getchar()的工作原理和EOF的用法
第1.5节的字符输入/输出，被getchar()和EOF所迷惑了。可能主要还是由于没有搞清楚getchar()的工作原理和EOF的用法。因此,感觉很有必要总结一下，不然，很多琐碎的知识点长时间过后就会淡忘的，只有写下来才是最好的方法。
其实，getchar()最典型的程序也就几行代码而已。本人所用的环境是DebianGNU/Linux，在其他系统下也一样。
一、getchar的两点总结：
1.getchar是以行为单位进行存取的。
当用getchar进行输入时，如果输入的第一个字符为有效字符(即输入是文件结束符EOF，Windows下为组合键Ctrl+Z，Unix/Linux下为组合键Ctrl+D)，那么只有当最后一个输入字符为换行符'\n'(也可以是文件结束符EOF，EOF将在后面讨论)时，getchar才会停止执行，整个程序将会往下执行。譬如下面程序段：
while((c = getchar()) != EOF){
putchar(c);
}
执行程序，输入：abc，然后回车。则程序就会去执行puchar(c)，然后输出abc，这个地方不要忘了，系统输出的还有一个回车。然后可以继续输入，再次遇到换行符的时候，程序又会把那一行的输入的字符输出在终端上。
对于getchar，肯定很多初学的朋友会问，getchar不是以字符为单位读取的吗？那么，既然我输入了第一个字符a，肯定满足while循环(c = getchar()) != EOF的条件阿，那么应该执行putchar(c)在终端输出一个字符a。不错，我在用getchar的时候也是一直这么想的，但是程序就偏偏不着样执行，而是必需读到一个换行符或者文件结束符EOF才进行一次输出。
对这个问题的一个解释是，在大师编写C的时候，当时并没有所谓终端输入的概念，所有的输入实际上都是按照文件进行读取的，文件中一般都是以行为单位的。因此，只有遇到换行符，那么程序会认为输入结束，然后采取执行程序的其他部分。同时，输入是按照文件的方式存取的，那么要结束一个文件的输入就需用到EOF (Enf Of File). 这也就是为什么getchar 结束输入退出时要用EOF的原因。
2.getchar()的返回值一般情况下是字符，但也可能是负值，即返回EOF。
这里要强调的一点就是，getchar函数通常返回终端所输入的字符，这些字符系统中对应的ASCII值都是非负的。因此，很多时候，我们会写这样的两行代码：
char c;
c = getchar();
这样就很有可能出现问题。因为getchar函数除了返回终端输入的字符外，在遇到Ctrl+D(Linux 下)即文件结束符EOF时，getchar ()的返回EOF，这个EOF在函数库里一般定义为-1。因此，在这种情况下，getchar函数返回一个负值，把一个负值赋给一个char型的变量是不正确的。为了能够让所定义的变量能够包含getchar函数返回的所有可能的值，正确的定义方法如下(K&R C中特别提到了这个问题)：
int c;
c = getchar();
二、EOF的两点总结(主要指普通终端中的EOF)
1.EOF作为文件结束符时的情况：
EOF虽然是文件结束符，但并不是在任何情况下输入Ctrl+D(Windows下Ctrl+Z)都能够实现文件结束的功能，只有在下列的条件下，才作为文件结束符。
(1)遇到getcahr函数执行时，要输入第一个字符时就直接输入Ctrl+D，就可以跳出getchar(),去执行程序的其他部分；
(2)在前面输入的字符为换行符时，接着输入Ctrl+D；
(3)在前面有字符输入且不为换行符时，要连着输入两次Ctrl+D，这时第二次输入的Ctrl+D起到文件结束符的功能，至于第一次的Ctrl+D的作用将在下面介绍。
其实，这三种情况都可以总结为只有在getchar()提示新的一次输入时，直接输入Ctrl+D才相当于文件结束符。
2.EOF作为行结束符时的情况，这时候输入Ctrl+D并不能结束getchar(),而只能引发getchar()提示下一轮的输入。
这种情况主要是在进行getchar()新的一行输入时，当输入了若干字符(不能包含换行符)之后，直接输入Ctrl+D，此时的Ctrl+D并不是文件结束符，而只是相当于换行符的功能，即结束当前的输入。以上面的代码段为例，如果执行时输入abc，然后Ctrl+D，程序输出结果为：
abcabc
注意:第一组abc为从终端输入的，然后输入Ctrl+D，就输出第二组abc，同时光标停在第二组字符的c后面,然后可以进行新一次的输入。这时如果再次输入Ctrl+D，则起到了文件结束符的作用，结束getchar（）。
如果输入abc之后，然后回车，输入换行符的话，则终端显示为：
abc //第一行，带回车abc //第二行
小学语文最全的关联词用法(考点梳理)
小学语文最全的关联词用法（考点梳理） 关联词是指能够把两个或者两个以上在意义上有密切联系的句子连接起来组成比较复杂的句子的词语，恰当的使用关联词语，能使我们在说话或者协作时达到较好的表达效果。在小学语文中，这也是学习的重点。必须要掌握。 0 1 小学都有哪些需要掌握的关联词 【并列关系】 两个分句之间的关系相互并列。每个分句各说一件事或同一事件的一个方面。 既…又…一边…一边…又…又…一面…一面… 不是…而是…有时…有时…一会儿…一会儿…那么…那么… 例：小芳既爱唱歌，又爱跳舞。 【因果关系】 前面（后面）的分句说明原因，后面（前面）的分句说明结论或结果。 因为…所以…既然…就…由于…因而………因此…… 既然…那么………因为……之所以……是因为…… 例：①因为他真正下了苦功，所以成绩有了很大提高。
②既然你错了，就应该伸出手去请他原谅。 【转折关系】 后面分句的意思是前面分句意思的转折。 虽然…但是………可是……尽管…还是… 例：①奶奶虽然年纪大了，但是行动十分麻利。 ②尽管他身强体壮，还是搬不动这块大石头。 【选择关系】 两个分句表达两种情况，从中选一种。 或者…或者…宁可…也…不是…就是…与其…不如… 例：①桑娜宁可自己多受苦，也要照顾西蒙的两个孩子。 ②凡卡常想：与其在城里受罪，不如回到乡下爷爷那儿去。 【假设关系】 前面分句提出假设，后面分句表示结果。 如果…就…要是…就…假如…就…倘若…就…即使… 也… 例：①如果我们现在不好好学习，将来就不能更好地报 效祖国。 ②即使你成绩再好，也应该谦虚点。 【条件关系】 前面分句提出条件，后面分句表示结果。 只要…就…只有…才…除非…才…无论…都…
EOF在大气科学中的应用,eof介绍
最近做了一些数据分析，用到EOF分解，但是并没有发现网上有中文的相关资源，个人认为这个东西的理解对搞物理海洋和大气科学的人还是非常重要的，这里谈点自己的理解，也请大家多批评指正。 EOF Decomposition即正交经验函数分解，英文也常用PCA（Pri ncipal Components Analysis）即主成分分析。撒一把芝麻在地上，让你用个尽可能小的椭圆把它们圈起来。这个椭圆的长轴，就是这堆芝麻的第一主成分，所谓first leading EOF，也叫Mode-1，短轴呢，就是第二主成分了。如果这群芝麻撒得特听话，基本排成一条线，你的椭圆就会特别扁，这时候长轴就特别能描述这群芝麻的特点。理想化一下，芝麻们就排成一直线，椭圆就理想成Ax+B了。长轴和短轴差别越大，即长轴的“方差贡献”越大，描述地越好。这是最简单的对EOF的理解。 说起将EOF用在大气海洋，不可不提的一个人就是John Kutzbach，U niv.Wisconsin-Madison的senior scientist。以前的EOF是一个纯数学概念，和海洋大气并不搭界，而Kutzbach第一个把EOF引入海洋大气界，开始彻底改变人们对数据分析和物理现象的认识。Kutzbach 是个很有传奇色彩的人物，有很多开创性的工作。比如虽然大家公认Wallace是Arctic Oscillation的提出者，其实Kutzbach很早就发现了AO的存在。再比如Earth's Climate System概念的提出及学科系统的完善，他也是功不可没。Ruddiman著Earth's Climate:Past and Future的时候，第一句话就是献给Kutzbach，极高地评价他headed
