Create a 3D array by month and other by seasons from a 3D array in days
Vous suivez désormais cette question
- Les mises à jour seront visibles dans votre flux de contenu suivi.
- Selon vos préférences en matière de communication il est possible que vous receviez des e-mails.
Une erreur s'est produite
Impossible de terminer l’action en raison de modifications de la page. Rechargez la page pour voir sa mise à jour.
Afficher commentaires plus anciens
0 votes
Partagez un lien vers cette question
Hello!
I have the following matrix A = [362 241 10227], 10227 represents days from January 1, 1993 to December 31, 2020 (28 years).
I would like to create 2 new matrices.
First, B = [362 241 336] where 336 would be the months and also a time vector of 336 indicating each month of each year.
Second, C = [362 241 84] where 84 represents the three months January, February and March for the 28 years of data.
Thank you very much!
1 commentaire
Dyuman Joshi
le 3 Oct 2023
What is the format of the data you have i.e. Array A?
and what is the format of the expected output i.e. Array B and C?
It will be helpful if you could attach a sample of the data you have.
Réponse acceptée
Cris LaPierre
le 3 Oct 2023
0 votes
A = [362 241 10227];
B = A;
B(3) = B(3)/365.25*12
B = 1×3
362 241 336
C = B;
C(3) = C(3)/4
C = 1×3
362 241 84
15 commentaires
Dyuman Joshi
le 3 Oct 2023
Modifié(e) : Dyuman Joshi
le 3 Oct 2023
I feel like a fool after looking at this :)
However, if this is the solution OP is looking for, I fail to see how this question is related to MATLAB.
Cris LaPierre
le 3 Oct 2023
Not enough details in the question to know what the desired solution is. Here I present the simplest one.
Pepe Grillo
le 3 Oct 2023
Yes, here more details:
A =[362 241 10227] the first two dimensions are longitude and latitude, and the third is time in days.
What I want is a new array but with the average value for each month. At the end will be 336 months and same longitude and latitude.
Then I would like to split this matrix [362 241 336] in different seasons, so one matrix DJF there cames the 84 because there are 84 months (DJF) in 28 years of data. Then JuneJulyAugust another 84 months.
Thanks!
Cris LaPierre
le 3 Oct 2023
Perhaps you can share a large sample of your data? A single point doesn't give us much of an idea of what data you are working with.
Pepe Grillo
le 3 Oct 2023
Modifié(e) : Cris LaPierre
le 3 Oct 2023
Yes sure.
Here is A but I cut it 10 by 10 and days and the time vectors as well.
thanks!
% for visualization
load DateNumber.mat
load time.mat
load A.mat
DateNumber
DateNumber = 10227×1
1.0e+05 *
7.2793
7.2793
7.2793
7.2793
7.2793
7.2794
7.2794
7.2794
7.2794
7.2794
time
time = 10227×1
376956
376980
377004
377028
377052
377076
377100
377124
377148
377172
A
A =
A(:,:,1) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,2) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,3) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,4) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,5) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,6) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,7) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,8) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,9) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,10) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,11) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,12) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,13) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,14) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,15) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,16) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,17) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,18) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,19) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,20) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,21) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,22) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,23) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,24) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,25) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,26) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,27) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,28) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,29) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,30) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,31) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,32) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,33) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,34) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,35) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,36) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,37) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,38) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,39) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,40) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,41) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,42) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,43) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,44) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,45) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,46) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,47) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,48) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,49) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,50) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,51) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,52) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,53) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,54) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,55) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,56) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,57) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,58) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,59) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,60) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,61) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,62) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,63) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,64) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,65) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,66) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,67) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,68) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,69) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,70) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,71) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,72) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,73) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,74) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,75) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,76) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,77) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,78) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,79) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,80) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,81) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,82) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,83) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,84) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,85) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,86) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,87) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,88) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,89) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,90) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,91) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,92) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,93) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,94) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,95) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
A(:,:,96) =
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
Cris LaPierre
le 3 Oct 2023
Can you describe how this data relates to the example you shared originally?
Pepe Grillo
le 3 Oct 2023
Modifié(e) : Cris LaPierre
le 3 Oct 2023
Sorry, was all NaN.
Here is A_2 with data and dtime with the dates.
So, A_2 now (6, 6, 10227); 10227 is days. Then I would like a new matrix B but with the average of each month so the will be 336 months. And the to split in seasons (winter (South hemisphere: JJA, summer (DJF) and so on.
Many thanks!!
% Displaying variables
load dtime.mat
load A_2mat.mat
dtime
dtime = 10227×1 datetime array
01-Jan-1993 12:00:00
02-Jan-1993 12:00:00
