Matlab代码实现在大气-海洋动力系统中预测异常的季节性

资源摘要信息: "时间序列异常分析matlab代码-predictability: 论文代码“当地大气-海洋动力起源，交货时间和季节性”" 在本文中，我们将深入探讨与“时间序列异常分析matlab代码-predictability”相关的知识点。该代码库与一篇学术论文紧密相关，题目为“本地大气-海洋可预测性：动态起源，提前期和季节性”，该论文由Eviatar Bach, Safa Motesharrei, Eugenia Kalnay和Alfredo Ruiz-Barradas共同撰写。代码的开发与维护主要由Eviatar Bach负责，且遵循GNU公共许可证v3.0。对于任何疑问或问题，都可通过联系作者进行反馈。 时间序列分析是研究数据点按时间顺序排列的序列数据，它广泛应用于气象、经济、工程技术等多个领域。在大气和海洋科学中，时间序列分析可以帮助我们理解气候系统的动态行为，预测未来的状态，以及识别数据中的异常模式。 异常检测（Anomaly Detection）在时间序列分析中尤为重要，它涉及到识别序列中的不规则或不寻常的事件。异常事件可能是由气候变化、自然灾害或其他非正常现象引起的。在本论文中，作者们探讨了本地大气和海洋系统中的可预测性，特别是关注于动态来源、提前期（lead times）和季节性对预测能力的影响。 Granger因果关系分析是该研究中采用的一种统计假设检验方法，用于评估一个时间序列对另一个时间序列是否具有预测价值。如果时间序列X在统计意义上有助于预测时间序列Y，则X被认定为Granger导致Y。该分析在Matlab环境下，使用了MVGC（Multivariate Granger Causality）工具箱进行实施。 绘图工作则是在Python环境下完成的，Python作为一种强大的编程语言，它在数据分析、机器学习和可视化方面具有广泛应用。通过使用Python，研究者能够将复杂的数据集转化为直观的图表和图形，以便更好地理解数据中的模式和趋势。 文件列表中的daily_data.py是用于每天获取大气或海洋数据并删除闰秒的日脚本。resolve_data.py则用于从欧洲中期天气预报中心（ECMWF）检索大气或海洋的再分析数据集（ERA临时）。anomalies_vo文件名被截断，但根据上下文推测，它可能是用于计算和分析气候异常值的相关代码。 此外，提到的“模型输出”文件包括两个部分：用于主要分析的模型输出和用于光谱分析的模型输出。这些模型输出文件可能包含了时间序列分析和Granger因果关系分析的结果数据，为研究者提供了具体的数据支持。 该代码库的标签为“系统开源”，意味着代码是公开的，允许用户自由地使用、修改和分发。这为学术界和其他研究者提供了共享资源、合作研究和验证结果的机会。 最后，用户需要访问“predictability-master”文件压缩包，其中包含了所有必需的文件和代码，以便于复现论文中的研究成果。通过研究这些代码和相应的数据文件，读者可以更深入地了解本地大气和海洋系统的可预测性，并可能在此基础上进行进一步的研究和创新。