在利用经验正交分解（EOF）进行某一个研究区域分析时，我们需要将研究区域转换成N*M的矩阵，其中N为空间维度，M为时间维度，这意味着我们之前的数据加上时间维度是三维的，即（lon,lat,rg）。因此，我们需要将下图中的空间的（lon,lat）reshape 成（N，1）。

如果是全球1度的数据进行EOF分解，月份有225个月，那么得到输入的数据矩阵是（64800，225）。但是往往我们需要进行小区域的应用研究，比如中国大陆地区，因此我们需要提取中国大陆地区的数据。下面的代码是用于提取中国大陆地区范围内的GRACE信号【70/140/15/55】。

A1 = zeros(360*720,227);
A1(:,1) = reshape(mascon_gsfc.lon,360*720,1);
A1(:,2) = reshape(mascon_gsfc.lat,360*720,1);
for i = 1:length(mascon_gsfc.tt)
    A1(:,i+2) = reshape(mascon_gsfc.rg(:,:,i),360*720,1);
    disp(i)
end

ind_ = find(A1(:,1)>=70&A1(:,1)<=140&A1(:,2)>=15&A1(:,2)<=55);
g = A1(:,3);rg = g(ind_);
aus_mass = A1(ind_,:); aus_mm = aus_mass(:,2:end);
llon = A1(:,1);llon_ = llon(ind_);llat = A1(:,2);llat_ = llat(ind_);
O.lon = reshape(llon_,80,140);O.lat = reshape(llat_,80,140);
O.rg = reshape(rg,80,140);
rg_plot(O),caxis([-50,50])

其中最关键的是find函数，提取在研究区域内的数据。运行可以得到以下的结果：

其中结果的前两列为经纬度：

之后再进行EOF分解即可，下图展示了其中的前4个主成分。

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