03-Jan-1993 12:00:00
04-Jan-1993 12:00:00
05-Jan-1993 12:00:00
06-Jan-1993 12:00:00
07-Jan-1993 12:00:00
08-Jan-1993 12:00:00
09-Jan-1993 12:00:00
10-Jan-1993 12:00:00
11-Jan-1993 12:00:00
12-Jan-1993 12:00:00
13-Jan-1993 12:00:00
14-Jan-1993 12:00:00
15-Jan-1993 12:00:00
16-Jan-1993 12:00:00
17-Jan-1993 12:00:00
18-Jan-1993 12:00:00
19-Jan-1993 12:00:00
20-Jan-1993 12:00:00
21-Jan-1993 12:00:00
22-Jan-1993 12:00:00
23-Jan-1993 12:00:00
24-Jan-1993 12:00:00
25-Jan-1993 12:00:00
26-Jan-1993 12:00:00
27-Jan-1993 12:00:00
28-Jan-1993 12:00:00
29-Jan-1993 12:00:00
30-Jan-1993 12:00:00
size(A)
ans = 1×3
6 6 10227
A
A =
A(:,:,1) =
0.1467 0.1505 0.1434 0.1258 0.0915 0.0530
0.1682 0.1562 0.1397 0.1224 0.0987 0.0662
0.1804 0.1580 0.1349 0.1376 0.1340 0.1085
0.1636 0.1345 0.1216 0.1376 0.1673 0.1436
0.0542 0.0648 0.0950 0.1201 0.1578 0.1350
0.0247 0.0506 0.0781 0.1111 0.1322 0.1017
A(:,:,2) =
0.1314 0.1473 0.1294 0.0722 0.0178 0.0811
0.1303 0.1254 0.1149 0.0760 0.0277 0.0736
0.1447 0.1149 0.1005 0.0902 0.0675 0.0956
0.1290 0.0979 0.0886 0.0997 0.1055 0.1141
0.0356 0.0435 0.0714 0.0974 0.1148 0.1011
0.0420 0.0577 0.0665 0.0967 0.1111 0.0758
A(:,:,3) =
0.1443 0.1269 0.0726 0.0080 0.0911 0.1422
0.1175 0.1125 0.0847 0.0192 0.0569 0.1204
0.1025 0.0809 0.0786 0.0428 0.0461 0.1157
0.0786 0.0544 0.0660 0.0672 0.0630 0.1035
0.0388 0.0446 0.0595 0.0794 0.0778 0.0675
0.0697 0.0773 0.0688 0.0862 0.0910 0.0427
A(:,:,4) =
0.1451 0.0926 0.0263 0.0669 0.1253 0.1581
0.1293 0.1032 0.0606 0.0319 0.0795 0.1330
0.0992 0.0853 0.0698 0.0166 0.0475 0.1156
0.0836 0.0783 0.0735 0.0527 0.0364 0.0818
0.0713 0.0882 0.0821 0.0815 0.0625 0.0254
0.1014 0.1027 0.0967 0.0986 0.0929 0.0330
A(:,:,5) =
0.1342 0.0730 0.0433 0.0890 0.1216 0.1576
0.1361 0.1029 0.0618 0.0487 0.0745 0.1279
0.1188 0.1080 0.0805 0.0285 0.0332 0.0980
0.1514 0.1372 0.1040 0.0644 0.0185 0.0492
0.1023 0.1357 0.1219 0.1051 0.0799 0.0244
0.1348 0.1270 0.1309 0.1297 0.1202 0.0720
A(:,:,6) =
0.1325 0.0797 0.0574 0.0844 0.1046 0.1456
0.1456 0.1183 0.0767 0.0521 0.0574 0.1049
0.1403 0.1388 0.1064 0.0535 0.0199 0.0639
0.2134 0.1905 0.1464 0.0975 0.0496 0.0290
0.1181 0.1685 0.1641 0.1434 0.1189 0.0789
0.1631 0.1418 0.1575 0.1681 0.1624 0.1207
A(:,:,7) =
0.1407 0.1002 0.0653 0.0708 0.0783 0.1066
0.1587 0.1425 0.0984 0.0607 0.0447 0.0656
0.1537 0.1655 0.1400 0.0867 0.0477 0.0425
0.2422 0.2173 0.1849 0.1394 0.0920 0.0702
0.1157 0.1688 0.1865 0.1829 0.1613 0.1280
0.1716 0.1373 0.1619 0.1967 0.2045 0.1636
A(:,:,8) =
0.1510 0.1239 0.0794 0.0606 0.0592 0.0733
0.1689 0.1661 0.1288 0.0802 0.0589 0.0572
0.1610 0.1833 0.1726 0.1234 0.0828 0.0728
0.2399 0.2151 0.2062 0.1799 0.1315 0.1122
0.1121 0.1460 0.1817 0.2079 0.2023 0.1643
0.1685 0.1278 0.1484 0.2033 0.2396 0.1971
A(:,:,9) =
0.1539 0.1384 0.1003 0.0626 0.0558 0.0638
0.1737 0.1780 0.1560 0.1068 0.0788 0.0768
0.1685 0.1917 0.1928 0.1560 0.1112 0.1037
0.2340 0.2041 0.2041 0.2017 0.1635 0.1419
0.1108 0.1258 0.1569 0.2035 0.2273 0.1910
0.1652 0.1202 0.1271 0.1803 0.2453 0.2163
A(:,:,10) =
0.1424 0.1342 0.1136 0.0806 0.0613 0.0676
0.1697 0.1754 0.1687 0.1346 0.1022 0.0944
0.1756 0.1945 0.1978 0.1768 0.1385 0.1276
0.2446 0.2061 0.1950 0.2029 0.1858 0.1664
0.1151 0.1228 0.1386 0.1819 0.2288 0.2061
0.1673 0.1150 0.1124 0.1523 0.2219 0.2136
A(:,:,11) =
0.1181 0.1080 0.1026 0.0879 0.0691 0.0678
0.1535 0.1571 0.1594 0.1427 0.1192 0.1057
0.1716 0.1887 0.1920 0.1779 0.1520 0.1453
0.2674 0.2215 0.1940 0.1914 0.1872 0.1784
0.1278 0.1363 0.1334 0.1614 0.2076 0.1982
0.1806 0.1131 0.1022 0.1307 0.1848 0.1861
A(:,:,12) =
0.1087 0.0767 0.0711 0.0747 0.0691 0.0657
0.1353 0.1276 0.1315 0.1295 0.1224 0.1177
0.1556 0.1706 0.1773 0.1682 0.1517 0.1579
0.2789 0.2371 0.1996 0.1869 0.1796 0.1782
0.1471 0.1664 0.1447 0.1596 0.1897 0.1788
0.2018 0.1300 0.1041 0.1262 0.1625 0.1569
A(:,:,13) =
0.1410 0.0893 0.0533 0.0519 0.0578 0.0664
0.1414 0.1101 0.0967 0.0996 0.1069 0.1236
0.1442 0.1452 0.1519 0.1481 0.1398 0.1593
0.2682 0.2406 0.2027 0.1856 0.1733 0.1741
0.1628 0.2050 0.1686 0.1747 0.1896 0.1677
0.2055 0.1566 0.1193 0.1405 0.1648 0.1458
A(:,:,14) =
0.1673 0.1326 0.0891 0.0561 0.0408 0.0621
0.1650 0.1287 0.0890 0.0692 0.0771 0.1153
0.1558 0.1353 0.1259 0.1155 0.1146 0.1504
0.2448 0.2304 0.1960 0.1775 0.1630 0.1701
0.1799 0.2329 0.2025 0.1986 0.2002 0.1690
0.2071 0.1797 0.1512 0.1729 0.1850 0.1509
A(:,:,15) =
0.1563 0.1578 0.1290 0.0904 0.0498 0.0506
0.1651 0.1582 0.1245 0.0811 0.0514 0.0936
0.1627 0.1497 0.1305 0.0980 0.0777 0.1300
0.2250 0.2171 0.1816 0.1595 0.1362 0.1617
0.1889 0.2520 0.2234 0.2143 0.2059 0.1759
0.2164 0.2121 0.1993 0.2203 0.2260 0.1716
A(:,:,16) =
0.1280 0.1620 0.1562 0.1251 0.0815 0.0434
0.1380 0.1699 0.1629 0.1245 0.0723 0.0657
0.1418 0.1625 0.1644 0.1309 0.0717 0.0972
0.2113 0.2083 0.1876 0.1655 0.1153 0.1356
0.1823 0.2556 0.2336 0.2249 0.2008 0.1722
0.2133 0.2308 0.2351 0.2599 0.2622 0.2042
A(:,:,17) =
0.1063 0.1512 0.1709 0.1529 0.1143 0.0564
0.1157 0.1587 0.1796 0.1571 0.1134 0.0584
0.1121 0.1469 0.1800 0.1711 0.1200 0.0691
0.1993 0.1892 0.1921 0.1964 0.1477 0.1021
0.1482 0.2221 0.2239 0.2361 0.2123 0.1607
0.1888 0.1958 0.2309 0.2721 0.2780 0.2218
A(:,:,18) =
0.0950 0.1395 0.1827 0.1839 0.1516 0.0963
0.1080 0.1455 0.1897 0.1901 0.1595 0.1063
0.1126 0.1390 0.1843 0.2009 0.1766 0.1170
0.2165 0.1850 0.1900 0.2240 0.2169 0.1457
0.1205 0.1812 0.2000 0.2458 0.2672 0.2053
0.1730 0.1457 0.1888 0.2594 0.3016 0.2530
A(:,:,19) =
0.0910 0.1269 0.1810 0.2025 0.1788 0.1327
0.1000 0.1267 0.1791 0.2061 0.1921 0.1559
0.1132 0.1332 0.1754 0.2098 0.2077 0.1766
0.2307 0.1940 0.1899 0.2311 0.2516 0.2138
0.1184 0.1622 0.1818 0.2407 0.3022 0.2745
0.1774 0.1253 0.1478 0.2289 0.3086 0.2934
A(:,:,20) =
0.0924 0.1232 0.1766 0.2077 0.1932 0.1541
0.0939 0.1118 0.1624 0.2038 0.2046 0.1825
0.1027 0.1168 0.1540 0.1977 0.2139 0.2053
0.2259 0.1906 0.1793 0.2161 0.2492 0.2355
0.1269 0.1667 0.1731 0.2239 0.2912 0.2865
0.1804 0.1300 0.1342 0.2019 0.2853 0.2894
A(:,:,21) =
0.1102 0.1403 0.1903 0.2216 0.2162 0.1815
0.1064 0.1273 0.1762 0.2166 0.2238 0.2059
0.1060 0.1182 0.1565 0.2031 0.2263 0.2248
0.2236 0.1921 0.1775 0.2121 0.2495 0.2455
0.1404 0.1881 0.1844 0.2243 0.2824 0.2826
0.1862 0.1504 0.1533 0.2083 0.2760 0.2776
A(:,:,22) =
0.1270 0.1497 0.1922 0.2277 0.2375 0.2109
0.1193 0.1402 0.1874 0.2261 0.2380 0.2258
0.1100 0.1237 0.1663 0.2157 0.2421 0.2400
0.2194 0.1895 0.1770 0.2195 0.2633 0.2566
0.1423 0.2017 0.1955 0.2331 0.2883 0.2866
0.1867 0.1679 0.1782 0.2295 0.2863 0.2801
A(:,:,23) =
0.1493 0.1620 0.1884 0.2230 0.2522 0.2415
0.1393 0.1580 0.1937 0.2282 0.2503 0.2503
0.1242 0.1393 0.1796 0.2307 0.2617 0.2580
0.2238 0.1945 0.1848 0.2380 0.2905 0.2764
0.1418 0.2112 0.2029 0.2474 0.3126 0.3083
0.1789 0.1762 0.1942 0.2494 0.3089 0.3020
A(:,:,24) =
0.1745 0.1870 0.2001 0.2203 0.2490 0.2567
0.1604 0.1810 0.2029 0.2223 0.2467 0.2666
0.1447 0.1612 0.1919 0.2282 0.2614 0.2689
0.2336 0.2115 0.1990 0.2462 0.3011 0.2895
0.1338 0.2243 0.2160 0.2601 0.3338 0.3296
0.1623 0.1794 0.2066 0.2635 0.3295 0.3258
A(:,:,25) =
0.1806 0.2210 0.2379 0.2436 0.2434 0.2427
0.1670 0.2080 0.2301 0.2333 0.2347 0.2509
0.1534 0.1825 0.2146 0.2329 0.2449 0.2553
0.2314 0.2233 0.2173 0.2474 0.2837 0.2757
0.1367 0.2401 0.2362 0.2665 0.3234 0.3175
0.1606 0.1917 0.2301 0.2774 0.3316 0.3225
A(:,:,26) =
0.1537 0.2131 0.2600 0.2888 0.2820 0.2502
0.1404 0.2046 0.2546 0.2715 0.2595 0.2476
0.1317 0.1793 0.2363 0.2651 0.2591 0.2449
0.2042 0.2074 0.2299 0.2704 0.2876 0.2588
0.1339 0.2357 0.2460 0.2817 0.3175 0.2933
0.1645 0.2033 0.2492 0.2936 0.3270 0.2991
A(:,:,27) =
0.1509 0.1906 0.2373 0.2868 0.3182 0.2923
0.1300 0.1788 0.2361 0.2798 0.3008 0.2903
0.1089 0.1493 0.2190 0.2798 0.3049 0.2804
0.1844 0.1745 0.2090 0.2859 0.3349 0.2894
0.1297 0.2046 0.2200 0.2880 0.3508 0.3157
0.1669 0.1915 0.2328 0.2911 0.3425 0.3093
A(:,:,28) =
0.1533 0.1746 0.2032 0.2354 0.2735 0.2826
0.1427 0.1707 0.2095 0.2400 0.2716 0.2922
0.1237 0.1471 0.1962 0.2483 0.2902 0.2946
0.2093 0.1819 0.1900 0.2632 0.3371 0.3170
0.1465 0.2018 0.1966 0.2683 0.3677 0.3560
0.1800 0.1857 0.2022 0.2652 0.3531 0.3457
A(:,:,29) =
0.1410 0.1629 0.1826 0.1971 0.2184 0.2357
0.1467 0.1690 0.1915 0.2015 0.2153 0.2403
0.1393 0.1571 0.1874 0.2132 0.2339 0.2457
0.2358 0.2069 0.1931 0.2348 0.2794 0.2722
0.1511 0.2288 0.2071 0.2505 0.3169 0.3142
0.1758 0.1988 0.2087 0.2542 0.3176 0.3177
A(:,:,30) =
0.1458 0.1710 0.1855 0.1933 0.2075 0.2240
0.1431 0.1718 0.1915 0.1912 0.1920 0.2104
0.1475 0.1657 0.1913 0.2013 0.1999 0.2007
0.2405 0.2167 0.2021 0.2222 0.2322 0.2125
0.1400 0.2418 0.2250 0.2446 0.2645 0.2433
0.1501 0.1994 0.2311 0.2585 0.2772 0.2528
A(:,:,31) =
0.1916 0.2071 0.2131 0.2235 0.2489 0.2623
0.1754 0.1984 0.2099 0.2107 0.2163 0.2331
0.1680 0.1810 0.2057 0.2156 0.2133 0.2064
0.2189 0.2051 0.2078 0.2274 0.2313 0.2010
0.1443 0.2416 0.2281 0.2428 0.2444 0.2121
0.1558 0.2134 0.2484 0.2601 0.2510 0.2111
A(:,:,32) =
0.2434 0.2644 0.2761 0.2893 0.3118 0.3114
0.2278 0.2485 0.2623 0.2690 0.2780 0.2877
