已知关于142个时间点和72个高度的142*70的风速数据矩阵的有一些缺失值NAN，如何先对有关时间和风速的二维变量进行样条插值，然后再对高度和风速的二维变量进行样条插值，最终把插值结果拼接成完整的风速数据，请给出matlab代码

在MATLAB中，你可以使用`interp1`函数来进行一维插值。对于二维数据，你可以分别对每一行（或列）进行一维插值。对于时间与风速的关系，假设时间均匀分布，可以使用时间作为插值的独立变量；对于高度与风速的关系，同样可以使用高度作为插值的独立变量。

以下是使用样条插值对时间和高度进行插值的一个基本示例：

% 假设data是一个142x70的矩阵，其中包含了时间、高度和风速的数据
% data的第一个维度对应时间点，第二个维度中前72列对应72个高度的数据
% 先对时间和风速进行插值
for i = 1:72
    % 提取每一列风速数据
    speed = data(:, i);
    % 找到非NaN的索引
    validIdx = ~isnan(speed);
    % 仅对非NaN的数据进行插值
    timeVector = (1:142)'; % 假设时间点是均匀分布的
    speedInterp = interp1(timeVector(validIdx), speed(validIdx), (1:142)', 'spline');
    % 将插值结果放回对应的高度列中
    data(:, i) = speedInterp;
end

% 接着对高度和风速进行插值
for j = 1:142
    % 提取每一行风速数据
    speedRow = data(j, :);
    % 找到非NaN的索引
    validIdx = ~isnan(speedRow);
    % 仅对非NaN的数据进行插值
    heightVector = (1:72)';
    speedInterpRow = interp1(heightVector(validIdx), speedRow(validIdx), (1:72)', 'spline');
    % 将插值结果放回对应的时间行中
    data(j, :) = speedInterpRow;
end

这段代码首先对每个高度层进行时间插值，然后对每个时间点进行高度插值。请注意，这段代码没有特别处理时间与高度之间的关系，它假设时间点和高度值都是等间距的，并且插值可以独立进行。在实际情况中，如果时间点和高度值不是均匀分布，你需要提供相应的时间和高度向量，并在调用`interp1`时设置正确的插值向量。

在应用插值之前，确保理解你的数据结构以及数据点的分布情况是非常重要的。在某些情况下，可能还需要更复杂的方法来处理数据插值。