Maximale Kovarianzanalyse
Die Maximale Kovarianzanalyse (MCA) ist eine statistische Technik, die gekoppelte Variabilitätsmuster zwischen zwei räumlich verteilten Feldern (z. B. Meeresoberflächentemperatur und Niederschlag) identifiziert. Im Gegensatz zur EOF-Analyse, die sich auf die Varianz in einem einzelnen Feld konzentriert, identifiziert die MCA räumliche Muster, die zwischen zwei verschiedenen Feldern maximal korreliert sind.
Die vollständige Methode lesen
Melden Sie sich mit einem kostenlosen Konto an, um diesen Abschnitt zu lesen.
Methodenkarte
Die Nachbarschaft verwandter Methoden — wählen Sie einen Knoten, um sie zu erkunden.
Quellen
- 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 ↗
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 3). Maximum Covariance Analysis (MCA). ScholarGate. https://scholargate.app/de/meteorology/maximum-covariance-analysis
Welche Methode?
Stellen Sie diese Methode neben ihre nächsten Verwandten und lesen Sie sie nebeneinander — die Bibliothek legt die Bücher auf den Tisch; die Wahl liegt bei Ihnen.
- Empirische Orthogonale TelekonnektionMeteorologie↔ vergleichen
- WRF-ModellMeteorologie↔ vergleichen
Referenziert von
Similar methods
Einen Fehler auf dieser Seite entdeckt? Melden oder Korrektur vorschlagen →