0.2193 0.2255 0.2458 0.2657 0.2712 0.2565
0.2165 0.2079 0.2318 0.2619 0.2832 0.2455
0.1688 0.2259 0.2310 0.2555 0.2747 0.2437
0.1727 0.2372 0.2506 0.2565 0.2525 0.2194
A(:,:,33) =
0.2875 0.3127 0.3176 0.3191 0.3437 0.3465
0.2723 0.2994 0.3130 0.3141 0.3189 0.3272
0.2610 0.2751 0.3004 0.3225 0.3262 0.3031
0.2536 0.2438 0.2815 0.3189 0.3476 0.3024
0.2120 0.2271 0.2627 0.3015 0.3378 0.3054
0.2054 0.2563 0.2606 0.2808 0.2971 0.2709
A(:,:,34) =
0.3171 0.3524 0.3600 0.3648 0.3911 0.3835
0.3079 0.3384 0.3516 0.3528 0.3597 0.3645
0.2914 0.3123 0.3349 0.3623 0.3714 0.3457
0.2893 0.2828 0.3177 0.3572 0.4067 0.3598
0.2569 0.2524 0.3042 0.3375 0.3884 0.3594
0.2382 0.2797 0.3020 0.3206 0.3370 0.3169
A(:,:,35) =
0.3112 0.3612 0.3901 0.4037 0.4287 0.4204
0.3229 0.3633 0.3936 0.4012 0.4061 0.4084
0.3131 0.3440 0.3813 0.4192 0.4234 0.3887
0.3210 0.3114 0.3585 0.4123 0.4634 0.4064
0.3038 0.2759 0.3357 0.3818 0.4502 0.4184
0.2692 0.2839 0.3267 0.3544 0.3938 0.3808
A(:,:,36) =
0.2609 0.3330 0.3782 0.3996 0.4145 0.4025
0.2780 0.3536 0.4017 0.4077 0.4007 0.4029
0.2868 0.3531 0.4065 0.4400 0.4329 0.3976
0.3279 0.3337 0.3955 0.4514 0.5014 0.4348
0.3265 0.3114 0.3803 0.4300 0.5038 0.4596
0.2868 0.3165 0.3727 0.4016 0.4402 0.4198
A(:,:,37) =
0.2402 0.2851 0.3179 0.3589 0.3940 0.3713
0.2420 0.3073 0.3535 0.3828 0.3850 0.3740
0.2460 0.3207 0.3778 0.4273 0.4194 0.3777
0.2939 0.3200 0.3872 0.4480 0.4888 0.4247
0.3115 0.3147 0.3873 0.4341 0.4999 0.4646
0.2947 0.3369 0.3927 0.4128 0.4481 0.4410
A(:,:,38) =
0.2425 0.2718 0.2792 0.3028 0.3519 0.3423
0.2321 0.2750 0.2979 0.3246 0.3524 0.3468
0.2293 0.2747 0.3162 0.3747 0.3932 0.3483
0.2514 0.2765 0.3351 0.4112 0.4623 0.3885
0.2558 0.2803 0.3526 0.4161 0.4782 0.4298
0.2714 0.3205 0.3743 0.4079 0.4373 0.4162
A(:,:,39) =
0.2405 0.2782 0.2875 0.2989 0.3261 0.3136
0.2351 0.2739 0.2883 0.2982 0.3164 0.3148
0.2305 0.2618 0.2886 0.3256 0.3490 0.3149
0.2545 0.2582 0.2956 0.3540 0.4130 0.3493
0.2326 0.2696 0.3089 0.3667 0.4320 0.3810
0.2508 0.3129 0.3345 0.3719 0.4023 0.3657
A(:,:,40) =
0.1856 0.2536 0.2907 0.3213 0.3469 0.3150
0.2021 0.2650 0.3049 0.3252 0.3289 0.3059
0.2147 0.2607 0.3058 0.3445 0.3465 0.2957
0.2452 0.2513 0.2997 0.3512 0.3894 0.3197
0.2272 0.2550 0.2970 0.3448 0.3937 0.3425
0.2452 0.2993 0.3102 0.3394 0.3638 0.3247
A(:,:,41) =
0.1451 0.2117 0.2726 0.3016 0.3281 0.3181
0.1380 0.2177 0.2832 0.3114 0.3293 0.3218
0.1465 0.2151 0.2921 0.3503 0.3659 0.3139
0.1907 0.2141 0.2962 0.3752 0.4166 0.3312
0.1929 0.2228 0.2965 0.3705 0.4142 0.3436
0.2245 0.2701 0.3059 0.3574 0.3729 0.3187
A(:,:,42) =
0.1626 0.1736 0.2263 0.2772 0.2990 0.2900
0.1547 0.1861 0.2508 0.2868 0.2919 0.2976
0.1368 0.1793 0.2656 0.3159 0.3247 0.3041
0.1619 0.1795 0.2705 0.3502 0.3954 0.3403
0.1455 0.1952 0.2711 0.3647 0.4255 0.3678
0.1757 0.2174 0.2765 0.3621 0.4021 0.3442
A(:,:,43) =
0.1756 0.1597 0.1787 0.2289 0.2866 0.3016
0.1761 0.1701 0.1922 0.2386 0.2783 0.2933
0.1618 0.1643 0.2092 0.2734 0.3011 0.2838
0.2263 0.1982 0.2299 0.3130 0.3526 0.3089
0.1557 0.2153 0.2480 0.3373 0.3819 0.3451
0.1619 0.2042 0.2582 0.3446 0.3770 0.3396
A(:,:,44) =
0.2142 0.1933 0.1961 0.2302 0.2675 0.2915
0.2130 0.1918 0.1924 0.2171 0.2529 0.2922
0.2029 0.1813 0.1887 0.2258 0.2725 0.2876
0.2641 0.2329 0.2043 0.2587 0.3278 0.3072
0.1950 0.2667 0.2312 0.2892 0.3587 0.3330
0.1849 0.2430 0.2506 0.3100 0.3514 0.3195
A(:,:,45) =
0.2545 0.2539 0.2527 0.2726 0.2869 0.2858
0.2443 0.2469 0.2463 0.2563 0.2663 0.2790
0.2412 0.2311 0.2323 0.2487 0.2650 0.2698
0.2856 0.2630 0.2297 0.2554 0.2966 0.2832
0.2317 0.3111 0.2529 0.2675 0.3237 0.3175
0.2235 0.3000 0.2797 0.2853 0.3214 0.3096
A(:,:,46) =
0.2673 0.2908 0.3016 0.3123 0.3217 0.3122
0.2588 0.2897 0.2993 0.2985 0.2963 0.2966
0.2563 0.2723 0.2902 0.2979 0.2959 0.2833
0.3020 0.2880 0.2808 0.3044 0.3189 0.2871
0.2497 0.3352 0.2859 0.3021 0.3314 0.3064
0.2499 0.3501 0.3096 0.3025 0.3165 0.2930
A(:,:,47) =
0.2561 0.2807 0.3148 0.3528 0.3728 0.3491
0.2489 0.2876 0.3208 0.3406 0.3420 0.3339
0.2463 0.2787 0.3194 0.3455 0.3424 0.3144
0.2791 0.2844 0.3182 0.3520 0.3666 0.3157
0.2482 0.3222 0.3242 0.3503 0.3701 0.3283
0.2569 0.3549 0.3412 0.3447 0.3478 0.3088
A(:,:,48) =
0.2702 0.2661 0.2865 0.3454 0.3833 0.3499
0.2542 0.2700 0.2987 0.3402 0.3613 0.3486
0.2466 0.2616 0.3045 0.3552 0.3713 0.3413
0.2629 0.2630 0.3048 0.3726 0.4134 0.3583
0.2509 0.2893 0.3099 0.3721 0.4268 0.3812
0.2635 0.3266 0.3287 0.3639 0.3972 0.3535
A(:,:,49) =
0.2832 0.2756 0.2824 0.3266 0.3463 0.3091
0.2680 0.2768 0.2844 0.3178 0.3390 0.3241
0.2658 0.2694 0.2853 0.3257 0.3547 0.3312
0.2918 0.2877 0.2898 0.3500 0.4066 0.3594
0.2529 0.3186 0.2983 0.3627 0.4389 0.3978
0.2635 0.3285 0.3117 0.3615 0.4236 0.3839
A(:,:,50) =
0.2617 0.2763 0.2921 0.3034 0.2893 0.2598
0.2531 0.2796 0.2967 0.3063 0.2906 0.2677
0.2502 0.2690 0.2911 0.3167 0.3147 0.2792
0.2850 0.2897 0.2907 0.3335 0.3642 0.3137
0.2456 0.3363 0.3053 0.3432 0.4029 0.3641
0.2543 0.3415 0.3256 0.3499 0.4038 0.3690
A(:,:,51) =
0.2496 0.2699 0.2783 0.2710 0.2689 0.2657
0.2393 0.2732 0.2910 0.2784 0.2572 0.2532
0.2343 0.2604 0.2942 0.3005 0.2770 0.2443
0.2626 0.2701 0.2950 0.3272 0.3231 0.2653
0.2214 0.3046 0.3032 0.3427 0.3605 0.3054
0.2274 0.3111 0.3202 0.3498 0.3688 0.3177
A(:,:,52) =
0.2453 0.2578 0.2576 0.2638 0.2934 0.2994
0.2365 0.2628 0.2673 0.2601 0.2685 0.2855
0.2312 0.2530 0.2747 0.2735 0.2712 0.2628
0.2592 0.2637 0.2823 0.2968 0.3015 0.2635
0.2176 0.2955 0.2960 0.3189 0.3256 0.2824
0.2180 0.2984 0.3124 0.3363 0.3347 0.2829
A(:,:,53) =
0.2339 0.2468 0.2613 0.2899 0.3210 0.3044
0.2290 0.2474 0.2597 0.2770 0.3018 0.3037
0.2268 0.2391 0.2570 0.2778 0.3033 0.2942
0.2564 0.2536 0.2612 0.2841 0.3241 0.2977
0.2053 0.2914 0.2787 0.2934 0.3294 0.3098
0.2167 0.3000 0.3049 0.3090 0.3169 0.2867
A(:,:,54) =
0.2254 0.2566 0.2895 0.3145 0.3332 0.3144
0.2140 0.2454 0.2829 0.3076 0.3127 0.3012
0.2095 0.2247 0.2665 0.3107 0.3240 0.2928
0.2402 0.2323 0.2536 0.3109 0.3588 0.3121
0.1838 0.2750 0.2598 0.3008 0.3695 0.3455
0.1960 0.2903 0.2861 0.2965 0.3401 0.3227
A(:,:,55) =
0.2454 0.2966 0.3333 0.3539 0.3553 0.2970
0.2234 0.2790 0.3244 0.3357 0.3322 0.3070
0.2098 0.2437 0.3062 0.3374 0.3327 0.3013
0.2332 0.2326 0.2830 0.3463 0.3688 0.3141
0.1790 0.2659 0.2722 0.3409 0.3975 0.3535
0.1822 0.2785 0.2814 0.3245 0.3852 0.3526
A(:,:,56) =
0.3095 0.3650 0.3700 0.3347 0.2829 0.2275
0.2771 0.3486 0.3750 0.3472 0.2946 0.2379
0.2522 0.3062 0.3626 0.3634 0.3259 0.2673
0.2605 0.2780 0.3382 0.3814 0.3752 0.3078
0.2097 0.2890 0.3173 0.3828 0.4178 0.3601
0.2029 0.2879 0.3082 0.3691 0.4213 0.3699
A(:,:,57) =
0.3502 0.3317 0.3058 0.2843 0.2728 0.2393
0.3364 0.3432 0.3167 0.2847 0.2529 0.2205
0.3224 0.3427 0.3388 0.3109 0.2710 0.2082
0.3332 0.3515 0.3628 0.3586 0.3211 0.2396
0.2710 0.3676 0.3754 0.4025 0.3940 0.3146
0.2604 0.3461 0.3706 0.4219 0.4450 0.3656
A(:,:,58) =
0.3171 0.3262 0.3185 0.2942 0.2602 0.2090
0.2942 0.3029 0.3020 0.2822 0.2473 0.2065
0.2812 0.2780 0.2872 0.2866 0.2627 0.2024
0.3262 0.3110 0.2922 0.2958 0.2930 0.2188
0.2902 0.3930 0.3349 0.3260 0.3238 0.2584
0.2947 0.4100 0.3912 0.3856 0.3763 0.3046
A(:,:,59) =
0.3532 0.3532 0.3293 0.2776 0.2228 0.1882
0.3215 0.3332 0.3168 0.2695 0.2065 0.1652
0.2918 0.2971 0.3041 0.2790 0.2243 0.1599
0.2910 0.2739 0.2896 0.2934 0.2632 0.1867
0.2514 0.3112 0.2903 0.3000 0.3024 0.2406
0.2625 0.3537 0.3327 0.3212 0.3208 0.2669
A(:,:,60) =
0.3650 0.3401 0.2943 0.2419 0.2188 0.2073
0.3387 0.3253 0.2887 0.2351 0.1917 0.1676
0.3119 0.3015 0.2833 0.2415 0.1896 0.1337
0.3187 0.2970 0.2864 0.2596 0.2033 0.1276
0.2861 0.3254 0.2995 0.2910 0.2495 0.1808
0.2851 0.3490 0.3237 0.3183 0.3018 0.2362
A(:,:,61) =
0.3408 0.2857 0.2506 0.2338 0.2336 0.2411
0.3220 0.2753 0.2398 0.2193 0.1996 0.1903
0.2978 0.2610 0.2335 0.2161 0.1874 0.1408
0.3119 0.2711 0.2400 0.2170 0.1811 0.1029
0.2968 0.3276 0.2698 0.2427 0.1944 0.1194
0.3112 0.3732 0.3232 0.2932 0.2516 0.1848
A(:,:,62) =
0.2810 0.2590 0.2573 0.2559 0.2694 0.2885
0.2670 0.2365 0.2327 0.2266 0.2192 0.2253
0.2450 0.2122 0.2100 0.2103 0.1903 0.1625
0.2588 0.2102 0.1987 0.1945 0.1666 0.0995
0.2694 0.2759 0.2173 0.2029 0.1650 0.0865
0.2901 0.3387 0.2778 0.2429 0.2048 0.1392
A(:,:,63) =
0.2708 0.2743 0.2839 0.2940 0.3149 0.3404
0.2458 0.2387 0.2433 0.2474 0.2487 0.2632
0.2188 0.2067 0.2059 0.2121 0.2038 0.1866
0.2073 0.1739 0.1801 0.1755 0.1551 0.1043
0.2173 0.2110 0.1810 0.1713 0.1275 0.0512
0.2583 0.2790 0.2298 0.2018 0.1639 0.1060
A(:,:,64) =
0.2967 0.3122 0.3329 0.3488 0.3722 0.3913
0.2593 0.2611 0.2749 0.2820 0.2891 0.3065
0.2236 0.2146 0.2135 0.2229 0.2209 0.2179
0.1840 0.1600 0.1648 0.1614 0.1506 0.1252
0.1640 0.1685 0.1484 0.1357 0.0875 0.0229
0.2054 0.2206 0.1881 0.1619 0.1174 0.0708
A(:,:,65) =
0.3476 0.3698 0.3911 0.4006 0.4159 0.4254
0.2951 0.3026 0.3207 0.3256 0.3318 0.3462
0.2477 0.2376 0.2326 0.2464 0.2547 0.2636
0.1711 0.1546 0.1586 0.1583 0.1720 0.1735
0.1276 0.1351 0.1156 0.1004 0.0738 0.0667
