimental orthogonal function analysis eof
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empirical orthogonal function eof analysis
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eof analysis
&2,447,543篇论文数据，部分数据来源于
在对纬向平均的WI做了经验正交函数分析后，得到了其前四个模态。
The first four modes can be obtained by EOF expansion of the zonally averaged WI.
在对纬向平均的WI做了经验正交函数（EOF）分析后，得到了其前四个模态。
The first four modes can be obtained by EOF expansion of the zonally averaged WI.
经验正交函数（EOF）分析的主要空间型反映了赤道中太平洋、热带西太平洋、阿拉伯海和副热带西太平洋地区的积云 对流 活动存在一定的关系。
The EOF analysis indicates the relationship of the cumulus convection between equatorial middle Pacific, tropical western Pacific, the Arabian Sea and subtropical western Pacific.
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感谢您的反馈，我们会尽快进行适当修改！基于经验正交函数法的一氧化碳反演研究--《中国光学学会2011年学术大会摘要集》2011年
基于经验正交函数法的一氧化碳反演研究
【摘要】：一氧化碳是对流层中非常重要的一种化学活性气体,它可以与OH自由基进行反应进而影响到对流层的大气化学反应过程。目前地基测量一氧化碳垂直柱密度或者一氧化碳垂直廓线存在着布点稀疏、无法得到面状分布以及观测条件的限制,无法满足人们对大气化学和全球变化研究的需要,而星载的传感器可以为我们提供高时效、大范围、立体三维的高光谱观测,成为观测全球CO分布、变化的有力工具。本文利用AIRS数据,采用经验正交函数方法反演了中国地区的一氧化碳浓度,并且与中国科学院遥感应用研究所(40.004°N,116.379°E)地基傅里叶变换热红外光谱仪的反演结果以及瓦里关的地面观测结果进行对比验证。由于AIRS由于对中低对流层的大气成分不敏感,因此在500百帕以下的对流层,AIRS反演的CO浓度相对于FTIR的反演值具有很大的偏差,在500百帕到300百帕,二者之差为最小,均方根误差为18%-40%。同时,AIRS数据反演的CO柱总量变化范围很小,而FTIR对CO垂直柱总量非常敏感,以至于两者相关性很小。
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：O613.71【正文快照】：
基于经验正交函数法的一氧化碳反演研究@张莹$遥感科学国家重点实验室,中国科学院 遥感应用研究所!北京100101
@陈良富$遥感科学国家重点实验室,中国科学院 遥感应用研究所!北京100101
@陶金花$遥感科学国家重点实验室,中国科学院 遥感应用研究所!北京100101
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京公网安备75号& & & & 编程开发本质是运用程序和计算机来解决现实中的各种问题，因此，编程开发人员的才智发挥载体是计算机或者说计算设备，直接武器是程序。程序员用来进行编程开发所需要的技能，归结起来主要如下：
& & & & 1. &理解计算模型和框架：&顺序计算、并发计算&（并行计算、分布式计算）； 理解应用所基于的计算模型和框架是非常重要的。传统应用通常基于顺序计算，而现代商业应用，比如云计算，通常基于分布式计算架构； 大规模的科学计算应用， 比如基因序列计算， 则基于并行计算。
& & & & 2. &高效的数据处理：熟悉常用数据结构和算法设计，能够针对计算目标设计高效的数据结构和算法并实现之， 满足性能需求。
& & & & 3. &大容量的数据管理与检索：至少精通一种主流数据库， 从数据处理中分离出的一种专门针对大量应用数据实时检索要求的技术。
& & & & 4.&&系统底层机制：&进程、信号、 内存管理、API 等， 理解相关概念及实现，熟悉使用Linux&MacOS&Windows至少一种操作系统。
& & & & 5. &进程的网络通信： TCP/IP socket ， RPC ，Http ， 序列化与反序列化， 熟悉网络程序设计的底层原理。
& & & & 6. &编程语言： 面向过程、面向对象、脚本语言、函数型、浏览器语言等，最好每种类型语言掌握一种。
& & & & 7. &正则表达式：灵活地操作文本和字符串。
& & & & 8. &代码阅读与维护： &能够读懂代码，维护代码，重构或扩展代码。
& & & & 9. &错误处理技术： 异常机制、 返回值与全局变量、 直接退出或重续 等；&建造稳固可靠的应用的必要基础。
& & & 10. &网络搜索： &寻求有益资源、远程协作伙伴及有效解答。
&&&&& 11.&&程序质量：&保证程序的时间性能、空间性能、安全性、可靠性、可用性、 可扩展性、可读性、可维护性、可移植性、用户体验。
& &&& 12. &设计模式：&&解决实际的设计开发问题， 在现有项目的基础上扩展功能模块时应该会经常用到。
& & & 13. &系统架构：& 用于子系统的设计， 需要项目经验积累。
& & & 14. &处理大数据量：& 通常基于分布式计算架构，比如云计算基础设施。
& & & 15. &选用可靠的工具及软件库、包：&& 首先必须确定具体需求，深入了解各种工具、技术与框架及其优劣，然后根据需求选择最适合的那种。
& & & 16. &诊断和修复计算机或程序的故障：& 上网搜索已有解决方案；根据原理进行推断和验证猜想； 排查缩小范围； 对比分析； 打印信息。
