เทคนิค Empirical Orthogonal Function (EOF) กับการวิเคราะห์ความแปรปรวนด้านสมุทรศาสตร์

Abstract

บทคัดย่อ        บทความวิชาการฉบับนี้ ได้ทบทวนแนวคิดและวิธีการเบื้องต้นของเทคนิค EOF ซึ่งเป็นวิธีทางสถิติเชิงพหุที่ได้นำมาประยุกต์ใช้ อย่างแพร่หลายในการวิเคราะห์ความแปรปรวน พลวัตรและพฤติกรรมเชิงกายภาพของระบบภูมิอากาศและสมุทรศาสตร์ทั้งในเชิงพื้นที่ และเวลา เทคนิค EOF นับเป็นเครื่องมือวิเคราะห์ทางสถิติที่มีประโยชน์หลายด้าน เช่น ลดมิติของจำนวนตัวแปรในฐานข้อมูลขนาดใหญ่ อธิบายและเปรียบเทียบระหว่างข้อมูลตรวจวัดและแบบจำลอง สกัดโหมดที่โดดเด่นของความแปรปรวนในฐานข้อมูลเพื่อใช้แปลผลในเชิง กายภาพ และสังเคราะห์ชุดตัวแปรใหม่เพื่อเป็นตัวแทนฐานข้อมูลเดิมที่มีขนาดใหญ่ เทคนิค EOF ได้ถูกพัฒนาอย่างต่อเนื่องในช่วงไม่กี่ ทศวรรษที่ผ่านมา เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการแสดงและอธิบายปรากฏการณ์ต่างๆ ของระบบภูมิอากาศและสมุทรศาสตร์ที่มีลักษณะ ทั้ง Stationary และ Propagating ในสเกลต่างๆ ทั้งในระดับโลก ภูมิภาคและท้องถิ่น ให้มีความครอบคลุมและถูกต้องชัดเจนมากขึ้น ในปัจจุบันนี้ EOF ถูกจัดเป็นเครื่องมือสถิติพื้นฐานที่สำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูลทางด้านภูมิอากาศ อุตุนิยมวิทยาและสมุทรศาสตร์ ABSTRACT        This article aimed at reviewing the concept and fundamental of Empirical Orthogonal Function (EOF) technique which is multivariate statistics widely applied to analyze spatio-temporal variability, dynamics and physical behaviors of climate and ocean. EOF analysis is a statistical tool with a wide range of application, for examples, in data dimensionality reduction, explanation and comparison between observations and modeling outputs, dominant mode extraction and synthesis of new data set. EOF has long been developed for decades. Its primary purpose is to enhance its efficiency to explain various phenomena of ocean-atmosphere systems both stationary and propagating patterns in a variety of spatial timescales ranging from global, regional to local. Nowadays, EOF is well accepted as an essential statistical tool for atmosphere and oceanography studies.