0.1539 0.1835 0.1488 0.1137 0.0626 0.0426
A(:,:,66) =
0.4041 0.4216 0.4350 0.4359 0.4456 0.4501
0.3516 0.3565 0.3686 0.3659 0.3711 0.3853
0.2895 0.2793 0.2732 0.2898 0.3034 0.3163
0.1740 0.1707 0.1789 0.1940 0.2253 0.2277
0.0996 0.0873 0.0925 0.0993 0.1162 0.1151
0.1150 0.1326 0.1010 0.0649 0.0149 0.0471
A(:,:,67) =
0.4478 0.4618 0.4715 0.4688 0.4761 0.4730
0.4051 0.4075 0.4139 0.4084 0.4145 0.4244
0.3466 0.3373 0.3255 0.3402 0.3535 0.3616
0.2346 0.2298 0.2301 0.2439 0.2753 0.2712
0.1198 0.0817 0.1232 0.1390 0.1648 0.1600
0.0809 0.0808 0.0612 0.0575 0.0520 0.0775
A(:,:,68) =
0.4939 0.5059 0.5048 0.4900 0.4864 0.4682
0.4583 0.4603 0.4622 0.4476 0.4450 0.4408
0.4112 0.3934 0.3767 0.3890 0.3956 0.3910
0.3292 0.2942 0.2801 0.2902 0.3243 0.3140
0.1708 0.1358 0.1726 0.1801 0.2152 0.2094
0.0811 0.0595 0.0762 0.0909 0.0992 0.1131
A(:,:,69) =
0.5188 0.5183 0.4995 0.4713 0.4616 0.4384
0.5051 0.4969 0.4836 0.4521 0.4406 0.4299
0.4736 0.4428 0.4168 0.4176 0.4157 0.4013
0.4138 0.3516 0.3277 0.3354 0.3675 0.3446
0.2326 0.2015 0.2262 0.2284 0.2683 0.2486
0.1168 0.0919 0.1258 0.1377 0.1462 0.1399
A(:,:,70) =
0.4957 0.4888 0.4672 0.4418 0.4370 0.4224
0.4979 0.4816 0.4651 0.4348 0.4267 0.4207
0.4944 0.4494 0.4181 0.4160 0.4139 0.4002
0.4694 0.3779 0.3447 0.3476 0.3778 0.3507
0.2901 0.2497 0.2570 0.2490 0.2851 0.2557
0.1574 0.1361 0.1645 0.1637 0.1647 0.1480
A(:,:,71) =
0.4717 0.4698 0.4578 0.4426 0.4438 0.4341
0.4758 0.4653 0.4586 0.4366 0.4342 0.4328
0.4779 0.4358 0.4123 0.4145 0.4157 0.4047
0.4798 0.3704 0.3393 0.3428 0.3724 0.3464
0.3155 0.2625 0.2593 0.2453 0.2787 0.2507
0.1808 0.1602 0.1786 0.1691 0.1683 0.1538
A(:,:,72) =
0.4748 0.4773 0.4697 0.4579 0.4582 0.4458
0.4789 0.4723 0.4671 0.4466 0.4432 0.4407
0.4702 0.4330 0.4111 0.4120 0.4115 0.3996
0.4610 0.3543 0.3268 0.3286 0.3538 0.3303
0.3077 0.2461 0.2423 0.2277 0.2599 0.2386
0.1797 0.1544 0.1669 0.1569 0.1602 0.1541
A(:,:,73) =
0.4900 0.4905 0.4792 0.4623 0.4599 0.4455
0.4928 0.4814 0.4695 0.4434 0.4352 0.4286
0.4693 0.4291 0.4011 0.3938 0.3873 0.3740
0.4325 0.3359 0.3049 0.2997 0.3197 0.3000
0.2841 0.2192 0.2146 0.1991 0.2300 0.2195
0.1589 0.1299 0.1405 0.1316 0.1385 0.1496
A(:,:,74) =
0.4942 0.4898 0.4735 0.4524 0.4468 0.4332
0.4934 0.4744 0.4524 0.4162 0.4018 0.3926
0.4591 0.4116 0.3703 0.3515 0.3399 0.3297
0.3990 0.3122 0.2692 0.2546 0.2728 0.2675
0.2606 0.1899 0.1808 0.1628 0.1926 0.2059
0.1370 0.1005 0.1093 0.1028 0.1178 0.1553
A(:,:,75) =
0.4820 0.4712 0.4464 0.4153 0.4021 0.3882
0.4716 0.4394 0.4016 0.3565 0.3376 0.3305
0.4252 0.3662 0.3115 0.2846 0.2780 0.2833
0.3523 0.2691 0.2204 0.2024 0.2280 0.2466
0.2288 0.1484 0.1430 0.1303 0.1668 0.2055
0.1163 0.0626 0.0761 0.0857 0.1194 0.1746
A(:,:,76) =
0.4575 0.4264 0.3849 0.3472 0.3337 0.3266
0.4260 0.3711 0.3230 0.2821 0.2741 0.2852
0.3691 0.2984 0.2429 0.2232 0.2331 0.2603
0.2950 0.2203 0.1770 0.1667 0.1994 0.2335
0.1893 0.1078 0.1190 0.1213 0.1623 0.2141
0.0975 0.0260 0.0613 0.0943 0.1400 0.2003
A(:,:,77) =
0.4089 0.3556 0.3158 0.2865 0.2846 0.2950
0.3616 0.2979 0.2576 0.2331 0.2383 0.2627
0.3093 0.2459 0.2006 0.1910 0.2070 0.2388
0.2522 0.1933 0.1629 0.1596 0.1938 0.2308
0.1599 0.0907 0.1172 0.1326 0.1804 0.2362
0.0850 0.0070 0.0683 0.1083 0.1616 0.2247
A(:,:,78) =
0.3398 0.2857 0.2570 0.2416 0.2487 0.2681
0.2981 0.2422 0.2125 0.1985 0.2082 0.2381
0.2640 0.2153 0.1784 0.1733 0.1923 0.2296
0.2254 0.1831 0.1593 0.1619 0.1994 0.2423
0.1495 0.0854 0.1172 0.1364 0.1906 0.2502
0.0929 0.0134 0.0683 0.1057 0.1614 0.2302
A(:,:,79) =
0.2819 0.2343 0.2136 0.2081 0.2243 0.2567
0.2523 0.2034 0.1801 0.1760 0.1977 0.2422
0.2323 0.1915 0.1605 0.1647 0.1940 0.2456
0.2013 0.1703 0.1507 0.1586 0.2039 0.2582
0.1522 0.0775 0.1109 0.1291 0.1898 0.2602
0.1163 0.0516 0.0571 0.0918 0.1539 0.2374
A(:,:,80) =
0.2440 0.2020 0.1924 0.2017 0.2330 0.2775
0.2221 0.1788 0.1667 0.1778 0.2136 0.2703
0.2084 0.1719 0.1510 0.1656 0.2079 0.2754
0.1860 0.1548 0.1425 0.1515 0.2082 0.2847
0.1711 0.0918 0.1118 0.1215 0.1884 0.2808
0.1573 0.1217 0.0817 0.0894 0.1460 0.2469
A(:,:,81) =
0.2232 0.1922 0.1993 0.2229 0.2635 0.3096
0.2088 0.1749 0.1746 0.1952 0.2407 0.3011
0.1943 0.1648 0.1540 0.1740 0.2286 0.3004
0.1835 0.1461 0.1424 0.1486 0.2214 0.3027
0.1898 0.1282 0.1261 0.1189 0.1914 0.2873
0.1942 0.1873 0.1271 0.0982 0.1349 0.2383
A(:,:,82) =
0.2172 0.2012 0.2163 0.2422 0.2760 0.3093
0.2084 0.1831 0.1865 0.2112 0.2515 0.2980
0.1942 0.1685 0.1592 0.1857 0.2377 0.2950
0.1926 0.1484 0.1435 0.1569 0.2287 0.2902
0.2010 0.1626 0.1361 0.1229 0.1912 0.2660
0.2182 0.2316 0.1586 0.1089 0.1247 0.2103
A(:,:,83) =
0.2167 0.2060 0.2218 0.2458 0.2724 0.3034
0.2087 0.1842 0.1909 0.2168 0.2493 0.2910
0.1930 0.1653 0.1597 0.1929 0.2359 0.2859
0.1916 0.1403 0.1380 0.1621 0.2231 0.2734
0.2013 0.1729 0.1308 0.1257 0.1814 0.2401
0.2286 0.2475 0.1661 0.1158 0.1143 0.1765
A(:,:,84) =
0.2242 0.2173 0.2353 0.2579 0.2840 0.3126
0.2131 0.1949 0.2069 0.2306 0.2601 0.2978
0.1951 0.1738 0.1745 0.2063 0.2447 0.2897
0.1808 0.1348 0.1442 0.1700 0.2258 0.2695
0.1908 0.1597 0.1261 0.1295 0.1752 0.2234
0.2269 0.2402 0.1609 0.1199 0.1067 0.1478
A(:,:,85) =
0.2336 0.2337 0.2546 0.2743 0.2953 0.3191
0.2242 0.2148 0.2296 0.2479 0.2699 0.3025
0.2081 0.1948 0.1976 0.2255 0.2563 0.2944
0.1841 0.1511 0.1659 0.1875 0.2362 0.2700
0.1823 0.1542 0.1415 0.1437 0.1778 0.2106
0.2205 0.2306 0.1656 0.1314 0.1049 0.1220
A(:,:,86) =
0.2563 0.2633 0.2818 0.2939 0.3099 0.3299
0.2450 0.2427 0.2568 0.2696 0.2867 0.3177
0.2253 0.2189 0.2222 0.2497 0.2759 0.3094
0.1974 0.1739 0.1881 0.2089 0.2516 0.2739
0.1827 0.1532 0.1585 0.1602 0.1848 0.1997
0.2153 0.2226 0.1715 0.1425 0.1064 0.1025
A(:,:,87) =
0.2824 0.2885 0.2996 0.3066 0.3205 0.3397
0.2729 0.2700 0.2807 0.2879 0.2997 0.3280
0.2512 0.2461 0.2470 0.2704 0.2854 0.3108
0.2223 0.2009 0.2112 0.2252 0.2547 0.2691
0.2013 0.1595 0.1765 0.1714 0.1812 0.1924
0.2168 0.2191 0.1785 0.1482 0.0984 0.0912
A(:,:,88) =
0.2980 0.2983 0.3060 0.3100 0.3237 0.3437
0.2913 0.2851 0.2933 0.2932 0.3009 0.3316
0.2709 0.2639 0.2621 0.2751 0.2851 0.3189
0.2509 0.2249 0.2272 0.2293 0.2538 0.2793
0.2398 0.1783 0.1930 0.1733 0.1744 0.1940
0.2429 0.2288 0.1881 0.1469 0.0833 0.0911
A(:,:,89) =
0.3001 0.2912 0.2947 0.2997 0.3228 0.3584
0.2949 0.2805 0.2843 0.2890 0.3113 0.3610
0.2697 0.2588 0.2550 0.2729 0.2973 0.3451
0.2603 0.2270 0.2218 0.2239 0.2510 0.2844
0.2761 0.1880 0.1918 0.1653 0.1580 0.1910
0.2799 0.2380 0.1886 0.1387 0.0642 0.1095
A(:,:,90) =
0.2694 0.2643 0.2913 0.3227 0.3567 0.3939
0.2667 0.2594 0.2851 0.3080 0.3321 0.3776
0.2416 0.2411 0.2529 0.2753 0.2935 0.3451
0.2412 0.2126 0.2142 0.2076 0.2277 0.2906
0.2794 0.1791 0.1819 0.1450 0.1284 0.2174
0.2940 0.2343 0.1801 0.1236 0.0308 0.1457
A(:,:,91) =
0.2438 0.2716 0.3091 0.3303 0.3569 0.3943
0.2457 0.2650 0.2842 0.2895 0.3168 0.3706
0.2281 0.2435 0.2385 0.2402 0.2785 0.3494
0.2330 0.2127 0.1957 0.1668 0.2210 0.3087
0.2610 0.1899 0.1697 0.1049 0.1261 0.2445
0.2822 0.2432 0.1827 0.1031 0.0331 0.1761
A(:,:,92) =
0.2567 0.2750 0.2945 0.3144 0.3452 0.3806
0.2522 0.2498 0.2530 0.2718 0.3093 0.3631
0.2325 0.2189 0.1987 0.2228 0.2749 0.3466
0.2338 0.1885 0.1507 0.1477 0.2228 0.3108
0.2404 0.2064 0.1356 0.0721 0.1358 0.2557
0.2695 0.2682 0.1817 0.0839 0.0537 0.1882
A(:,:,93) =
0.2508 0.2451 0.2673 0.2967 0.3317 0.3658
0.2376 0.2122 0.2226 0.2516 0.2965 0.3518
0.2138 0.1774 0.1677 0.2003 0.2610 0.3349
0.2152 0.1476 0.1150 0.1276 0.2131 0.3028
0.2214 0.2164 0.1104 0.0459 0.1345 0.2556
0.2535 0.2817 0.1855 0.0826 0.0730 0.1972
A(:,:,94) =
0.2224 0.2198 0.2491 0.2857 0.3226 0.3567
0.2033 0.1833 0.1991 0.2369 0.2849 0.3391
0.1810 0.1453 0.1432 0.1815 0.2467 0.3178
0.1908 0.1211 0.0859 0.1077 0.2002 0.2874
0.2063 0.2234 0.1059 0.0239 0.1256 0.2480
0.2443 0.2789 0.1968 0.1035 0.0857 0.1993
A(:,:,95) =
0.2021 0.2076 0.2435 0.2803 0.3130 0.3452
0.1788 0.1664 0.1887 0.2272 0.2699 0.3173
0.1572 0.1235 0.1270 0.1701 0.2309 0.2923
0.1799 0.1150 0.0646 0.0919 0.1844 0.2649
0.1985 0.2262 0.1168 0.0238 0.1051 0.2289
0.2457 0.2677 0.2077 0.1335 0.0972 0.1885
A(:,:,96) =
0.1917 0.2006 0.2326 0.2633 0.2894 0.3194
0.1667 0.1571 0.1782 0.2106 0.2441 0.2812
0.1442 0.1109 0.1162 0.1551 0.2074 0.2577
0.1781 0.1168 0.0541 0.0731 0.1585 0.2336
0.1925 0.2227 0.1300 0.0498 0.0718 0.1936
0.2596 0.2511 0.2125 0.1630 0.1263 0.1750
A(:,:,97) =
0.1790 0.1860 0.2103 0.2320 0.2519 0.2764
0.1528 0.1430 0.1589 0.1827 0.2081 0.2367
0.1335 0.0985 0.0999 0.1298 0.1744 0.2186
0.1832 0.1274 0.0545 0.0443 0.1175 0.1934
0.1991 0.2286 0.1478 0.0827 0.0589 0.1593
0.2734 0.2533 0.2164 0.1893 0.1672 0.1834
A(:,:,98) =
0.1572 0.1587 0.1726 0.1843 0.1973 0.2117
0.1359 0.1226 0.1279 0.1421 0.1619 0.1857
0.1263 0.0898 0.0808 0.0934 0.1288 0.1732
0.1969 0.1487 0.0764 0.0279 0.0630 0.1425
0.2165 0.2435 0.1734 0.1227 0.0893 0.1402
0.3107 0.2659 0.2315 0.2183 0.2069 0.1994
A(:,:,99) =
0.1396 0.1301 0.1307 0.1325 0.1419 0.1576
0.1282 0.1085 0.0991 0.0999 0.1156 0.1447
0.1325 0.0977 0.0787 0.0639 0.0815 0.1269
