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CDT 气候数据分析工具箱：MATLAB 中完成趋势、ENSO 与地图可视化的指南

【免费下载链接】CDTThe Climate Data Toolbox for MATLAB项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cdt1/CDT

CDT（Climate Data Toolbox）是面向 MATLAB 的免费气候数据分析工具箱，内置 trend 趋势检验、eof 模态分解、borders 地图绘制等 100 余个函数，把气候时间序列处理和地图制图压缩为几行代码。

它解决什么问题

拿到一份 40 年的海表温度网格数据后，常规流程是：去掉气候态、逐格点做最小二乘趋势、检验显著性，再画到地图上。用 MATLAB 原生函数手工实现，光地图投影和海岸线叠绘就要写不少代码。CDT 把这条链路封装成 trend、borders 等函数，一个函数对应一步操作，缺失值、不等间距时间轴这些细节都已处理。

核心能力：5 个常用函数

• trend 趋势计算：对不等间距的观测序列也能给出逐年趋势和 p 值，'omitnan'选项可跳过缺失值求趋势。
• eof / enso 模态分解：EOF（经验正交函数，一种把三维数据拆成"空间模态 × 时间系数"的降维方法）提取第一模态，即可分离出 ENSO 信号。
• borders / globeplot 制图：绘制带海岸线的区域地图与全球地图，globequiver 可在球面上画风场箭头。
• climatology / deseason 季节处理：计算气候态并去季节化，直接得到季节内异常场。
• filt1 / filt2 滤波：低通与带通滤波，用于分离年际信号与季节信号。

典型使用场景：3 个角色任务对照

• 研究生做论文图：计算北大西洋海表温度的年增暖趋势，trend 返回斜率与 p 值，borders 直接输出带等值线的区域地图。
• 研究员检测 ENSO：对 60 年 SST 序列做 eof，第一模态空间图呈赤道太平洋东西向结构，时间系数可直接作 ENSO 指数。
• 学生处理日观测数据：先用 filt2 平滑，再用 climatology 按月分组求气候态，得到标准化异常场。

快速上手：3 步完成安装

1. 克隆仓库到本地：git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/cdt1/CDT
2. 在 MATLAB 中右键cdt文件夹，选择 "Add to Path — Selected folder and subfolders"；也可改用 Add-Ons 浏览器的 .mltbx 安装包。
3. 命令窗口输入cdt打开内置文档，用which cdt验证路径是否生效。

入门示例见 CDT_Getting_Started，全部函数文档位于 cdt/doc/html 目录，每个函数页都配有独立示例。

CDT 覆盖从数据读取、时间序列分析到制图的全流程，函数文档自带示例，适合刚接触气候数据分析的新手。建议先跑一遍 trend 和 eof 的内置示例，再替换成自己的数据。

【免费下载链接】CDTThe Climate Data Toolbox for MATLAB项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cdt1/CDT