考研写作关联词运用实例说明-
关联词运用实例说明 1. 表示举例说明 a case in point, after all, as a proof, as an illustration, as an example, for example, for instance, in particular, just as, namely, such, specifically, that is, to illustrate, to demonstrate a)Many southern cities are growing above the national average --- Atlanta is a case in point. b)The news about calcium and kidney stones is a case in point. c)Prisoners should be treated with respect --- they are human beings after all. d)These are, after all, very familiar species. e)It's extremely expensive to live in New York. For example, I pay $1250 for a one-bedroom apartment. f)Many countries, for example Mexico and Japan, have a lot of earthquakes. g)Old English was in many ways similar to Modern German. For instance, the nouns, adjectives, and verbs were highly inflected. h)[ i)We need to rethink the way we consume energy. Take, for instance, our approach to transport. j)Automobile prices in particular have fallen in recent months. k)His last album sold half a million copies and we hope this one will be just as (=equally) popular. l)One of the most important stages has yet to be started, namely beginning to fit the person into their new job. m)The issues are in two main clusters, namely the safety and the pricing and procurement of drugs. n)The rules make it quite clear what should be done in such a situation. o)We're talking about money - specifically, the money we need to repair our schools. p)One solution would be to change the shape of the screen, that is, to make it wider. & 2. 表示增补意义 additionally, again, along with, also, and, and then, as well as, besides, equally, even, further, furthermore, in addition, in other words, just as, likewise, moreover, not only...but also, similarly, to put it another way, to repeat, then, too, what’s more a)They may also additionally represent much more; they may indeed have a highly integrating social function. b）And again, these workshops will benefit the community widely. c) Dunne was murdered, along with three guards. d) Sugar is bad for your teeth. It can also contribute to heart disease. e) This is a flexible and user-friendly system suitable for beginners and advanced users alike. F) Fry the onions gently, and then add the meat and cook for a few minutes. g)The organization gives help and support to people in need, as well as raising money for local charities. h)People choose jobs for other reasons besides money. & i)We want the economy to grow, but equally we want low inflation. j) It is possible to make good movies cheaply. Further, "low-budget" doesn't have to mean "bad." k)The majority of Americans increased their wealth in the past decade. Furthermore, the gains were substantial. l) A new security system was installed. In addition, extra guards were hired. m) The company provides cheap Internet access. In addition, it makes shareware freely available. n)The tax only affects people on incomes over $200,000 --- in other words, the very rich. o)The clams were delicious. Likewise, the eggplant was excellent.