0.2146 0.1804 0.1145 0.0673 0.0142 0.0997
0.2359 0.2637 0.2042 0.1649 0.1295 0.1416
0.3330 0.2767 0.2470 0.2498 0.2437 0.2145
A(:,:,100) =
0.1435 0.1186 0.1027 0.0932 0.1006 0.1259
0.1410 0.1154 0.0937 0.0772 0.0793 0.1112
0.1511 0.1223 0.1037 0.0739 0.0473 0.0777
0.2320 0.2089 0.1524 0.1160 0.0467 0.0614
0.2588 0.2868 0.2306 0.2040 0.1656 0.1403
0.3591 0.2993 0.2654 0.2783 0.2773 0.2251
A(:,:,101) =
0.1556 0.1162 0.0862 0.0691 0.0753 0.1075
0.1573 0.1240 0.0962 0.0711 0.0601 0.0811
0.1699 0.1406 0.1207 0.0949 0.0544 0.0325
0.2418 0.2265 0.1727 0.1477 0.0922 0.0485
0.2705 0.2946 0.2448 0.2265 0.1946 0.1480
0.3687 0.3006 0.2731 0.2964 0.2998 0.2388
A(:,:,102) =
0.1783 0.1222 0.0807 0.0611 0.0678 0.0928
0.1785 0.1343 0.0994 0.0739 0.0618 0.0597
0.1908 0.1541 0.1276 0.1066 0.0794 0.0250
0.2532 0.2428 0.1813 0.1620 0.1284 0.0699
0.2892 0.3071 0.2518 0.2349 0.2165 0.1607
0.3772 0.3140 0.2770 0.2997 0.3067 0.2444
A(:,:,103) =
0.2080 0.1346 0.0836 0.0629 0.0693 0.0757
0.2098 0.1518 0.1065 0.0804 0.0746 0.0565
0.2208 0.1730 0.1359 0.1125 0.0989 0.0597
0.2732 0.2659 0.1910 0.1654 0.1485 0.1052
0.3257 0.3330 0.2643 0.2382 0.2288 0.1819
0.4097 0.3409 0.2938 0.3054 0.3095 0.2518
A(:,:,104) =
0.2355 0.1488 0.0929 0.0714 0.0740 0.0626
0.2425 0.1711 0.1166 0.0857 0.0832 0.0651
0.2580 0.1993 0.1484 0.1145 0.1060 0.0845
0.2992 0.2934 0.2068 0.1679 0.1523 0.1243
0.3750 0.3716 0.2848 0.2425 0.2231 0.1834
0.4649 0.3926 0.3276 0.3197 0.3044 0.2454
A(:,:,105) =
0.2602 0.1744 0.1203 0.0947 0.0861 0.0619
0.2649 0.1918 0.1367 0.1020 0.0921 0.0705
0.2888 0.2221 0.1636 0.1226 0.1066 0.0863
0.3227 0.3095 0.2165 0.1670 0.1412 0.1171
0.4066 0.3923 0.2966 0.2405 0.2033 0.1646
0.5051 0.4307 0.3639 0.3356 0.2940 0.2240
A(:,:,106) =
0.2881 0.2098 0.1587 0.1259 0.1007 0.0630
0.2829 0.2188 0.1704 0.1308 0.1050 0.0720
0.3019 0.2384 0.1866 0.1463 0.1181 0.0842
0.3407 0.3160 0.2268 0.1787 0.1457 0.1060
0.4186 0.3990 0.2931 0.2359 0.1934 0.1441
0.5297 0.4504 0.3738 0.3299 0.2790 0.2040
A(:,:,107) =
0.3231 0.2431 0.1902 0.1498 0.1087 0.0640
0.3150 0.2544 0.2075 0.1611 0.1173 0.0699
0.3266 0.2673 0.2218 0.1803 0.1361 0.0833
0.3631 0.3279 0.2473 0.2094 0.1709 0.1114
0.4374 0.3982 0.2934 0.2464 0.2095 0.1465
0.5444 0.4507 0.3664 0.3153 0.2631 0.1873
A(:,:,108) =
0.3379 0.2583 0.2020 0.1530 0.1045 0.0665
0.3339 0.2735 0.2217 0.1663 0.1107 0.0591
0.3519 0.2898 0.2409 0.1940 0.1367 0.0709
0.3938 0.3557 0.2700 0.2326 0.1815 0.1074
0.4723 0.4265 0.3098 0.2680 0.2299 0.1588
0.5765 0.4749 0.3701 0.3160 0.2694 0.1904
A(:,:,109) =
0.3183 0.2502 0.1995 0.1521 0.1069 0.0893
0.3214 0.2728 0.2241 0.1672 0.1099 0.0706
0.3526 0.2986 0.2494 0.1974 0.1361 0.0691
0.4007 0.3722 0.2829 0.2381 0.1799 0.0975
0.4860 0.4449 0.3269 0.2807 0.2365 0.1575
0.6143 0.5023 0.3898 0.3324 0.2845 0.1992
A(:,:,110) =
0.2669 0.2085 0.1693 0.1367 0.1159 0.1205
0.2763 0.2343 0.1961 0.1535 0.1157 0.0992
0.3155 0.2663 0.2270 0.1868 0.1400 0.0874
0.3697 0.3503 0.2702 0.2336 0.1836 0.1027
0.4577 0.4243 0.3215 0.2831 0.2408 0.1554
0.5910 0.4904 0.3911 0.3414 0.2926 0.2009
A(:,:,111) =
0.2103 0.1619 0.1404 0.1301 0.1303 0.1379
0.2236 0.1822 0.1575 0.1402 0.1262 0.1181
0.2612 0.2113 0.1822 0.1667 0.1457 0.1035
0.3167 0.2938 0.2241 0.2081 0.1822 0.1143
0.4111 0.3747 0.2813 0.2573 0.2351 0.1625
0.5304 0.4479 0.3610 0.3239 0.2911 0.2094
A(:,:,112) =
0.1675 0.1433 0.1365 0.1353 0.1412 0.1521
0.1794 0.1532 0.1463 0.1436 0.1345 0.1282
0.2096 0.1671 0.1605 0.1659 0.1514 0.1096
0.2662 0.2365 0.1864 0.1954 0.1850 0.1198
0.3621 0.3235 0.2385 0.2321 0.2301 0.1676
0.4767 0.4021 0.3207 0.2915 0.2766 0.2106
A(:,:,113) =
0.1543 0.1474 0.1482 0.1512 0.1585 0.1679
0.1606 0.1540 0.1578 0.1572 0.1489 0.1450
0.1795 0.1569 0.1693 0.1791 0.1604 0.1214
0.2298 0.2019 0.1842 0.2067 0.1893 0.1216
0.3095 0.2758 0.2170 0.2347 0.2356 0.1698
0.4229 0.3541 0.2841 0.2765 0.2760 0.2154
A(:,:,114) =
0.1480 0.1502 0.1520 0.1552 0.1632 0.1707
0.1523 0.1599 0.1650 0.1647 0.1600 0.1546
0.1648 0.1601 0.1805 0.1872 0.1730 0.1358
0.2082 0.1897 0.1951 0.2162 0.1949 0.1311
0.2639 0.2440 0.2160 0.2467 0.2364 0.1663
0.3651 0.3057 0.2600 0.2775 0.2813 0.2154
A(:,:,115) =
0.1460 0.1485 0.1488 0.1506 0.1584 0.1699
0.1526 0.1606 0.1612 0.1621 0.1579 0.1553
0.1642 0.1660 0.1800 0.1866 0.1783 0.1422
0.2056 0.1960 0.2025 0.2172 0.2039 0.1446
0.2358 0.2385 0.2274 0.2534 0.2385 0.1704
0.3181 0.2737 0.2559 0.2879 0.2854 0.2151
A(:,:,116) =
0.1587 0.1568 0.1499 0.1495 0.1597 0.1761
0.1659 0.1716 0.1641 0.1607 0.1563 0.1576
0.1771 0.1794 0.1862 0.1879 0.1771 0.1446
0.2208 0.2157 0.2129 0.2199 0.2097 0.1540
0.2229 0.2567 0.2457 0.2604 0.2463 0.1844
0.2912 0.2679 0.2714 0.3013 0.2927 0.2230
A(:,:,117) =
0.1583 0.1523 0.1485 0.1542 0.1667 0.1932
0.1685 0.1687 0.1606 0.1614 0.1596 0.1668
0.1820 0.1817 0.1828 0.1845 0.1763 0.1484
0.2317 0.2292 0.2148 0.2160 0.2060 0.1555
0.2152 0.2732 0.2565 0.2591 0.2454 0.1886
0.2777 0.2718 0.2859 0.3071 0.2928 0.2280
A(:,:,118) =
0.1544 0.1469 0.1505 0.1648 0.1914 0.2354
0.1651 0.1619 0.1577 0.1654 0.1709 0.1926
0.1790 0.1753 0.1776 0.1846 0.1819 0.1627
0.2308 0.2270 0.2096 0.2115 0.2060 0.1598
0.2001 0.2791 0.2571 0.2532 0.2383 0.1861
0.2595 0.2746 0.2946 0.3056 0.2837 0.2221
A(:,:,119) =
0.1618 0.1587 0.1758 0.2098 0.2540 0.3053
0.1708 0.1689 0.1747 0.1963 0.2157 0.2500
0.1823 0.1801 0.1900 0.2068 0.2142 0.2053
0.2339 0.2266 0.2149 0.2248 0.2297 0.1894
0.2007 0.2874 0.2595 0.2561 0.2503 0.2022
0.2474 0.2905 0.3048 0.3035 0.2816 0.2268
A(:,:,120) =
0.1661 0.1811 0.2274 0.2790 0.3332 0.3751
0.1728 0.1778 0.2093 0.2523 0.2845 0.3184
0.1814 0.1833 0.2078 0.2470 0.2699 0.2650
0.2288 0.2164 0.2232 0.2466 0.2720 0.2380
0.2077 0.2853 0.2592 0.2646 0.2741 0.2317
0.2443 0.3142 0.3112 0.3013 0.2882 0.2413
A(:,:,121) =
0.1858 0.2298 0.2847 0.3364 0.3939 0.4223
0.1842 0.2175 0.2746 0.3264 0.3623 0.3842
0.1822 0.2076 0.2585 0.3244 0.3558 0.3365
0.2134 0.2070 0.2515 0.3038 0.3582 0.3150
0.2028 0.2600 0.2661 0.2945 0.3355 0.2975
0.2469 0.3179 0.3095 0.3096 0.3176 0.2794
A(:,:,122) =
0.1901 0.2555 0.3159 0.3692 0.4300 0.4439
0.1927 0.2554 0.3262 0.3784 0.4124 0.4218
0.1899 0.2446 0.3214 0.4002 0.4256 0.3865
0.1971 0.2200 0.3044 0.3898 0.4508 0.3827
0.1708 0.2186 0.2921 0.3629 0.4305 0.3780
0.2180 0.2812 0.3058 0.3474 0.3884 0.3480
A(:,:,123) =
0.1821 0.2738 0.3418 0.3966 0.4535 0.4534
0.1897 0.2841 0.3623 0.4147 0.4422 0.4392
0.1996 0.2807 0.3686 0.4508 0.4665 0.4110
0.2183 0.2596 0.3623 0.4571 0.5143 0.4227
0.1729 0.2328 0.3483 0.4371 0.5088 0.4353
0.1885 0.2586 0.3433 0.4172 0.4639 0.4074
A(:,:,124) =
0.1594 0.2700 0.3361 0.3952 0.4570 0.4483
0.1712 0.2874 0.3671 0.4263 0.4592 0.4448
0.1866 0.2913 0.3864 0.4778 0.4929 0.4256
0.2201 0.2789 0.3913 0.5019 0.5569 0.4508
0.1753 0.2622 0.3859 0.4918 0.5669 0.4791
0.1811 0.2812 0.3846 0.4716 0.5231 0.4548
A(:,:,125) =
0.1191 0.2330 0.3012 0.3519 0.4105 0.4139
0.1312 0.2517 0.3285 0.3862 0.4311 0.4247
0.1505 0.2586 0.3505 0.4478 0.4814 0.4179
0.1874 0.2564 0.3656 0.4913 0.5631 0.4550
0.1375 0.2541 0.3727 0.5000 0.5919 0.4978
0.1561 0.2759 0.3829 0.4904 0.5561 0.4842
A(:,:,126) =
0.0716 0.1723 0.2477 0.2956 0.3293 0.3396
0.0820 0.1929 0.2714 0.3189 0.3533 0.3662
0.1019 0.2001 0.2878 0.3685 0.4128 0.3769
0.1383 0.2043 0.2994 0.4114 0.5043 0.4256
0.0855 0.2119 0.3095 0.4299 0.5457 0.4740
0.1187 0.2287 0.3273 0.4340 0.5231 0.4670
A(:,:,127) =
0.0574 0.1104 0.1834 0.2371 0.2541 0.2489
0.0458 0.1310 0.2092 0.2579 0.2723 0.2820
0.0569 0.1409 0.2268 0.2956 0.3243 0.3057
0.0895 0.1481 0.2354 0.3247 0.4054 0.3626
0.0571 0.1585 0.2442 0.3375 0.4429 0.4101
0.0932 0.1753 0.2640 0.3474 0.4280 0.4062
A(:,:,128) =
0.0691 0.0736 0.1337 0.1893 0.1985 0.1692
0.0441 0.0892 0.1626 0.2101 0.2094 0.1985
0.0335 0.1005 0.1827 0.2411 0.2487 0.2260
0.0630 0.1108 0.1936 0.2613 0.3091 0.2820
0.0538 0.1229 0.2019 0.2711 0.3357 0.3214
0.0873 0.1415 0.2186 0.2815 0.3279 0.3209
A(:,:,129) =
0.0867 0.0702 0.0949 0.1495 0.1608 0.1131
0.0619 0.0698 0.1270 0.1726 0.1645 0.1346
0.0363 0.0784 0.1542 0.2028 0.1926 0.1625
0.0557 0.0935 0.1703 0.2205 0.2364 0.2127
0.0544 0.1095 0.1808 0.2295 0.2561 0.2440
0.0868 0.1283 0.1960 0.2396 0.2542 0.2467
A(:,:,130) =
0.1039 0.0902 0.0732 0.1132 0.1314 0.0790
0.0868 0.0778 0.0958 0.1406 0.1318 0.0884
0.0612 0.0681 0.1251 0.1732 0.1513 0.1105
0.0636 0.0800 0.1465 0.1914 0.1831 0.1557
0.0531 0.0973 0.1614 0.1996 0.1985 0.1828
0.0882 0.1149 0.1782 0.2085 0.1995 0.1878
A(:,:,131) =
0.1194 0.1087 0.0807 0.0827 0.1089 0.0655
0.1039 0.0933 0.0730 0.1038 0.1061 0.0574
0.0840 0.0737 0.0865 0.1355 0.1153 0.0623
0.0868 0.0736 0.1096 0.1547 0.1340 0.0951
0.0591 0.0822 0.1320 0.1660 0.1453 0.1204
0.0981 0.0940 0.1542 0.1763 0.1496 0.1322
A(:,:,132) =
0.1354 0.1258 0.1118 0.0834 0.0886 0.0647
0.1221 0.1180 0.0952 0.0762 0.0822 0.0508
0.1089 0.1072 0.0862 0.1006 0.0870 0.0361
0.1249 0.1051 0.0987 0.1295 0.0992 0.0422
0.0696 0.0868 0.1181 0.1478 0.1094 0.0625
0.1106 0.0812 0.1358 0.1584 0.1146 0.0795
