সর্বাধিক সহভেদাঙ্ক বিশ্লেষণ
সর্বাধিক সহভেদাঙ্ক বিশ্লেষণ (Maximum Covariance Analysis - MCA) হলো একটি পরিসংখ্যানিক কৌশল যা দুটি স্থানিকভাবে বিস্তৃত ক্ষেত্রের (যেমন, সমুদ্র পৃষ্ঠের তাপমাত্রা এবং বৃষ্টিপাত) মধ্যে পরিবর্তনশীলতার যুগল বিন্যাস শনাক্ত করে। যেখানে EOF বিশ্লেষণ একটি একক ক্ষেত্রের ভেতরের ভেদাঙ্ক (variance) এর উপর আলোকপাত করে, সেখানে MCA দুটি ভিন্ন ক্ষেত্রের মধ্যে সর্বাধিক সম্পর্কযুক্ত (correlated) স্থানিক বিন্যাস শনাক্ত করে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
পদ্ধতি-মানচিত্র
সম্পর্কিত পদ্ধতিসমূহের প্রতিবেশ — অন্বেষণ করতে একটি নোড নির্বাচন করুন।
উৎস
- Bretherton, C. S., Widmann, M., Dymnikov, V. P., Wallace, J. M., & Blade, I. (1992). The effective number of spatial degrees of freedom of a time-varying field. Journal of the Atmospheric Sciences, 49(11), 1063-1083. link ↗
- Newman, M., Sardeshmukh, P. D., & Penland, C. (2016). Relative Contributions to Subseasonal Predictability: Bridging Medium-Range and Climate Time Scales. Journal of Climate, 29(15), 5629-5647. link ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Maximum Covariance Analysis (MCA). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/meteorology/maximum-covariance-analysis
কোন পদ্ধতি?
এই পদ্ধতিটিকে তার নিকটতম সমগোত্রীয়দের পাশে রাখুন এবং পাশাপাশি পড়ুন — গ্রন্থাগার বইগুলি টেবিলে সাজিয়ে দেয়; নির্বাচন আপনার।
- অভিজ্ঞতামূলক অর্থোগোনাল সংযোগআবহবিজ্ঞান↔ তুলনা করুন
- WRF মডেলআবহবিজ্ঞান↔ তুলনা করুন
যেখানে উদ্ধৃত
Similar methods
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →