摘要。线性降维方法是处理和解释高维数据的有用工具。然而，数据空间被分解的每个子空间所解释的累积方差可能显示出缓慢的收敛性，这使得为成功表示过程可变性而选择的合适的最小子空间数目变得模糊。非线性方法的使用可以改进将多元数据嵌入到低维流形中的方法。本文将非线性降维方法Isomap应用于厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）现象与年周期现象相互作用的热带太平洋海面温度和温跃层数据。Isomap更准确地描述了物理系统的流形维数。对最小维数的了解有望促进低维模型的发展，以了解和预测ENSO。