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如何删除ENSO信号在海底压力数据?

我想删除的可能影响厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)现象在海底压力记录(见地图)传感器4、5 & 7日,位于墨西哥的太平洋沿岸的面前。

我用每月平均海底压力(OBP)数据vs Ecuatorial海表面温度(SST)尼诺3.4数据(见图),以找到一个相关性,从而计算线性回归系数进行合成系列和纠正OBP ENSO影响的数据。

正如你所看到的在前面的图3.4厄尔尼诺和OBP 4关联(见下图),厄尔尼诺3.4和OBP 5是负的相关性(为什么?),与此同时OBP 7海温的关系还不清楚。

任何人都可以帮助理解他们为什么这样关联(我假设每个传感器的深度影响),或一些建议纠正OBP数据可能ENSO效果吗?谢谢:)

回答

我会做一个适合你的数据对ENSO数据然后评估剩余数据没有ENSO的效果。例如,在Matlab可以使用mldivide或polyfit。dd = your_data;enso = your_ENSO_timeseries;X = 1(长度(T), 2);%创建一个矩阵与独立变量的数量你想要健康。在你的情况中,ENSO + 1%如果你想删除趋势同时您可以添加另一列只有%的时间您可以添加任何你想要的列(例如,季节性周期)X (:, 2) = ENSO;B = X \ dd;%使用mldivide解线性方程组enso_effect_on_your_timeseries = (1) + B (2) * enso;%这是ENSO影响剩余= dd - enso_effect_on_your_timeseries; % this is your data without the ENSO influence Now you can start analyzing the direct effect of ENSO in your OBP data. More specifically the magnitude of the effect at each location. It looks to me that OBP7 is in a deeper area, which will make the influence of surface features less important as you suggest. In terms of the difference between OBP4 and OBP5, one possible explanation is the shift in the magnitude (and in some cases even direction) of the ocean currents that is associated with ENSO especially along the shelf break. That could definitely be a factor. Just a minor point of preference: you are using El Niño 3.4 as your index for ENSO. I don't think there is anything wrong with the index, but considering that you are working with bottom pressure you might consider a different index that uses something apart from sea surface temperature (SST). My preferred index is MEI (https://psl.noaa.gov/enso/mei/) because it combines SST factors with other variables such as differences in sea level pressure and wind.

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