EOF分解程序
fid=fopen('HadISST1_SST_1961-1990.txt','r'); Num=360; data=zeros(360,180,Num); for i=1:Num aaa=fscanf(fid,'%s',7); data(:,:,i)=fscanf(fid,'%f',[360,180]); end sst1=data(1:90,11:70,1:Num); % 选取所需要区域的数据sst2=data(311:360,11:70,1:Num); sst3=zeros(140,60,Num); sst3(90:-1:1,1:60,1:Num)=sst1; sst3(140:-1:91,1:60,1:Num)=sst2; sst=sst3; for i=1:140 for j=1:60 for k=1:Num if(sst(i,j,k)==-1000)||((sst(i,j,k)==-32768)) 页脚内容1
sst(i,j,k)=NaN; end end end end sst_area1=zeros(Num,8400); % zeros全零数组 for i=1:Num; squ=squeeze(sst(:,:,i)); % 执行该指令后sst数据转换为二维数组sst_area1(i,:)=reshape(squ,1,8400); % 将数据转变为二维 end sst_nan=isnan(sst_area1); i=0; for j=1:8400 if sum(sst_nan(:,j))==0; i=i+1; sst_region(:,i)=sst_area1(:,j); end 页脚内容2
自然正交函数分析(EOF)程序
５．３自然正交函数分析（ＥＯＦ）程序 近年来，自然正交函数（又称经验正交函数）展开在气象上应用比较广泛。这种正交函数展开不象三角函数展开、球函数展开那样有固定的展开形式。它无固定的函数形式，不是事先人为地给定典型场函数，图形是由场本身来决定的，它具有收敛快又能更好地反映出场的基本结构的特征。它可以在有限的区域中进行，既可以取空间不同站点进行分解，也可以对同一站点的不同时间、不同高度的多种要素进行综和分析。因此它在气象中具有广泛的应用，可用于气象要素场分析、大气垂直结构分析、动力模型垂直分层等。 5.3.1功能 计算要素场的自然正交函数分解。 5.3.2方法说明 自然正交函数分解是针对气象要素场进行的，它的基本思想是把包含ｐ个空间点（或ｐ个变量）的n 个时次的观测场随时间进行分解，即将某一区域的气象要素场序列ij F （i=1, 2, …,p ；j=1,2,…,n ，即p 个空间点的n 个时次的观测资料）分解成相互正交的时间函数与相互正交的空间函数的乘积之和，常把空间函数ik v 看作典型场，时间函数kj t 看作典型场的权重系数，则不同时间的要素场是若干个典型场按不同权重线性叠加的结果，各个场之间的差别就在于各典型场的系数不同。则气象要素场可以表示为 ∑=+++==p 1k pj ip j 22i j 11i kj ik ij t v t v t v t v F （５．３．１） 其中F ij 表示第i 个场中的第j 个测点的观测值。 可将(5.3.1)是写为矩阵的形式 VT F = （５．３．２） 式中F 为n p ?阶的均值为0的资料阵， V 为p p ?阶的空间函数阵，T 为n p ?阶的时间函数阵。由于V 和T 是根据场的资料阵F 进行分解而得到的，分解的函数没有固定的函数形式，因而称为“经验”的，另外，我们还要求这种分解具有“正交”性，即要求满足下式 ??? ????≠=='≠=='∑∑==)l k (0t t t t )l k (0v v v v n 1j lj kj l k p 1i il ik l k （5．3．３） 事实上，我们对（５．３．２）式右乘T '可得 V T VT F F ''=' （５．３．４） 因F F '是p p ?阶对称阵，其元素为距平变量的交叉积。根据实对称矩阵的分解定理有 V V ΛF F '=' （５．３．５） 其中Λ是F F '矩阵的特征值组成的对角阵，V 是对应的特征向量为列向量组成的矩阵。比较（５．３．４）和（５．３．５）式可知 ΛT T =' （５．３．６） 又根据特征向量的性质有 I V V V V ='=' （５．３．７）
小学＊关联词的用法分类
小学必须掌握关联词 分类及用法 1、并列关系表示并列关系的关联词语在句子中，不分先后地分别说出有关的几件事或情况。常见的表示并列关系的词如下： 一边.... 一边 .... 一面……一面…… 一会那么有时不是一会那么有时而是
既……又 又……又 例子：她一边唱歌，一边跳舞。 他们想的不是自己，而是想的国家和人民的未来。 天空中的残月有时像镰刀，有时像耳朵。 2 、递进关系 表示递进关系的关联词用 在句子中，后面的意思比 前面的意思更进一层。常
见表示递进关系的关联词 如下： 不仅……并且…… 不但……甚至…… 不但（不仅、不只、不止、不单、不光）……而且…… 例子： 我们的教室不但宽敞，而且明亮。 赵州桥不但形式优美，并且机构坚固。 3、因果关系 表示因果关系的关联词用
在句子中，表示前面说的是原因，后面说的是结果。常见的表示因果关系的关联词如下：因为.... 所以.... 之所以……是因为 由于……因此（因而） 因此（因而、所以）.... 因为 .... 例子： 他之所以成绩那么优秀，是因为他平时非常努力用功。 因为她喜欢那条粉红色的裙子，所以她一天天
的存钱把它买下了。 4 、选择关系表示选择关系的关联词用在句子中，列出几件事或者几种情况，表示要从中选择一件或者一种情况。常见表示选择关系的关联词如下： 是... 还是.... 要么……是么…… 或 者……或者…… 宁可…… 也不…… 不是……就 是…… 与其……不如…… 宁愿……不愿…… 例子：