A(:,:,133) =
0.1581 0.1419 0.1298 0.1131 0.0949 0.0789
0.1389 0.1343 0.1196 0.0902 0.0802 0.0674
0.1228 0.1303 0.1114 0.0891 0.0813 0.0533
0.1655 0.1448 0.1161 0.1160 0.0922 0.0422
0.0759 0.1036 0.1157 0.1363 0.1020 0.0420
0.1218 0.0800 0.1169 0.1460 0.1062 0.0505
A(:,:,134) =
0.1510 0.1486 0.1400 0.1399 0.1262 0.0977
0.1237 0.1401 0.1372 0.1260 0.1041 0.0850
0.1098 0.1379 0.1389 0.1152 0.0911 0.0738
0.1757 0.1643 0.1531 0.1320 0.1045 0.0720
0.0747 0.1119 0.1406 0.1485 0.1237 0.0738
0.1323 0.0849 0.1162 0.1516 0.1300 0.0754
A(:,:,135) =
0.1184 0.1316 0.1409 0.1448 0.1334 0.1075
0.0924 0.1217 0.1381 0.1351 0.1201 0.0992
0.0818 0.1188 0.1386 0.1261 0.1027 0.0899
0.1200 0.1219 0.1466 0.1396 0.1128 0.0928
0.0741 0.0770 0.1295 0.1541 0.1448 0.1038
0.1467 0.0921 0.1045 0.1511 0.1583 0.1083
A(:,:,136) =
0.0950 0.1000 0.1164 0.1324 0.1201 0.1089
0.0749 0.0777 0.0985 0.1119 0.1058 0.1029
0.0667 0.0712 0.0915 0.1019 0.0950 0.0992
0.0681 0.0645 0.0938 0.1187 0.1106 0.1017
0.0813 0.0782 0.0893 0.1319 0.1461 0.1118
0.1502 0.1088 0.0984 0.1280 0.1624 0.1184
A(:,:,137) =
0.0867 0.0755 0.0687 0.0830 0.0906 0.0936
0.0783 0.0682 0.0624 0.0708 0.0825 0.0997
0.0644 0.0608 0.0593 0.0676 0.0759 0.0995
0.0610 0.0653 0.0613 0.0717 0.0849 0.1046
0.0764 0.0830 0.0830 0.0749 0.1101 0.1195
0.1425 0.1139 0.1070 0.0911 0.1289 0.1304
A(:,:,138) =
0.0725 0.0737 0.0630 0.0498 0.0576 0.0741
0.0634 0.0637 0.0612 0.0411 0.0454 0.0822
0.0473 0.0530 0.0627 0.0472 0.0531 0.0982
0.0268 0.0479 0.0686 0.0580 0.0777 0.1238
0.0666 0.0626 0.0783 0.0722 0.1010 0.1421
0.1367 0.1081 0.1000 0.0957 0.1237 0.1506
A(:,:,139) =
0.0420 0.0493 0.0527 0.0398 0.0389 0.0678
0.0370 0.0333 0.0490 0.0452 0.0451 0.0842
0.0362 0.0160 0.0423 0.0545 0.0685 0.1043
0.0588 0.0253 0.0326 0.0574 0.0961 0.1405
0.0760 0.0655 0.0434 0.0565 0.1108 0.1719
0.1398 0.1069 0.0856 0.0816 0.1285 0.1857
A(:,:,140) =
0.0513 0.0308 0.0269 0.0332 0.0417 0.0702
0.0560 0.0282 0.0118 0.0319 0.0509 0.0878
0.0728 0.0471 0.0104 0.0297 0.0666 0.1045
0.1407 0.0958 0.0380 0.0156 0.0816 0.1385
0.1157 0.1262 0.0760 0.0269 0.0770 0.1619
0.1680 0.1415 0.1133 0.0805 0.1018 0.1766
A(:,:,141) =
0.0657 0.0391 0.0108 0.0134 0.0323 0.0649
0.0717 0.0546 0.0264 0.0091 0.0317 0.0723
0.0931 0.0801 0.0554 0.0207 0.0347 0.0829
0.2056 0.1518 0.0979 0.0457 0.0321 0.1006
0.1283 0.1691 0.1401 0.0869 0.0286 0.1189
0.1928 0.1674 0.1703 0.1314 0.0911 0.1431
A(:,:,142) =
0.0592 0.0422 0.0232 0.0219 0.0230 0.0478
0.0734 0.0649 0.0505 0.0343 0.0151 0.0448
0.0995 0.0940 0.0854 0.0591 0.0203 0.0434
0.2186 0.1576 0.1310 0.0992 0.0357 0.0446
0.1208 0.1507 0.1665 0.1467 0.0751 0.0709
0.2128 0.1480 0.1827 0.1854 0.1292 0.1114
A(:,:,143) =
0.0241 0.0200 0.0292 0.0377 0.0344 0.0372
0.0465 0.0465 0.0508 0.0535 0.0367 0.0256
0.0796 0.0840 0.0886 0.0816 0.0508 0.0078
0.1600 0.1170 0.1253 0.1250 0.0806 0.0286
0.0777 0.0905 0.1301 0.1632 0.1319 0.0807
0.1779 0.1022 0.1242 0.1830 0.1783 0.1258
A(:,:,144) =
0.0238 0.0318 0.0536 0.0678 0.0650 0.0493
0.0236 0.0352 0.0584 0.0766 0.0667 0.0369
0.0440 0.0589 0.0762 0.0928 0.0753 0.0202
0.0792 0.0710 0.0971 0.1231 0.0983 0.0439
0.0497 0.0462 0.0890 0.1447 0.1440 0.0995
0.1392 0.0623 0.0770 0.1443 0.1755 0.1372
A(:,:,145) =
0.0610 0.0666 0.0873 0.1037 0.1028 0.0769
0.0613 0.0688 0.0928 0.1114 0.1015 0.0643
0.0594 0.0670 0.0959 0.1234 0.1069 0.0461
0.0817 0.0766 0.1003 0.1368 0.1183 0.0544
0.0755 0.0704 0.0904 0.1381 0.1412 0.0996
0.1256 0.0647 0.0685 0.1190 0.1486 0.1252
A(:,:,146) =
0.0847 0.0892 0.1141 0.1336 0.1289 0.0946
0.0880 0.0962 0.1235 0.1433 0.1307 0.0855
0.0896 0.0918 0.1251 0.1572 0.1393 0.0686
0.1095 0.1026 0.1288 0.1693 0.1500 0.0683
0.0896 0.1184 0.1357 0.1780 0.1690 0.1032
0.1352 0.1156 0.1306 0.1697 0.1722 0.1183
A(:,:,147) =
0.0944 0.0900 0.1180 0.1444 0.1331 0.0937
0.0957 0.1038 0.1361 0.1579 0.1396 0.0873
0.0948 0.1004 0.1406 0.1768 0.1551 0.0767
0.1212 0.1131 0.1396 0.1885 0.1693 0.0763
0.0948 0.1338 0.1479 0.1936 0.1873 0.1131
0.1297 0.1268 0.1536 0.1952 0.2008 0.1420
A(:,:,148) =
0.0838 0.0661 0.0952 0.1314 0.1152 0.0873
0.0920 0.0866 0.1187 0.1484 0.1250 0.0754
0.0885 0.0883 0.1313 0.1728 0.1463 0.0666
0.1318 0.1143 0.1373 0.1914 0.1698 0.0674
0.0928 0.1393 0.1482 0.2013 0.1958 0.1069
0.1255 0.1304 0.1574 0.2042 0.2124 0.1413
A(:,:,149) =
0.0573 0.0280 0.0560 0.1029 0.0883 0.1156
0.0762 0.0550 0.0802 0.1225 0.0982 0.0903
0.0818 0.0687 0.1004 0.1503 0.1229 0.0693
0.1540 0.1170 0.1204 0.1765 0.1496 0.0513
0.0909 0.1351 0.1401 0.1944 0.1857 0.0889
0.1280 0.1253 0.1510 0.2012 0.2126 0.1391
A(:,:,150) =
0.0358 0.0342 0.0359 0.0779 0.0985 0.1700
0.0528 0.0285 0.0398 0.0901 0.0842 0.1420
0.0678 0.0501 0.0625 0.1159 0.0938 0.1106
0.1656 0.1125 0.0962 0.1483 0.1166 0.0640
0.0943 0.1203 0.1235 0.1779 0.1613 0.0587
0.1578 0.1207 0.1347 0.1929 0.2028 0.1217
A(:,:,151) =
0.0707 0.0802 0.0571 0.0904 0.1531 0.2011
0.0560 0.0556 0.0253 0.0653 0.1185 0.1862
0.0618 0.0488 0.0153 0.0632 0.0897 0.1641
0.1408 0.0837 0.0579 0.0920 0.0698 0.1100
0.0922 0.0867 0.0830 0.1306 0.1145 0.0358
0.1702 0.1118 0.1001 0.1527 0.1750 0.0968
A(:,:,152) =
0.1134 0.1226 0.1173 0.1617 0.1950 0.1822
0.0807 0.0873 0.0814 0.1193 0.1705 0.1849
0.0670 0.0574 0.0374 0.0756 0.1439 0.1905
0.0874 0.0474 0.0143 0.0381 0.0965 0.1607
0.0734 0.0525 0.0345 0.0606 0.0557 0.0743
0.1410 0.0878 0.0684 0.0902 0.1174 0.0642
A(:,:,153) =
0.1392 0.1499 0.1697 0.1951 0.1640 0.1673
0.1012 0.1103 0.1317 0.1632 0.1566 0.1583
0.0789 0.0762 0.0911 0.1316 0.1600 0.1658
0.0722 0.0640 0.0609 0.0897 0.1519 0.1698
0.0624 0.0496 0.0344 0.0318 0.0823 0.1178
0.1124 0.0716 0.0451 0.0282 0.0467 0.0357
A(:,:,154) =
0.1602 0.1822 0.2037 0.1675 0.1515 0.1858
0.1200 0.1475 0.1800 0.1580 0.1371 0.1748
0.1031 0.1230 0.1565 0.1594 0.1451 0.1633
0.1257 0.1187 0.1360 0.1600 0.1773 0.1633
0.0649 0.0793 0.0910 0.1172 0.1600 0.1499
0.0706 0.0566 0.0342 0.0431 0.0718 0.0721
A(:,:,155) =
0.1789 0.1967 0.1708 0.1257 0.1713 0.2104
0.1431 0.1826 0.1758 0.1153 0.1680 0.1934
0.1384 0.1756 0.1813 0.1174 0.1735 0.1733
0.1678 0.1729 0.1887 0.1458 0.1785 0.1622
0.0686 0.1148 0.1518 0.1604 0.1803 0.1501
0.0488 0.0516 0.0738 0.1154 0.1426 0.1146
A(:,:,156) =
0.1830 0.1572 0.1073 0.1421 0.1895 0.2371
0.1636 0.1726 0.1131 0.1403 0.1814 0.2178
0.1679 0.1928 0.1309 0.1311 0.1887 0.1898
0.1926 0.2057 0.1673 0.0938 0.1889 0.1669
0.0689 0.1451 0.1731 0.1039 0.1636 0.1629
0.0445 0.0618 0.1187 0.1341 0.1448 0.1192
A(:,:,157) =
0.1530 0.0886 0.1184 0.1562 0.2011 0.2113
0.1521 0.1118 0.1124 0.1628 0.1933 0.1954
0.1702 0.1537 0.0945 0.1718 0.2007 0.1811
0.2031 0.1921 0.0940 0.1473 0.2034 0.1684
0.0678 0.1490 0.1200 0.0844 0.2073 0.1963
0.0423 0.0708 0.1145 0.0640 0.1385 0.1579
A(:,:,158) =
0.1031 0.0670 0.1283 0.1501 0.1595 0.2037
Pepe Grillo
le 3 Oct 2023
Yes, now you can see the data. So now how is to build a new matrix that instead of days as time laps is month. So for each month in each year you have the aerage of that.
Let me know if it is clear the question and with pleasure I will try to explain my self better.
Thanks!
Cris LaPierre
le 3 Oct 2023
I still don't see how the information you have shared translates into the original example of a 3-column matrix.
Cris LaPierre
le 3 Oct 2023
Modifié(e) : Cris LaPierre
le 3 Oct 2023
Regardless, here's how I'd go about doing what you want using findgroups and splitapply, preserving the matrix layout corresponding to your lon and lat values.
load dtime.mat
load A_2mat.mat
% Find grouping by year then month
G = findgroups(year(dtime),month(dtime));
% Use grouping to compute the monthly average
% need to use permute for this to work
A = permute(A,[3 1 2]);
monthAvg = splitapply(@mean,A,G);
monthAvg = permute(monthAvg,[2 3 1])
monthAvg =
monthAvg(:,:,1) =
0.1388 0.1424 0.1430 0.1456 0.1471 0.1460
0.1414 0.1510 0.1564 0.1502 0.1467 0.1535
0.1379 0.1488 0.1631 0.1634 0.1578 0.1636
0.2120 0.1888 0.1771 0.1885 0.1911 0.1807
0.1264 0.1777 0.1774 0.2029 0.2290 0.2055
0.1619 0.1527 0.1644 0.2028 0.2381 0.2114
monthAvg(:,:,2) =
0.2553 0.2785 0.2944 0.3105 0.3250 0.3078
0.2465 0.2777 0.2988 0.3083 0.3096 0.3024
0.2395 0.2641 0.2974 0.3242 0.3262 0.2953
0.2666 0.2662 0.2955 0.3402 0.3694 0.3158
0.2319 0.2864 0.3004 0.3441 0.3876 0.3450
0.2341 0.3020 0.3150 0.3443 0.3712 0.3345
monthAvg(:,:,3) =
0.3525 0.3418 0.3380 0.3347 0.3449 0.3560
0.3340 0.3148 0.3087 0.3020 0.3085 0.3268
0.3061 0.2784 0.2617 0.2679 0.2786 0.2939
0.2730 0.2263 0.2142 0.2169 0.2427 0.2511
0.2141 0.1727 0.1704 0.1646 0.1849 0.1968
0.1843 0.1727 0.1520 0.1373 0.1295 0.1505
monthAvg(:,:,4) =
0.2061 0.1809 0.1725 0.1723 0.1805 0.1940
0.2045 0.1803 0.1678 0.1628 0.1644 0.1731
0.2119 0.1813 0.1664 0.1628 0.1624 0.1572
0.2563 0.2287 0.1799 0.1678 0.1681 0.1574
0.2933 0.2979 0.2290 0.1970 0.1916 0.1813
0.3749 0.3345 0.2834 0.2591 0.2372 0.2113
monthAvg(:,:,5) =
0.0941 0.1081 0.1266 0.1504 0.1643 0.1613
0.0909 0.1107 0.1346 0.1573 0.1616 0.1584
0.0920 0.1135 0.1441 0.1762 0.1749 0.1528
