经验正交函数
概述
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。
2 扩展释义
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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本词条最后更新于 2026-07-11 08:43:06
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