与其看着别人成功，不如自己努力成功。 他宁愿坐在地上哭，也不愿自己走路。 5、转折关系表示 转折的关系的关 联词用在句子中，表示后面的意思不是顺着前面的意思说下去，而是与前面的意思相反或者相对。常见的转折关系关联词如下： 虽然.... 但是.... 尽管……还……
常用关联词用法讲解
常用关联词用法讲解 （1）并列关系：句子中几个分句之间的关系是平等并列的、没有主次之分，各个分句分别说明几种相关的情况，或表示一件事的几个方面。常用的关联词语有 “既……又……”“不是……而是……”“一边……一边……”“一面……一面……” （2）递进关系：后面分句的意思比前面分句的意思更进一层。常用的关联词语有： ①不但……而且……②不光……还……③不仅……也…… ④不仅……而且……⑤不但……还…… （3）选择关系：几个分句分别说出几件事情，需要从中选择一件。常用的关联词有： ①是……还是……②或者……或者……③不是……就是…… ④……还是……⑤要么……要么…… （4）转折关系：前一个分句说了一个意思，后一个分句不是顺着前一个分句的意思说下来，而是作了一个转折，说出的意思，和前一个分句完全相反或相对。常用的关联词语有：①虽然……但是……②尽管……还…… （5）假设关系：句子前面一部分介绍一种假设情况，后面一部分是假设的情况实现后要产生的结果。 ①如果……就……②即使……也……③哪怕……也…… （6）条件关系：句子前面提出条件，后面说明在这种条件下会产生的结果。关联词语有： ①只要……就……②无论……都……③不管……总…… （7）因果关系：句子的前一部分表示原因或（结果），后一部分表示结果或（原因），常用关联词语有： ①因为……所以……②既然……就……③之所以……是因为…… （8）取舍关系：分句表示两种情况，选取一种，舍弃一种。关联词语有：“宁可……也不……”“与其……不如……”
（9）承接关系：句与句之间表示几个连续动作，或先后发生的几种情况，它们前后承接，不能颠倒。 例：“先……再……最后……”等 试着做一做吧，相信你能行！ 1、（）多读多练，作文（）会进步。 2、（）你答应去，（）该准时去叫他。 3、这本小说有趣极了，（）我一口气就把它看完了。 4、雨来（）牺牲生命，（）泄露秘密。 5、凡卡心想，（）在城里受罪，（）回到乡下爷爷那里去。 6、我俩（）住得很远，（）不常见面。 7、（）别人的意见不一定全对，我们（）要虚心听取。 8、（）要努力读书，（）要关心政治。 9、（）军校招生，我（）报考军校。 10、（）走到哪里，他（）听到乐声。
正交函数分解(EOF)源代码(Visual Basic 6.0)
'************************************* ' 全局变量，便于主函数调用。 ' VB 6.0 的函数返回的参数偏少， ' 使用全局变量在一定程度可以解决这个问题。 '**************************************** Public A() As Single ' 协方差/相关系数矩阵A Public V() As Single '特征向量为列组成的矩阵，即空间函数V （EOF）Public T() As Single '时间系数矩阵T（PC） Public B() As Single '特征值λ（E）,按从大到小排列 Public GM() As Single '解释的方差(%)（特征向量对X场的累积贡献率）P Public GA() As Single Public GB() As Single '个体i特征向量对X场的贡献率ρ Public XF() As Single '模拟结果 '******************************************************** ' 函数名：CovarMat ' 函数用途: 计算协方差（相关系数）矩阵 ' 参数说明：矩阵下标为1：N,从1开始； ' X,存放原始观测值，二维实型数组，X(P,P)。 ' 返回：计算协方差（相关系数）矩阵。 '******************************************************* Function CovarMat(X() As Single) As Single() Dim XX() As Single Dim P As Integer, N As Integer Dim px As Single P = UBound(X, 1) N = UBound(X, 2) px = IIf(N > 0, 1 / N, 1) ReDim Preserve XX(1 To P, 1 To P) Dim iAs Integer, j As Integer, k As Integer ' 求X乘以X的转置,即A=XXˊ For i = 1 To P For j = 1 To P XX(i, j) = 0 For k = 1 To N XX(i, j) = XX(i, j) + X(i, k) * X(j, k) Next k XX(i, j) = XX(i, j) * px Next j Next i
关联词用法及常见关联词
所谓关联词，就把两个或两个以上在意义上有密切联系的句子组合在一起，叫复句，也叫关联句。 复句通常用一些关联词语来连接。它有如下特点： 第一，作为联接分句、标明关系的词语，关联词语总是标明抽象的关系，可以作为某类复句的特定的形式标志。 第二，关联词语性质复杂。 第三，说话时很容易发现必须带有的一到二个词语，虽然意思不同，但连在一起无论是说还是听都觉得很舒服。 关联词大全 - 最常用的关联词有哪些（一） 1 并列关系： 概念：各分句间所表示的意思、事件或动作是并列平行关系，有的分句分别说明描述几种情况，有的分句表示相对相反或同时发生的几种情况。 ……又……又…… ……一边……一边……例：弟弟一边唱歌，一边跳舞。 ……有时……有时…… ……一会儿……一会儿…… ……既……又……例：李老师既会拉小提琴, 又会吹笛子。 ……也……例：爸爸不抽烟, 也很少喝酒。 有的……有的，一方面……一方面，有时候……有时候，那么……那么，既……又，也，又，还，同时。不是……而是、是……不是……。 2 承接关系概念： 各分句表示连续发生的事情或动作，分句有先后顺序。 ……一……就（便）……例：我一做好功课, 便到球场踢球。 ……首先……然后…… ……便……