0.1304 0.1285 0.1571 0.1949 0.2021 0.1654
0.0948 0.1311 0.1666 0.2072 0.2231 0.1873
0.1454 0.1448 0.1772 0.2157 0.2317 0.2004
monthAvg(:,:,6) =
0.0884 0.0909 0.1119 0.1362 0.1661 0.2074
0.0830 0.0807 0.0925 0.1090 0.1331 0.1675
0.0907 0.0779 0.0799 0.0989 0.1227 0.1428
0.1033 0.0827 0.0682 0.0908 0.1204 0.1249
0.0462 0.0622 0.0555 0.0807 0.1136 0.1128
0.0723 0.0586 0.0571 0.0740 0.1068 0.0995
monthAvg(:,:,7) =
0.2579 0.2222 0.2255 0.2342 0.2505 0.2759
0.2490 0.2139 0.2206 0.2270 0.2331 0.2605
0.2339 0.2006 0.2065 0.2255 0.2297 0.2519
0.2385 0.1925 0.1886 0.2088 0.2273 0.2437
0.2170 0.1867 0.1771 0.1825 0.2025 0.2184
0.2143 0.1913 0.1764 0.1735 0.1789 0.1825
monthAvg(:,:,8) =
0.3181 0.3075 0.3003 0.2946 0.3038 0.3110
0.3115 0.2982 0.2907 0.2781 0.2852 0.3019
0.2950 0.2748 0.2683 0.2700 0.2804 0.2981
0.3307 0.2563 0.2452 0.2612 0.2964 0.3036
0.2423 0.2337 0.2283 0.2447 0.3050 0.3066
0.2445 0.2205 0.2276 0.2471 0.2911 0.2848
monthAvg(:,:,9) =
0.1588 0.1480 0.1607 0.1796 0.1926 0.1817
0.1467 0.1457 0.1576 0.1679 0.1779 0.1785
0.1309 0.1343 0.1443 0.1588 0.1699 0.1716
0.1477 0.1231 0.1259 0.1524 0.1776 0.1695
0.0852 0.0923 0.1024 0.1355 0.1793 0.1732
0.1067 0.0913 0.0949 0.1211 0.1598 0.1573
monthAvg(:,:,10) =
0.1402 0.1203 0.1125 0.1092 0.1169 0.1223
0.1663 0.1479 0.1343 0.1265 0.1290 0.1310
0.1989 0.1683 0.1428 0.1397 0.1474 0.1421
0.2791 0.1945 0.1491 0.1454 0.1687 0.1557
0.1522 0.1847 0.1499 0.1440 0.1721 0.1609
0.1046 0.1565 0.1447 0.1462 0.1614 0.1488
monthAvg(:,:,11) =
0.2123 0.2177 0.2220 0.2350 0.2493 0.2437
0.2144 0.2266 0.2300 0.2272 0.2332 0.2402
0.1919 0.2063 0.2233 0.2285 0.2302 0.2352
0.2530 0.2326 0.2233 0.2422 0.2579 0.2446
0.1827 0.2152 0.2273 0.2558 0.2950 0.2719
0.2566 0.2153 0.2374 0.2734 0.3116 0.2801
monthAvg(:,:,12) =
0.1856 0.1915 0.1945 0.2002 0.2027 0.1946
0.1751 0.1924 0.1996 0.1969 0.1931 0.1928
0.1634 0.1796 0.1979 0.2048 0.2029 0.1899
0.1950 0.1996 0.2038 0.2214 0.2342 0.2060
0.1585 0.2207 0.2180 0.2352 0.2548 0.2309
0.1785 0.2207 0.2304 0.2461 0.2536 0.2291
monthAvg(:,:,13) =
0.1344 0.1307 0.1261 0.1243 0.1227 0.1187
0.1273 0.1254 0.1178 0.1076 0.1036 0.1085
0.1131 0.1112 0.1038 0.0956 0.0939 0.1003
0.1191 0.0979 0.0899 0.0897 0.0978 0.1024
0.0767 0.0861 0.0808 0.0844 0.1001 0.1095
0.0834 0.0876 0.0767 0.0798 0.0936 0.1044
monthAvg(:,:,14) =
0.1038 0.0954 0.0887 0.0864 0.0879 0.0850
0.1083 0.1023 0.0926 0.0833 0.0803 0.0748
0.1083 0.1038 0.0918 0.0879 0.0902 0.0801
0.1083 0.1008 0.0896 0.0838 0.0902 0.0735
0.0545 0.0750 0.0817 0.0771 0.0801 0.0674
0.0495 0.0551 0.0732 0.0779 0.0774 0.0743
monthAvg(:,:,15) =
0.0740 0.0817 0.0870 0.0912 0.0960 0.1013
0.0761 0.0868 0.0911 0.0915 0.0950 0.1018
0.0779 0.0896 0.0944 0.0985 0.1029 0.1029
0.0956 0.0939 0.0974 0.1076 0.1172 0.1059
0.0486 0.0770 0.0914 0.1069 0.1242 0.1106
0.0588 0.0680 0.0816 0.1025 0.1199 0.1076
monthAvg(:,:,16) =
0.2106 0.2287 0.2481 0.2592 0.2622 0.2662
0.2023 0.2201 0.2412 0.2511 0.2546 0.2691
0.1988 0.2065 0.2276 0.2480 0.2599 0.2723
0.2375 0.2180 0.2209 0.2464 0.2801 0.2857
0.1855 0.2183 0.2207 0.2432 0.2920 0.2996
0.2045 0.2179 0.2227 0.2480 0.2893 0.2921
monthAvg(:,:,17) =
0.3566 0.3566 0.3645 0.3649 0.3706 0.3775
0.3616 0.3571 0.3608 0.3532 0.3511 0.3584
0.3746 0.3497 0.3470 0.3560 0.3586 0.3513
0.4473 0.3409 0.3302 0.3445 0.3759 0.3497
0.3492 0.3253 0.3130 0.3178 0.3600 0.3326
0.3046 0.2947 0.3021 0.3069 0.3202 0.2919
monthAvg(:,:,18) =
0.0954 0.1070 0.1196 0.1258 0.1401 0.1544
0.0894 0.0940 0.1092 0.1239 0.1387 0.1512
0.0830 0.0833 0.1019 0.1290 0.1499 0.1511
0.1104 0.0928 0.1049 0.1308 0.1597 0.1530
0.0813 0.0969 0.1118 0.1313 0.1512 0.1443
0.1330 0.1098 0.1200 0.1347 0.1379 0.1255
monthAvg(:,:,19) =
0.1791 0.1473 0.1267 0.1147 0.1148 0.1229
0.1846 0.1606 0.1368 0.1123 0.1046 0.1118
0.1852 0.1687 0.1490 0.1201 0.1048 0.1064
0.2333 0.2192 0.1743 0.1398 0.1154 0.1122
0.2371 0.2301 0.1844 0.1600 0.1361 0.1215
0.2911 0.2418 0.1907 0.1770 0.1556 0.1240
monthAvg(:,:,20) =
0.1903 0.2132 0.2255 0.2355 0.2399 0.2175
0.1805 0.2146 0.2320 0.2339 0.2286 0.2131
0.1691 0.2029 0.2312 0.2428 0.2356 0.2101
0.2102 0.2157 0.2323 0.2560 0.2648 0.2248
0.1409 0.2004 0.2245 0.2566 0.2813 0.2465
0.1561 0.1887 0.2150 0.2486 0.2686 0.2389
monthAvg(:,:,21) =
0.1242 0.1264 0.1365 0.1612 0.2066 0.2335
0.1229 0.1248 0.1360 0.1656 0.2089 0.2347
0.1252 0.1199 0.1304 0.1751 0.2230 0.2334
0.1612 0.1266 0.1271 0.1763 0.2412 0.2356
0.0913 0.1218 0.1270 0.1667 0.2331 0.2285
0.0871 0.1073 0.1294 0.1651 0.2058 0.1994
monthAvg(:,:,22) =
0.2900 0.2931 0.3005 0.2944 0.2935 0.2970
0.2918 0.2961 0.3047 0.3010 0.3066 0.3159
0.3133 0.2894 0.2884 0.3101 0.3319 0.3370
0.3956 0.2830 0.2657 0.2997 0.3603 0.3514
0.2174 0.2522 0.2401 0.2681 0.3482 0.3397
0.1382 0.1885 0.2173 0.2581 0.3091 0.2972
monthAvg(:,:,23) =
0.1125 0.1115 0.1246 0.1353 0.1477 0.1665
0.1121 0.1146 0.1288 0.1381 0.1494 0.1771
0.1337 0.1253 0.1315 0.1436 0.1619 0.1904
0.2065 0.1470 0.1376 0.1444 0.1819 0.2159
0.1389 0.1615 0.1485 0.1471 0.1986 0.2401
0.1374 0.1632 0.1579 0.1636 0.2109 0.2473
monthAvg(:,:,24) =
0.0980 0.1119 0.1134 0.1045 0.1049 0.1148
0.0997 0.1204 0.1263 0.1148 0.1084 0.1219
0.1066 0.1291 0.1367 0.1248 0.1198 0.1320
0.1564 0.1548 0.1497 0.1357 0.1412 0.1593
0.1219 0.1635 0.1601 0.1465 0.1653 0.1911
0.1657 0.1885 0.1704 0.1586 0.1830 0.2074
monthAvg(:,:,25) =
0.1840 0.1840 0.1812 0.1801 0.1857 0.1876
0.1876 0.1934 0.1970 0.1964 0.1970 0.2009
0.1899 0.1925 0.2040 0.2190 0.2226 0.2093
0.2227 0.2027 0.2083 0.2353 0.2607 0.2286
0.1613 0.1926 0.2068 0.2397 0.2790 0.2490
0.1776 0.1993 0.2110 0.2448 0.2748 0.2490
monthAvg(:,:,26) =
0.1519 0.1576 0.1638 0.1763 0.1931 0.2014
0.1609 0.1747 0.1831 0.1878 0.1980 0.2084
0.1651 0.1812 0.2002 0.2145 0.2237 0.2182
0.2304 0.2057 0.2178 0.2537 0.2817 0.2511
0.1476 0.2072 0.2266 0.2735 0.3278 0.2969
0.1943 0.1975 0.2456 0.2947 0.3427 0.3119
monthAvg(:,:,27) =
0.1703 0.1703 0.1688 0.1710 0.1738 0.1678
0.2077 0.2049 0.2017 0.1931 0.1814 0.1756
0.2312 0.2264 0.2170 0.2112 0.1966 0.1830
0.3054 0.2568 0.2130 0.2045 0.2138 0.1948
0.2317 0.1986 0.2028 0.2053 0.2398 0.2180
0.3495 0.2237 0.2393 0.2560 0.2851 0.2494
monthAvg(:,:,28) =
0.3391 0.3169 0.2970 0.2736 0.2553 0.2458
0.3159 0.2972 0.2846 0.2620 0.2388 0.2382
0.2872 0.2731 0.2697 0.2639 0.2401 0.2313
0.3064 0.2762 0.2628 0.2618 0.2528 0.2294
0.2900 0.2750 0.2571 0.2600 0.2741 0.2462
0.3182 0.2907 0.2718 0.2778 0.2959 0.2678
monthAvg(:,:,29) =
0.4715 0.4781 0.4701 0.4545 0.4514 0.4464
0.4569 0.4662 0.4583 0.4331 0.4235 0.4256
0.4399 0.4352 0.4269 0.4276 0.4266 0.4191
0.4757 0.3932 0.3849 0.4051 0.4461 0.4263
0.3604 0.3639 0.3438 0.3597 0.4228 0.4119
0.2851 0.3208 0.3203 0.3384 0.3707 0.3583
monthAvg(:,:,30) =
0.3177 0.3173 0.3136 0.2888 0.2782 0.2866
0.3041 0.3005 0.3008 0.2780 0.2491 0.2599
0.2680 0.2697 0.2690 0.2626 0.2556 0.2653
0.2957 0.2721 0.2541 0.2429 0.2731 0.3098
0.2691 0.2515 0.2639 0.2445 0.2887 0.3442
0.3782 0.2959 0.2865 0.2670 0.2970 0.3398
monthAvg(:,:,31) =
0.2588 0.2570 0.2377 0.2097 0.1832 0.1641
0.2580 0.2731 0.2605 0.2225 0.1795 0.1508
0.2702 0.2789 0.2806 0.2517 0.2024 0.1501
0.3051 0.3236 0.3041 0.2952 0.2572 0.1846
0.3244 0.3687 0.3350 0.3384 0.3290 0.2581
0.3961 0.3790 0.3594 0.3806 0.3848 0.3109
monthAvg(:,:,32) =
0.2228 0.2175 0.2109 0.2063 0.2018 0.1901
0.2175 0.2247 0.2228 0.2094 0.2015 0.1973
0.2088 0.2187 0.2279 0.2211 0.2121 0.2045
0.2757 0.2625 0.2403 0.2478 0.2515 0.2278
0.2057 0.2454 0.2338 0.2626 0.2927 0.2657
0.2544 0.2287 0.2244 0.2666 0.3012 0.2714
monthAvg(:,:,33) =
0.3471 0.3366 0.3227 0.3073 0.3068 0.3017
0.3485 0.3304 0.3192 0.3058 0.3038 0.3072
0.3509 0.3128 0.3036 0.3184 0.3244 0.3132
0.4113 0.2851 0.2799 0.3125 0.3509 0.3186
0.2895 0.2782 0.2551 0.2816 0.3366 0.3075
0.2318 0.2386 0.2474 0.2742 0.3029 0.2770
monthAvg(:,:,34) =
0.1968 0.1846 0.1965 0.2014 0.2019 0.2037
0.2072 0.1807 0.1768 0.1805 0.1870 0.1948
0.2419 0.1889 0.1647 0.1660 0.1787 0.1855
0.3533 0.2113 0.1638 0.1573 0.1752 0.1713
0.2141 0.2252 0.1689 0.1525 0.1702 0.1609
0.1742 0.2050 0.1760 0.1632 0.1641 0.1462
monthAvg(:,:,35) =
0.2449 0.2464 0.2487 0.2430 0.2406 0.2319
0.2754 0.2737 0.2746 0.2638 0.2561 0.2471
0.3215 0.2943 0.2883 0.2907 0.2890 0.2699
0.4463 0.3131 0.2949 0.3045 0.3327 0.3029
0.3028 0.3218 0.2955 0.2991 0.3440 0.3172
0.2494 0.2820 0.2936 0.3042 0.3235 0.2963
monthAvg(:,:,36) =
0.0847 0.0861 0.1020 0.1277 0.1608 0.1759
0.0907 0.0921 0.1102 0.1378 0.1653 0.1817
0.0984 0.0991 0.1187 0.1583 0.1901 0.1907
0.1488 0.1132 0.1276 0.1760 0.2286 0.2137
0.1067 0.1322 0.1367 0.1802 0.2367 0.2240
0.1084 0.1308 0.1478 0.1852 0.2182 0.2056
monthAvg(:,:,37) =
0.2074 0.1883 0.1886 0.1988 0.2055 0.2211
0.1812 0.1763 0.1746 0.1837 0.1945 0.2196
0.1697 0.1693 0.1599 0.1738 0.1964 0.2244
0.1972 0.1769 0.1509 0.1583 0.1988 0.2219
0.1080 0.1644 0.1407 0.1384 0.1780 0.1992
0.0970 0.1364 0.1261 0.1312 0.1525 0.1607
monthAvg(:,:,38) =
0.1223 0.1138 0.1108 0.1196 0.1370 0.1584
