气象数据处理方法解析与图解

气候数据分析章节包括：

A.1常规相关系数计算，揭示变量间线性关系；

A.2秩相关系数分析，适用于非正态分布数据；

A.3谐波分析，揭示周期性波动特征；

A.4功率谱分析，刻画频率分布特点；

A.5交叉谱分析，比较不同时间序列的频域特征；

A.6时间序列滤波分析，提高数据质量；

A.7EOF分析，提取空间模态；

A.7.1REOF分析，改进EOF方法；

A.8SVD分析，探究两变量间的协变关系；

图示展示北京夏季气温和降水、ENSO指数与全球温度、沙尘暴与气象要素的相关关系，以及气温、高度场、海温等的频域和空间特征分析。通过谐波分析，明确气温的周期性波动；利用EOF和SVD方法，揭示气候变量的空间分布和变化模式。时间序列滤波分析则有助于提高数据处理的准确性和可靠性。