……於是…… ……才……例：哥哥拟好作文大纲, 才打草稿。 ……接著…… 3 递进关系： 概念：由两个有递进关系的分句组成，后一分句在意思上比前一分句更近一层。 ……不但……而且……例：地球上不但有氧气，而且还有氮气。 ……不仅……还……例：博尔特不仅夺得了金牌，还打破了世界纪录。 ……不但不……反而…… ……连……也…… ……何况…… ……甚至…… 不但(不仅、不只、不光)……而且(还、也、又、更)，而且，并且，况且，何况，尤其，甚至。尚且……何况(更不用说)，别说(慢说、不要说)……连(就是)。 4 选择关系： 概念：分句所说的事情不能同时并存，而是要从中选择一项。 ……不是……就是……例：我们下课不是跳橡皮筋，就是踢毽子。 ……宁可……也不……例：我宁可给老师责罚, 也不说谎, 隐瞒真相。 ……还是……例：饭前吃水果好，还是饭后吃水果好？ ……与其……不如……例：与其浪费时间，不如做些有意义的事。 是……还是，或者(或、或是)……或者(或、或是)，不是……就是，要么(要就是)……要么(要就是)。 5 转折关系： 概念：后一句分句（正句）表述的意思同前一分句（偏句）的意思相反或相对。
常见关联词的分类及用法
常见关联词的分类及用法关联词例句 并列关系一边..... 一边.... 妈妈一边打毛衣，一边督 促我写作业。 一方面.....一方面..... 你一方面要提高学习成 绩，一方面还要锻炼身体。有时......有时...... 爸爸妈妈每天晚饭后都要 出去走走，有时去公园， 有时去超市逛逛。既.......又...... 人民大会堂既高大又庄 严。 递进关系不但......而且...... 小明不便穿好了衣服，而 且换好了鞋，系好了鞋带。不光.......也..... 鲁迅先生不光珍惜自己的 时间，也珍惜别人的时间。不仅......还...... 学语文不仅要多记，还要 多说。 别说......就是.......... 别说是坐火车，就是坐飞 机也赶不上了。 选择关系不是.........就是.......... 不是你去，就是他去，总 得有一个人去。
是...........还是........... 你是参加美术小组还是参 加音乐小组，现在就要确 定。 或者.......或者........ 这块地或者种高梁，或者 种玉米。 要么.........要么.......... 在困难面前，要么克服它， 要么被它吓倒。 与其........不如.......... 与其这样等待，不如主动 争取。 宁可.........也不.......... 刘胡兰宁可牺牲自己的生 命，也不泄露党的机密。 转折关系虽然...........但是..... 弟弟虽然年纪小，但是很 懂事。 尽管..........不是........... 尽管天气非常冷，爷爷还 是从家里赶来了。 假设关系如果.........就......... 如果你现在不好好学习， 将来就无法实现你的理 想。 纵然..........也要........... 纵然是粉身碎骨，他也要 为真理而奋斗。 即使.........也.......... 即使他不一定能来，我们 也要通知他。
青藏高原冬季积雪时空变化特征EOF分析_高文良
收稿日期:2003-10-20作者简介:高文良(1971-),男,工程师。主要从事短期气候预测研究。 青藏高原冬季积雪时空变化特征EOF 分析 高文良1,陈忠明2,闵文彬1 (1.中国气象局成都高原气象研究所,成都 610072;2 四川省气象局) 摘要:通过对青藏高原冬季积雪的EOF 分析,揭示了 青藏高原冬季积雪的时间变化和空间分布特征,分析出高原冬季积雪的突变现象,对青藏高原冬季积雪时空变化规律提出了自己的观点。关键词:青藏高原;冬季积雪;EOF 分析中图分类号:P437文献标识码:A 文章编号:1003-7187(2004)03-0007-041 引言 大气运动下边界的冰雪对大气的作用不可忽视,其对气候变率具有重要影响。在积雪研究中的一个很重要问题是资料的可信度、准确度问题。由于青藏高原上的测站较少,分布不均,所处的位置多位于河谷一带,测站观测资料的代表性受到一定影响。卫星资料也有一定的误差,而且由于不同年代的处理方法的变化经常带来资料精度的不同。因而从各种资料得出的结果存在显著差异。有必要对积雪本身的空间分布和时间变化进一步研究。只有搞清楚它自身的变化特征,才能对它所起的影响做出准确的评判。对于用台站资料做出的一系列研究成果,有必要用其它资料进行验证。2 资料和方法 近年来NCEP /N CA R 再分析资料得到了广泛的应用,取得了十分好的效果。这里就N CEP /NCAR 再分析资料中的月累积积雪深度小当量资料作一些分析,与已有的研究成果作一些比较。虽然NCEP /NCA R 再分析资料是模式资料,但它经过与实测资料的同化再分析和模式物理及动力学约束,可用来探讨某些大气环流变化问题。 NCEP /NCAR 再分析全球月累积积雪水当量深度资料,时间从1949年1月到1999年12月共51年。纬向为1.875°的格距,经向为高斯格点共94点, 单位为kg /m 2。青藏高原取为63.75°～108.75°E , 23.809°～44.761°N 的区域,主要研究了冬季时段(当年12月至下一年2月)的积雪。 EOF 分析方法(经验正交函数展开)对时空场的分解有很多优点,它没有固定的函数,而且展开的收敛速度快。