& & & 18. &除了编程的其它使用计算机解决问题的技术和方法： 比如使用现有的软件。
& & & & &针对每个问题，将自己掌握的技术和方法整理出来，并使用示例来说明，基本上就可以了解自己的技术水平了，同时亦可备日后用。积微知著。人们常说的那些&大技能&，其实可以分解为大量的微技能，而积累越多的微技能，在处理问题时便有了越多的选择和思考余地。具体而言：
　　&1. & 编程语言： 至少熟悉六种编程语言，掌握两种编程语言。 &熟悉&是指大量学习和使用过，&掌握&是指能够使用该语言 构建大型可靠的软件系统。&&
& & & & & & & & & 一种过程式，一种对象式，一种函数式， 一种声明式， 一种客户端语言，一种脚本语言。 例如， C / Java / Scala / SQL / JavaScript / Python ；
& & & & & 2. & 编程工具： 至少一种编辑器，一种IDE， 一种项目构建工具， 一种版本控制工具， 一种控制台。 例如 Vim / Eclipse / Maven / Git(SVN) / Shell (cygwin)；
& & & & & 3. & 编程方法： 自顶向下，意图导引，自底向上； First Right, then Good ； 预先设计， 及早动手； 迭代式开发、发布、反馈和成长 ； 预估时间；&
& & & & & 4. & 编程风格： K&R C ， &Java 编程规范， 排版整洁，代码简洁无冗余， 一致， 使用地道表达范式；
& & & & & 5. & 编程模型： 串行， 并发， 多进程， 多线程， MapReduce ， B/S ， 异步， 回调，阻塞， 非阻塞；
& & & & & 6 & &编程思想： 过程式， 对象式， 函数式，声明式， 原语， 集合， 组合， 抽象， 封装，复用，分层，模式， 分治，缓存，中断，数学性质；
& & & & & 7. & 常用算法： 分治， 递归，动态规划， 时空权衡， 贪婪算法，优先级算法，迭代改进，深度遍历，广度遍历，问题转化； &
& & & & & 8. & 排序： 插入排序， 选择排序，快速排序， 堆排序， 归并排序，基数排序，外部排序；
& & & & & 9. & 搜索： &顺序搜索， 二分搜索， 哈希搜索， 深度优先搜索，广度优先搜索，分段并行搜索；
& & & & &10. & 数据结构： &位图，数组， 链表，栈，队列， 二叉树， 字符串， 哈希表，图； &Mysql， 数据库设计； Key-Value 值对集合；非结构化存储。
& & & & &11. & 文本处理： find , grep, &awk, &sed, sort, cut, uniq, tr, ls, cat, xargs, 正则表达式；
& & & & &12. & 设计模式： 工厂， 单例，原型，&模板，策略， 状态， 观察者， 中介者， 责任链， 组合， 命令，&代理，外观，适配器，装饰器，迭代器；
　　 13. & 应用模式： WrapperFacade, Component Configurator, Interceptor, Extension Interface, Reactor, Proactor, Asyn Completion Token, Acceptor-Connector, Strategized Locking, Thread-Safe Interface, Double-Checked Locking Optimization, Active Object, Monitor Object, Half-Sync/Half-Async, Leader/Followers, Thread-Specific Storage ；参见《面向模式的软件架构：并发与联网对象模式》
& & & & &14. & 进程与网络： ps(pstree), &top, &kill, crontab,&ifconfig, ping, telnet, netstat, tcpdump, ssh, scp, wget, curl, Socket , HTTP ；&任务管理器 ； &
& & & & &15. & 开发框架： Servlet, Spring, Struts, ibatis , Hibernate, &Aop, &jQuery , Extjs, Bootstrap, Flex ；&
& & & & &16. & 常用组件： 日志(common-logging) , &实用工具 (字符串, 日期, JSON/XML, HTTP, Email) , 签名校验，集合容器，模板引擎，并发库，图表(Highcharts)等 ；
& & & & &17. & 运行容器： apacheHttp , &tomcat, &jetty, &nginx , &Docker，JVM, 浏览器；
& & & & &18. & 中间件： Tair, Zookeeper, Dubbo, &数据库连接池，日志服务, 缓存, 定时任务，可靠消息服务，可靠心跳服务，工作流引擎, 负载均衡 ;
& & & & &19. & 软件架构： MVC ； view-controller- service - dao (api) - db ；流水线，管道与过滤器； 事件驱动； &领域建模；以数据为中心的架构（&数据＋规则&）；
& & & & &20. & 测试技术： 质量风险分析，测试数据集， 测试用例，等价类划分， 分支覆盖， 域测试，正交表，决策表，状态转换图，边界测试， 空测试， 异常测试，漫游测试， 依赖Mock；
& & & & &21. & 代码组织： 头文件， 类文件，包机制，名字空间；
& & & & &22. & 软件工程： 模块化， 封装，面向对象，用户故事，迭代开发，持续集成，单元测试，CodeReview，验收测试，持续交付； &
& & & & &23. & 测量技术： 性能测量，time ；
& & & & &24. & 学习资源： 开源项目，公开课，论文，infoq, &stackoverflow ,&blogs， google , &baidu；
& & & & &25. & 经典书籍： 参见《》
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