cdtdivergence文档
cdtdivergence计算网格矢量在椭球面上的散度。
参见:cdtgradient，cdtcurl和埃克曼．
内容
语法
D = cdtdivergence(纬度,经度,U, V)
描述
D = cdtdivergence(纬度,经度,U, V)使用cdtdim中每个网格单元格的尺寸纬度、经度，然后计算网格向量的散度U, V．D的单位是U和V的单位除以米。
示例1:理论
这是一个简单的纯纬向风场，在全球各地以每秒1米的匀速运动。使用cdtgrid做一个四分之一度的网格，然后定义风场:
(纬度、经度)= cdtgrid (0.25);四分之一度网格u = 1(大小(lat));纯纬向风v = 0(大小(lat));%无子午分量。
这是纯均匀速度纬向风的风矢量和散度的样子:
D = cdtdivergence(纬度,经度,u, v);图imagescn(经度、纬度、D)在边界(“国家”，“颜色”rgb (“灰色”) quiversc(经度、纬度、u, v,“k”) cb = colorbar;ylabel (cb、“散度(s ^ {1})) cmocean (“平衡”，“主”）
在上图中，我们看到散度处处为零。这是因为当一团空气从一个网格单元向东移动到另一个网格单元时，风不会改变速度或方向，而邻近的网格单元与它刚来的网格单元的大小完全相同。一切都完全不变，所以没有散度。
那么纯经向风呢?我们能期待全球各地都出现同样的零分歧吗?
使用相同的四分之一纬度，从上面的经度网格，定义了一个到处匀速的纯经向风:
u = 0(大小(lat));%无纬向成分v = 1(大小(lat));% 1米/秒向北到处%计算散度:D = cdtdivergence(纬度,经度,u, v);图imagescn(经度、纬度、D)在边界(“国家”，“颜色”rgb (“灰色”) quiversc(经度、纬度、u, v,“k”) cb = colorbar;ylabel (cb、“散度(s ^ {1})) cmocean (“平衡”，“主”）
上面，我们得到不零差异无处不在。相反，北半球似乎有分歧，南半球则有收敛。这是因为地球不是一个完美的球体，而是一个椭球体，其纬度线彼此之间的距离接近但不完全相等。玩弄earth_radius函数，你会发现在从南极到赤道的旅程中，纬度线变得更接近了。继续往下走，从赤道到北极，纬度线将再次分开。检查上面颜色条上的比例，你会看到虽然纬度间距确实影响散度，但它在这里的作用仍然很小。
把上面的两个例子放在一起，如果风是均匀的纬向和经向到处呢?
u = 1(大小(lat));v = 1(大小(lat));D = cdtdivergence(纬度,经度,u, v);图imagescn(经度、纬度、D)在边界(“国家”，“颜色”rgb (“灰色”) quiversc(经度、纬度、u, v,“k”) cb = colorbar;ylabel (cb、“散度(s ^ {1})) cmocean (“平衡”，“主”）
上面我们看到，在少量经向辐散的基础上加上零纬向辐散会产生与只观察经向辐散相同的结果。我想这没什么好惊讶的。
现在考虑一个风速随经度变化的情况。成功
u =朗。^ 2;v = 0(大小(lat));D = cdtdivergence(纬度,经度,u, v);图imagescn(经度、纬度、D)在边界(“国家”，“颜色”rgb (“灰色”) quiversc(经度、纬度、u, v,“k”) cb = colorbar;ylabel (cb、“散度(s ^ {1})) cmocean (“平衡”，“主”) caxis([1] * 1飞行)
上图中，在西半球，风从国际日期变更线的非常强烈，到本初子午线的零速度。在那里，在本初子午线处，风开始再次加速，使它发散开来，因为风开始有效地把自己拉开。
在上面的地图中还需要注意的是，辐合和辐散的强度在靠近两极的地方增强，因为在高纬度地区，风从一个网格单元到另一个网格单元的加速发生的距离更小。如果您对网格单元格间距在世界各地的变化感到好奇，可以使用cdtdim函数。
例2:现实和ITCZ
对于本例，加载CDT附带的一些全球表面风数据。负载10米风速u10和v10，简单起见，只取2017年的平均地面风:
文件名=“ERA_Interim_2017.nc”;u10 =意味着(ncread(文件名,“u10”), 3);v10 =意味着(ncread(文件名,“v10”), 3);lat =双(ncread(文件名,“纬度”));朗=双(ncread(文件名,“经”));(纬度、经度)= meshgrid(纬度、经度);
原始数据在一个从0到360经度的网格上。我宁愿把本初子午线放在地图的中央，所以重定位的网格。这一步不是必须的，但这是一个优先选择:
(纬度、经度、u10 v10) =回到中心位置(纬度、经度、u10 v10);
用实际数据计算风的散度就像用例1中创建的合成数据一样简单。为了美观，我们在这里要做的唯一调整是使用岛功能:
计算风散度:D = cdtdivergence(纬度、经度、u10 v10);%屏蔽掉土地:土地=岛(纬度、经度);D(土地)=南;u10(土地)=南;v10(土地)=南;
现在我们可以绘制风矢量和它们的散度，就像在例1中一样，但这次我们将从一个earthimage背景图:
图earthimage;持有在pcolor(经度、纬度、D)阴影插值函数持有在quiversc(经度、纬度、u10 v10,“k”，“密度”，100) cb = colorred;ylabel (cb、'地面风散度(s^{-1})') cmocean ([-1 1]*1e-5平衡
上面的地图显示了10米高的风矢量是如何在世界各地汇聚和发散的。它显示了一个蓝色区域收敛在东太平洋赤道以北,并且伴随着热带辐合区(ITCZ),然而,ITCZ季节性迁徙,这全年平均风场可能减少ITCZ的真实强度的影响在任何给定的时间。
作者信息
这个函数是气候数据工具箱的Matlab．功能和辅助文档是由德克萨斯大学奥斯金宝app汀分校的Chad A. Greene编写的。