文献[1]中有详细介绍。 EOF 分析分解出的特征向量是有物理意义的信号还是毫无意义的噪音,应该进行显著性检验,特别是当时空场的空间点数大于样本量时,显著性检验十分重要,用Nor th [2]等提出方法来对特征向量进行显著性检验。 根据N orth 等的推导,特征向量λα的误差δλα≈λα 2N 1 2(1)记Δλα=λα-λα-1,那么当δλα/Δλα<1时,λα与λα-1是可以分离的,二特征值间的间距大于特征值的误差,认为该特征值是有意义的,而不是毫无意义的噪音[1]。 另外,在文中还用到了滑动t 检验和M ann -Kendall 方法来检验气候突变。3 结果分析3.1 青藏高原冬季积雪距平场EO F 分析 EOF 分析能够比较清晰地揭示一个时空场的主要时间演变规律和空间分布特征。以前有些工作以积雪的原始场作EOF 分析[3～5],并且以第一特征向量的分布与多年平均场之间的差异作为判定EO F 分析是否成功的标志。依据文献[6]中所述,原始观测场时间序列的第一特征向量与气候平均场的相似性依赖于原始观测场序列在相空间中的结构。时间平均场(气候场)与时间偏差(异常)场的相对强弱在二者的相似与否中起到重要作用。当时间偏差(异常)场的强度较大时,第一特征向量与时间平均场(气候场)完全不相似。因此对冬季高原积雪的距平场作E OF 分析。 · 7·
关联词语的用法与例子
关联词语的用法与例子 篇一:英语句子关系 把两个或两个以上在意义上有密切联系的句子组合在一起，叫复句，也叫关联句。复句通常用一些关联词语来连接。关联词一般分转折关系、假设关系、条件关系等。 关联词有两种：一种是由词组成的关联词，如“那么”、“因而”等; 另一种是由两个或两个以上的词而形式的关联词，如“因为……所以……”、“即使……也……”等。 这两种形式的关联词之中，我们见的最多的是成对出现的，即第二种形式。 成对使用的关联词，因为每一对都表特定的语法关系，所以它们的搭配是固定的，不能随意调换。如我们只能用“只有……才……”，而说“只要……才……”这就不对了。 关联词语的使用： (1)一般方法：初读句子，弄清分句之间的关系。选择关联词语，填入句子。在读句子，检查句子是否通顺，句意是否正确。 (2)两个注意点 搭配要得当：使用一组关联词语是要前后呼应，要"成双配对"，不能交叉使用，这样才能是句意畅通、明确。 运用要合理：该用的时候用，不该用的时候就不用，不要生搬硬套。根据句子表达的需要，正确的选择关联词语。 关联句分为8种类型： 1 并列关系：概念：各分句间所表示的意思、事件或动作是并列平行关系，有的分句分别说明描述几种情况，有的分句表示相对相反或同时发生的几种情况。 ……又……又…… ……一边……一边…… 例：弟弟一边唱歌，一边跳舞。 ……有时……有时…… ……一会儿……一会儿…… ……既……又…… 例：李老师既会拉小提琴, 又会吹笛子。 ……也…… 例：爸爸不抽烟, 也很少喝酒。 有的……有的，一方面……一方面，有时候……有时候，那么……那么，既……又，也，又，还，同时。不是……而是、是……不是……。 2 承接关系概念：各分句表示连续发生的事情或动作，分句有先后顺序。 ……一……就(便)…… 例：我一做好功课, 便到球场踢球。 ……首先……然后…… ……便…… ……於是…… ……才…… 例：哥哥拟好作文大纲, 才打草稿。 ……接著…… 3 递进关系：概念：由两个有递进关系的分句组成，后一分句在意思上比前一分句更近一层。 ……不但……而且…… 例：地球上不但有氧气，而且还有氮气。 ……不仅……还…… 例：博尔特不仅夺得了金牌，还打破了世界纪录。 ……不但不……反而……
EOF分解程序
fid=fopen('','r'); Num=360; data=zeros(360,180,Num); for i=1:Num aaa=fscanf(fid,'%s',7); data(:,:,i)=fscanf(fid,'%f',[360,180]); end sst1=data(1:90,11:70,1:Num); % 选取所需要区域的数据 sst2=data(311:360,11:70,1:Num); sst3=zeros(140,60,Num); sst3(90:-1:1,1:60,1:Num)=sst1; sst3(140:-1:91,1:60,1:Num)=sst2; sst=sst3; for i=1:140
for j=1:60 for k=1:Num if(sst(i,j,k)==-1000)||((sst(i,j,k)==-32768)) sst(i,j,k)=NaN; end end end end sst_area1=zeros(Num,8400); % zeros全零数组 for i=1:Num; squ=squeeze(sst(:,:,i)); % 执行该指令后sst数据转换为二维数组 sst_area1(i,:)=reshape(squ,1,8400); % 将数据转变为二维 end
sst_nan=isnan(sst_area1); i=0; for j=1:8400 if sum(sst_nan(:,j))==0; i=i+1; sst_region(:,i)=sst_area1(:,j); end end % 求距平~注意季节的变换 X=zeros(size(sst_region)); % 学者给的程序 for i=1:12 X(i:12:Num-12+i,:)=sst_region(i:12:end,:) - repmat( mean(sst_region(i:12:end,:),1) , size(sst_region(i:12:end,:),1), 1); end
北太平洋SST(1980-1992)的EOF分解及初步分析
