1、天气与气候中的模式识别与数据挖掘

天气与气候中的模式识别与数据挖掘

1. 天气与气候系统概述

天气和气候系统是一个迷人且复杂的体系，与我们的日常生活、环境、社会和基础设施紧密相连。例如，气候变化就对我们的生活和活动产生了巨大影响。这个系统具有高维度、高度复杂的特点，涉及众多模式或自由度之间的非线性相互作用，这使得在古代社会中，天气和气候显得十分神秘。

随着计算机和观测系统的发展，我们获得了大量来自大气和海洋的数据，这些数据亟待探索和分析。人们一直试图识别其中的模式，以更好地理解系统的动态，最终掌握其行为并预测未来状态。

2. 模式识别的历史

模式识别在大气科学中有着悠久的历史。20世纪20年代，Gilbert Walker识别出了南方涛动和ENSO遥相关的大气成分。虽然“遥相关”这一概念最早在20世纪30年代中期由Ångström提及，但Gilbert Walker用于识别南方涛动的相关分析类似于计算经验正交函数（EOFs）的迭代算法。大气科学中最早已知的特征分析可以追溯到20世纪40年代末至50年代初的前苏联学派，由Obukhov和Bagrov进行。而“经验正交函数”（EOFs）这一术语则是由Ed. Lorenz在20世纪50年代中期提出的。自那时起，相关研究不断扩展，许多教科书相继出版。

3. 数据处理与分析方法

• 数据处理
  • 初步检查 ：在进行数据分析之前，需要对数据进行初步检查，确保数据的质量和完整性。
  • 平滑处理 ：平滑处理可以减少数据中的噪声，使数据更加平