一个显着提高降水异常在热带巴西东北导向带最大为证经验正交函数（EOF）分析30-70天过滤降水异常雨季期间（一月至五月）。滞后/铅复合材料表明，在全球范围内，大气季节内振荡（MJO）是主要的的大气机制...
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2．2．2经验正交函数分解（EOF） 经验正交函数（Empirical Orthogonal Function）是分析场序列的常用方法。
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旋转经验正交函数 REOF
复经验正交函数 CEOF
扩展经验正交函数 EEOF
矢量经验正交函数 VEOF ; Vector EOF
用旋转经验正交函数 rotated empirical orthogonal function
旋转复经验正交函数 RCEOF
扩展经验正交函数分解 EEOF
循环平稳经验正交函数 CSEOF
经验正交函数分解 EOF
采用复经验正交函数(CEOF)方法分析了准40天振荡沿赤道和某些大圆路径传播的规律。
The regular patterns of the propagation of quasi-40-day oscillations along the equator and some great circle routes are analysed and revealed by a complex empirical orthogonal function (CEOF) method.
将旋转经验正交函数（REOF）和谱分析和谐波分析相结合深入分析阿克苏河流域的降水量场的时间变化和空间分布。
Space-time distributing character of precipitation field in Akesu-river drainage-basin were studied by REOF, spectrum, and harmonic analysis.
经验正交函数分析方法(Empirical Orthogonal Function,缩写为EOF)，也称特征向量分析(Eigenvector Analysis)，或者主成分分析(Principal Component Analysis,缩写PCA)，是一种分析矩阵数据中的结构特征，提取主要数据特征量的一种方法。Lorenz在1950年代首次将其引入气象和气候研究，在地学及水声学等其他学科中得到了非常广泛的应用。地学数据分析中通常特征向量对应的是空间样本，所以也称空间特征向量或者空间模态；主成分对应的是时间变化，也称时间系数。因此地学中也将EOF分析称为时空分解。
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