北太平洋SST(1980-1992)的EOF分解及初步分析 数据来源： 本文利用来自英国气象局Hadley气候预测和研究中心的HadISST海温资料,对北太平洋（20N-80N 130E-90W）1980至1992年156个月的SST进行研究,。本文选取下载了1870年1月至2011年3月的全球SST数据，数据格式为*cdf，分辨率为1°。以下给出了数据下载的途径和链接： ①点击页面中心处蓝色“main data page”： 图1 ②选择SST数据下载:
图2 数据处理： 本文选取下载了1870年1月至2011年3月的全球SST数据，数据格式为*cdf,数据名为，截取北太平洋（20N-80N 130E-90W）1980年1月至1992年12月156个月份的SST数据进行经验正交函数（Empirical Othorgnal Function）分解,简记为EOF分解，得到该区域该时段的海温时空特征。 在编写Matlab程序过程中，应特别注意： ⑴剔除与其它站点相关系数小的站点的数据~简单的认为剔除陆地和冬季结冰点的数据； ⑵求距平值的协方差矩阵时，要进行逐月平均求距平，而不能是156个月的平均值，否则会导致第1模态的方差贡献率很大； ⑶当变量数m远大于观测样本数n时，导致协方差矩阵mRm=(nXm’)*(nXm)的阶数较大，可先求(nXm)*(nXm’)矩阵的特征值和特征向量，再求(nXm’)*(nXm)的特征值和特征向量，这叫做时空转换； ⑷M文件编写时要尽量减少循环量，提高运算速度； ⑸EOF分析能够有效地体现物理场主要信息，保留次要信息，并排除外来的随机干扰。 数据分析： 用主成分分析(Principal Component Analysis)的方法，即PCA对结果进行分析: 主成分分析是多元统计分析中一个非常重要的内容，它是一种从多个变量化为少数变量的统计方法。由于多个变量之间是相互影响的，它们之间的关系是非常复杂的，为简化分析又不损失信息，并提取它们之间相互关系的主要特征，主成分分析利用多个变量之间的相互关系
小学语文-最全关联词用法(附练习)
小学语文-最全关联词用法（附练习）小学需要掌握的关联词 【并列关系】 两个分句之间的关系相互并列。每个分句各说一件事或同一事件的一个方面。既…又…一边…一边…又…又…一面…一面… 不是…而是…有时…有时…一会儿…一会儿…那么…那么… 例：小芳既爱唱歌，又爱跳舞。 【因果关系】 前面（后面）的分句说明原因，后面（前面）的分句说明结论或结果。 因为…所以…既然…就…由于…因而………因此…… 既然…那么………因为……之所以……是因为…… 例： ①因为他真正下了苦功，所以成绩有了很大提高。 ②既然你错了，就应该伸出手去请他原谅。 【转折关系】
后面分句的意思是前面分句意思的转折。 虽然…但是………可是……尽管…还是… 例： ①奶奶虽然年纪大了，但是行动十分麻利。 ②尽管他身强体壮，还是搬不动这块大石头。 【选择关系】 两个分句表达两种情况，从中选一种。 或者…或者…宁可…也…不是…就是…与其…不如… 例： ①桑娜宁可自己多受苦，也要照顾西蒙的两个孩子。 ②凡卡常想：与其在城里受罪，不如回到乡下爷爷那儿去。【假设关系】 前面分句提出假设，后面分句表示结果。 如果…就…要是…就…假如…就…倘若…就…即使…也… 例： ①如果我们现在不好好学习，将来就不能更好地报效祖国。
②即使你成绩再好，也应该谦虚点。 【条件关系】 前面分句提出条件，后面分句表示结果。 只要…就…只有…才…除非…才…无论…都… 例： ①只要刻苦努力，成功的道路就会出现在你的面前。 ②无论走到哪里，我都不会忘记辛勤培育我的老师。 【递进关系】 后面分句比前面分句意思更进一层。 不但…而且…不光…还…不仅…而且…不仅…还… 例： ①赵州桥不但坚固，而且美观。 ②这不仅让我学到了知识，还让我懂得了做人的道理。 小学生该如何使用呢？ 关联词语的正确使用要靠语境判断，仔细推断出来。使用关联词语的句子往往比较复杂，结合方法去判断就能省时省力许多。名师君在此分享五个方法点，结合例子帮助大家理解。
关联词的分类及用法
关联词的分类及用法 １．并列关系：表示并列关系的关联词语在句子中，不分先后地分别说出有关的几件事或情况。 常见的表示并列关系的词有:一边…一边一面…一面一会…一会那么…那么有时…有时不是…而是既…又又…又 例子：她一边唱歌，一边跳舞。 他们想的不是自己，而是想的国家和人民的未来。 天空中的残月有时像镰刀，有时像耳朵。 ２．递进关系：表示递进关系的关联词用在句子中，后面的意思比前面的意思更近一层。 常见的表示递进关系的关联词又：不仅。。。而且不但。。。而且不但。。。甚至不仅。。。而且不知。。。而且不光。。。而且 例子：我们的教室不但宽敞而且明亮。 赵州桥不仅形式优美，并且机构坚固。 ３．因果关系：表示因果关系的关联词用在句子中，大部分前面说的是原因后面说的是结果。 常见的表示因果关系的关联词有：因为。。。所以由于。。。因此之所以。。。是因为 例子：她之所以成绩那么优秀，是因为她平时非常努力用功。 因为她喜欢那条粉红色的裙子，所以她一天天的存钱把它买下
来了。 4.选择关系：表示选择关系的关联词用在句子中，列出几件事或者几种情况，表示要从中选择一件或者一种情况。 常见表示选择关联词有：是。。。还是要么。。。要么或者。。。或者宁可。。。也不不是。。。就是与其。。。不如宁愿。。。不愿 例子：与其看着别人成功，不如自己努力成功。 她宁愿坐在地上哭，不愿自己走路。 5.转折关系：表示转折关系的关联词用在句子中，后面的意思不是顺着前面的意思说下去，而是与前面的意思相反或者相对。 常见的表示转折关系的关联词有：虽然。。。但是尽管。。。还例子:尽管战士们知道前面的路途凶险，他们还是昂首挺胸的进攻。 虽然他一见便知是他，但是他却假装不认识。 6.假设关系：表示假设关系的关联词用在句子中，前面的分句提出一种假设，后面的分句说明在这种假设的情况下会出现什么样的结果。 常见表示假设关系的关联词有：即使。。。也如果。。。就哪怕。。。也如果。。。那么要不是。。。就 例子：如果但时他能善待他的父母，那么他现在就会少一点自责。 即使苦难重重，他也熬过来了。 要不是消防员及时赶到，这栋大楼就早已成了废墟。 7.条件关系：表示条件关系的关联词在句子中，表示条件与结果的关系。
eof文档 (3)
! EOF：经验正交函数分解! “实现时空场的分离”具体可以参考黄嘉佑老师的《气象统计分析与预报方法》 ! 这是来自“lijianping”老师的EOF分解程序，在此对李建平老师表示感谢O(∩_∩)O~ ! 相关参数说明 ! m：格点数 ! n：时间长度 ! mnl：模态数 ! ks：[1]-1表示对原场EOF； ! [2]0表示多距平场EOF； ! [3]1表示对归一化场EOF。 ! "test.txt" ：需要分解的时空场 ! "er.txt"：存放解释方差 [1]：er(mnl,1)特征向量—— [2]：er(mnl,2)累计特征向量—— [3]：er(mnl,3)解释方差—— [4]：er(mnl,4)累计解释方差 ! "ecof.txt"：存放时间系数------每一列是一个模态 ! "egvt.txt"：存放各个模态的空间向量场------每一列是一个模态 parameter(m=10224,n=62,mnl=62,ks=-1) real x(m,n),egvt(m,mnl),ecof(mnl,n),er(mnl,4) open(1,file="test.txt") do i=1,m read(1,*) (x(i,j),j=1,n) enddo close(1) call eof(m,n,mnl,x,ks,er,egvt,ecof) open(2,file="er.txt") do i=1,n write(2,"(4f30.8)") (er(i,j),j=1,4) enddo close(2) open(3,file="ecof.txt") do j=1,n write(3,"(
基于EOF和REOF分析江淮梅雨量的时空分布
基于EOF 和REOF 分析江淮梅雨量的时空分布 周后福1, 陈晓红2 (1.安徽省气象科学研究所,安徽合肥 230031;2.安徽省气象台,安徽合肥 230031) 摘 要:基于江淮梅雨区域50个气象台站1960-2002年的梅雨量资料,利用EOF 、REOF 展开方 法,分析了江淮梅雨降水的空间分布及时间演变特征.EOF 展开方法表明江淮梅雨前三个特征向 量累积方差贡献比例为88.9%,其主要特征是三个特征向量场呈现纬向带状分布;第一特征向量 场空间分布均为正值,说明江淮梅雨量的干湿变化具有一致性,但是各特征向量场之间的特点相差 明显.REOF 展开方法表明可以把江淮梅雨划分为6个典型的梅雨量场;后一个时间系数序列的变 化幅度比前一个时间序列要小;主成分旋转后载荷要比旋转前分布均匀得多;第一时间系数的变化 等同于各站平均梅雨量变化. 关键词:EOF 分析;REOF 分析;梅雨降水;时空分布 中图分类号:P468 文献标识码:A 文章编号:1001-2443(2006)01-0079-04 梅雨是长江中下游地区的气候特色之一,也是我国乃至东亚地区重要的降水现象.梅雨的形成及其强弱与副热带高压、青藏高压、东亚季风以及西风带长波等大尺度天气系统的活动密切相关.由于每年这些大尺度天气系统的强度、进退迟早和速度快慢等都不一样,梅雨锋系的大小和维持时间的不同,致使历年梅雨到来的迟早、长短和雨量的多寡差异很大,直接导致这一地区干旱或洪涝的形成.因此梅雨形成的研究一直受到气象工作者的重视,进行过许多方面的探讨[1-2]. 安徽省处在北亚热带和暖温带过渡地区,气候变化复杂,每年的降水大多集中在梅雨期,汛期降水更是集中在梅雨过程,因此对梅雨现象进行重点深入探讨,有助于把握汛期降水的主要特性,对于安徽防汛抗旱有指导意义.尽管梅雨时间和空间分布的规律作过不少研究,但是多从气候统计学角度来进行,例如应用平均值、方差、趋势等分析手段.本文主要利用两种EOF 分析方法,探究江淮梅雨的时间演变现象,重点地分析空间分布规律,给出江淮梅雨的分布型,为江淮梅雨的分区预测提供依据. 1 资料来源和分析方法 1.1 梅雨资料 安徽的梅雨主要发生在淮河一线以南地区,因此本文研究范围为淮河以南.利用安徽省淮河以南地区、资料年代较长的50个气象站1960-2002年逐日降水资料,以及温度资料和东亚大气环流形势,根据作者综合许多气象学者成果的基础上在文献[3]提出的梅雨划分标准,划定江淮之间、沿江江南地区和安徽省逐年入梅日、出梅日和梅雨期,据此得到淮河以南各气象站的梅雨量. 1.2 分析方法简介 EOF 分析也称经验正交函数分解,它可以针对气象要素来进行.其基本原理是对包含p 个空间点(变量)的场随时间变化进行分解.设样本容量为n 的资料,则场中任一空间点i 和任一时间点j 的资料值(x ij )m n 可看成由p 个空间函数ik 和时间函数t kj (k =1,2,…,p )的线性组合,具体的展开形式见文献[4,5]. 旋转主成分分析(REOF )是在传统主成分分析(EOF )的基础上再做旋转.本文采用Horel 使用的方差最大正交旋转法,也是气候分析和诊断经常使用的方差最大正交旋转法.其基本原理在文献[4]中有详细的叙述,这里不再赘述.本文取前7个载荷向量及其对应的主成分参加旋转.REOF 分析不仅可以很好地反映不收稿日期:2005-01-28 基金项目:安徽省气象科技基金(0307). 作者简介:周后福(1965-),男,安徽无为人,硕士,高级工程师,主要从事气候分析和天气预报研究. 第29卷1期 2006年2月 安徽师范大学学报(自然科学版) Journal of Anhui Normal University (Natural Science )Vol.29No.1Feb .2006