0.1294 0.1221 0.1185 0.1200 0.1271 0.1510
0.1319 0.1243 0.1198 0.1216 0.1247 0.1448
0.1775 0.1415 0.1145 0.1142 0.1236 0.1445
0.1199 0.1228 0.1037 0.1036 0.1201 0.1465
0.1809 0.1361 0.1195 0.1115 0.1234 0.1450
monthAvg(:,:,39) =
0.1613 0.1656 0.1725 0.1758 0.1831 0.1935
0.1398 0.1388 0.1430 0.1459 0.1502 0.1603
0.1268 0.1187 0.1184 0.1289 0.1368 0.1410
0.1238 0.1037 0.1024 0.1133 0.1296 0.1281
0.0703 0.0879 0.0935 0.1002 0.1153 0.1150
0.0893 0.0879 0.0942 0.0971 0.1035 0.1091
monthAvg(:,:,40) =
0.2424 0.2343 0.2247 0.2160 0.2160 0.2068
0.2318 0.2261 0.2166 0.2015 0.1912 0.1908
0.2006 0.2087 0.2159 0.2148 0.2010 0.1905
0.2245 0.2219 0.2303 0.2397 0.2423 0.2170
0.2057 0.2259 0.2354 0.2527 0.2778 0.2498
0.2406 0.2360 0.2261 0.2519 0.2798 0.2565
monthAvg(:,:,41) =
0.2976 0.2924 0.2804 0.2671 0.2620 0.2565
0.2702 0.2797 0.2728 0.2556 0.2335 0.2381
0.2655 0.2755 0.2700 0.2560 0.2422 0.2451
0.3615 0.2936 0.2781 0.2601 0.2781 0.2887
0.2801 0.3048 0.2863 0.2684 0.3121 0.3308
0.2846 0.3143 0.2867 0.2819 0.3204 0.3304
monthAvg(:,:,42) =
0.2377 0.2551 0.2708 0.2862 0.3075 0.3419
0.2219 0.2572 0.2804 0.2919 0.3048 0.3433
0.2098 0.2572 0.2823 0.3032 0.3318 0.3657
0.2275 0.2558 0.2808 0.3018 0.3710 0.4187
0.1739 0.2308 0.2687 0.2830 0.3724 0.4496
0.1996 0.2608 0.2603 0.2704 0.3430 0.4242
monthAvg(:,:,43) =
0.2825 0.2750 0.2744 0.2792 0.2815 0.2733
0.2919 0.2965 0.2993 0.2910 0.2822 0.2817
0.2951 0.3043 0.3054 0.3098 0.2986 0.2919
0.3400 0.3563 0.3195 0.3278 0.3432 0.3136
0.3394 0.3367 0.3211 0.3321 0.3807 0.3399
0.4014 0.3328 0.3238 0.3475 0.3890 0.3379
monthAvg(:,:,44) =
0.2154 0.2260 0.2342 0.2465 0.2485 0.2261
0.2113 0.2300 0.2379 0.2361 0.2347 0.2256
0.1956 0.2161 0.2327 0.2348 0.2301 0.2231
0.2581 0.2492 0.2391 0.2544 0.2597 0.2348
0.1896 0.2287 0.2308 0.2681 0.3019 0.2686
0.2421 0.2112 0.2175 0.2705 0.3155 0.2805
monthAvg(:,:,45) =
0.1999 0.1911 0.1818 0.1752 0.1688 0.1627
0.1994 0.2003 0.1914 0.1719 0.1577 0.1569
0.1881 0.1923 0.1869 0.1676 0.1458 0.1437
0.2266 0.2128 0.1800 0.1681 0.1502 0.1342
0.1742 0.1945 0.1674 0.1702 0.1686 0.1438
0.2195 0.1895 0.1654 0.1781 0.1818 0.1543
monthAvg(:,:,46) =
0.2601 0.2426 0.2386 0.2329 0.2223 0.2059
0.2501 0.2482 0.2510 0.2369 0.2244 0.2150
0.2363 0.2418 0.2505 0.2472 0.2399 0.2283
0.2684 0.2884 0.2652 0.2725 0.2857 0.2577
0.2728 0.2933 0.2761 0.2960 0.3355 0.3021
0.3327 0.2876 0.2792 0.3152 0.3578 0.3193
monthAvg(:,:,47) =
0.3006 0.2810 0.2602 0.2427 0.2452 0.2447
0.2975 0.2780 0.2681 0.2547 0.2474 0.2550
0.2601 0.2518 0.2603 0.2668 0.2628 0.2633
0.2761 0.2689 0.2781 0.2824 0.3015 0.2948
0.3031 0.2650 0.2859 0.2889 0.3391 0.3284
0.4146 0.3284 0.2845 0.2856 0.3363 0.3214
monthAvg(:,:,48) =
0.1749 0.1613 0.1517 0.1524 0.1572 0.1593
0.1682 0.1626 0.1559 0.1478 0.1445 0.1486
0.1532 0.1503 0.1550 0.1545 0.1466 0.1385
0.1767 0.1550 0.1549 0.1663 0.1651 0.1409
0.1174 0.1486 0.1513 0.1684 0.1790 0.1544
0.1346 0.1532 0.1530 0.1646 0.1735 0.1540
monthAvg(:,:,49) =
0.1605 0.1613 0.1659 0.1677 0.1723 0.1788
0.1597 0.1635 0.1625 0.1547 0.1536 0.1673
0.1584 0.1594 0.1539 0.1455 0.1446 0.1611
0.1931 0.1593 0.1394 0.1350 0.1458 0.1654
0.1203 0.1385 0.1290 0.1260 0.1493 0.1771
0.1516 0.1437 0.1415 0.1361 0.1559 0.1799
monthAvg(:,:,50) =
0.1525 0.1555 0.1616 0.1702 0.1887 0.2105
0.1500 0.1540 0.1569 0.1609 0.1693 0.1869
0.1533 0.1572 0.1617 0.1673 0.1668 0.1625
0.1999 0.1724 0.1701 0.1776 0.1779 0.1409
0.1351 0.1657 0.1720 0.1885 0.1865 0.1347
0.1850 0.1832 0.1832 0.2012 0.1968 0.1462
monthAvg(:,:,51) =
0.1768 0.1757 0.1765 0.1853 0.1940 0.1906
0.1777 0.1823 0.1855 0.1830 0.1852 0.2006
0.1707 0.1844 0.1952 0.1954 0.1877 0.2096
0.2368 0.2116 0.1955 0.2023 0.2115 0.2163
0.1535 0.1598 0.1652 0.1834 0.2290 0.2226
0.2258 0.1659 0.1660 0.1835 0.2292 0.2270
monthAvg(:,:,52) =
0.1999 0.1879 0.1735 0.1557 0.1493 0.1476
0.2097 0.2052 0.1911 0.1672 0.1547 0.1566
0.2056 0.2086 0.2038 0.1889 0.1761 0.1668
0.2621 0.2552 0.2304 0.2224 0.2222 0.1990
0.2182 0.2685 0.2574 0.2543 0.2703 0.2431
0.2768 0.2782 0.2845 0.2878 0.2981 0.2647
monthAvg(:,:,53) =
0.1640 0.1600 0.1665 0.1837 0.2085 0.2168
0.1618 0.1615 0.1667 0.1712 0.1889 0.2047
0.1571 0.1580 0.1642 0.1602 0.1754 0.1965
0.1845 0.1719 0.1636 0.1528 0.1590 0.1872
0.1693 0.1764 0.1606 0.1523 0.1387 0.1660
0.2152 0.1995 0.1708 0.1592 0.1348 0.1401
monthAvg(:,:,54) =
0.2560 0.2577 0.2391 0.2215 0.2103 0.2121
0.2589 0.2675 0.2504 0.2275 0.2131 0.2192
0.2608 0.2695 0.2528 0.2425 0.2327 0.2284
0.2971 0.3008 0.2637 0.2577 0.2673 0.2458
0.2705 0.2940 0.2672 0.2599 0.2842 0.2601
0.3179 0.2984 0.2757 0.2701 0.2850 0.2576
monthAvg(:,:,55) =
0.2332 0.2392 0.2356 0.2243 0.2090 0.1939
0.2203 0.2310 0.2307 0.2171 0.1967 0.1820
0.2115 0.2160 0.2202 0.2203 0.2014 0.1752
0.2356 0.2187 0.2125 0.2173 0.2093 0.1676
0.1951 0.2224 0.2149 0.2124 0.1987 0.1527
0.2104 0.2328 0.2274 0.2200 0.1901 0.1397
monthAvg(:,:,56) =
0.2737 0.2842 0.2934 0.3069 0.3073 0.2885
0.2596 0.2879 0.3031 0.3049 0.3059 0.3030
0.2415 0.2726 0.2978 0.3049 0.3071 0.3176
0.2987 0.3124 0.3035 0.3242 0.3462 0.3408
0.2382 0.2929 0.2981 0.3379 0.4003 0.3863
0.2831 0.2542 0.2727 0.3366 0.4148 0.3943
monthAvg(:,:,57) =
0.1364 0.1427 0.1503 0.1646 0.1795 0.1841
0.1210 0.1339 0.1434 0.1517 0.1610 0.1682
0.1038 0.1195 0.1347 0.1495 0.1581 0.1567
0.1118 0.1102 0.1262 0.1554 0.1739 0.1569
0.0656 0.0885 0.1148 0.1553 0.1897 0.1741
0.1084 0.0948 0.1126 0.1513 0.1852 0.1720
monthAvg(:,:,58) =
0.1884 0.1667 0.1491 0.1397 0.1329 0.1229
0.1728 0.1560 0.1471 0.1418 0.1374 0.1367
0.1636 0.1478 0.1459 0.1497 0.1505 0.1518
0.2065 0.1626 0.1520 0.1629 0.1785 0.1731
0.1727 0.1871 0.1698 0.1759 0.2028 0.1932
0.1917 0.1930 0.1925 0.1959 0.2117 0.1921
monthAvg(:,:,59) =
0.1597 0.1444 0.1370 0.1455 0.1649 0.1733
0.1401 0.1296 0.1204 0.1225 0.1385 0.1574
0.1194 0.1148 0.1088 0.1139 0.1292 0.1427
0.1391 0.1199 0.1076 0.1168 0.1400 0.1417
0.1236 0.1343 0.1207 0.1242 0.1534 0.1536
0.1661 0.1576 0.1407 0.1359 0.1547 0.1505
monthAvg(:,:,60) =
0.1723 0.1795 0.1932 0.2087 0.2224 0.2195
0.1721 0.1854 0.2036 0.2168 0.2227 0.2208
0.1705 0.1815 0.2028 0.2308 0.2384 0.2222
0.1939 0.1898 0.2040 0.2392 0.2663 0.2309
0.1546 0.1765 0.2016 0.2370 0.2737 0.2365
0.1710 0.1762 0.1986 0.2359 0.2606 0.2238
monthAvg(:,:,61) =
0.1392 0.1408 0.1507 0.1581 0.1676 0.1739
0.1358 0.1396 0.1523 0.1605 0.1660 0.1792
0.1264 0.1296 0.1420 0.1605 0.1725 0.1820
0.1174 0.1115 0.1321 0.1535 0.1851 0.1902
0.0934 0.1022 0.1341 0.1489 0.1861 0.1926
0.1490 0.1369 0.1445 0.1558 0.1814 0.1822
monthAvg(:,:,62) =
0.0798 0.0904 0.0947 0.0946 0.0984 0.0967
0.0782 0.0892 0.0968 0.0974 0.0934 0.0943
0.0822 0.0913 0.1026 0.1112 0.1036 0.1031
0.0900 0.0921 0.1116 0.1300 0.1301 0.1278
0.0767 0.0977 0.1231 0.1436 0.1613 0.1604
0.1203 0.1196 0.1392 0.1572 0.1797 0.1805
monthAvg(:,:,63) =
0.1066 0.0991 0.0933 0.1012 0.1180 0.1184
0.1059 0.1047 0.1035 0.1149 0.1263 0.1278
0.1054 0.1073 0.1159 0.1377 0.1492 0.1361
0.1484 0.1295 0.1328 0.1565 0.1768 0.1519
0.0953 0.1378 0.1521 0.1698 0.1850 0.1645
0.1215 0.1411 0.1707 0.1826 0.1809 0.1666
monthAvg(:,:,64) =
0.1364 0.1443 0.1583 0.1797 0.1885 0.1836
0.1177 0.1318 0.1444 0.1546 0.1607 0.1669
0.1072 0.1213 0.1318 0.1357 0.1368 0.1448
0.1583 0.1416 0.1364 0.1425 0.1398 0.1326
0.0918 0.1239 0.1354 0.1556 0.1623 0.1448
0.1481 0.1194 0.1326 0.1627 0.1790 0.1572
monthAvg(:,:,65) =
0.1392 0.1523 0.1707 0.1831 0.1905 0.1986
0.1158 0.1272 0.1489 0.1651 0.1754 0.1883
0.1013 0.1049 0.1240 0.1505 0.1669 0.1782
0.1273 0.1085 0.1124 0.1327 0.1554 0.1577
0.0998 0.1253 0.1143 0.1262 0.1321 0.1306
0.1613 0.1447 0.1308 0.1343 0.1327 0.1162
monthAvg(:,:,66) =
0.1260 0.1195 0.1101 0.1084 0.1087 0.1028
0.1281 0.1322 0.1223 0.1086 0.1033 0.1006
0.1319 0.1426 0.1404 0.1256 0.1138 0.1027
0.2250 0.1903 0.1677 0.1641 0.1501 0.1218
0.1356 0.1711 0.1707 0.1923 0.1974 0.1613
0.2082 0.1571 0.1651 0.2020 0.2214 0.1841
monthAvg(:,:,67) =
0.1558 0.1581 0.1580 0.1596 0.1657 0.1624
0.1373 0.1482 0.1531 0.1501 0.1493 0.1526
0.1329 0.1438 0.1530 0.1558 0.1544 0.1468
0.1572 0.1467 0.1530 0.1623 0.1743 0.1547
0.1223 0.1423 0.1497 0.1605 0.1820 0.1641
0.1438 0.1484 0.1478 0.1564 0.1715 0.1562
monthAvg(:,:,68) =
0.1246 0.1327 0.1412 0.1603 0.1838 0.1760
0.1227 0.1356 0.1474 0.1600 0.1734 0.1692
0.1225 0.1343 0.1534 0.1718 0.1795 0.1622
0.1775 0.1613 0.1655 0.1897 0.2034 0.1710
0.1257 0.1538 0.1654 0.1974 0.2187 0.1868
0.1736 0.1596 0.1660 0.1984 0.2130 0.1824
monthAvg(:,:,69) =
0.0967 0.1029 0.0993 0.0886 0.1001 0.1192
0.1042 0.1019 0.0910 0.0840 0.0927 0.1141
0.1065 0.0973 0.0822 0.0836 0.0971 0.1144
0.1598 0.1185 0.0863 0.0904 0.1091 0.1178
0.1130 0.1148 0.0898 0.0965 0.1154 0.1182
0.1639 0.1223 0.0964 0.1020 0.1131 0.1100
monthAvg(:,:,70) =
0.1099 0.1517 0.1861 0.2038 0.2152 0.2073
0.0982 0.1438 0.1778 0.1883 0.1832 0.1846
0.0921 0.1311 0.1648 0.1768 0.1688 0.1691
0.1019 0.1256 0.1547 0.1633 0.1698 0.1677
0.0694 0.1244 0.1480 0.1470 0.1634 0.1681
0.0720 0.1271 0.1423 0.1323 0.1465 0.1483
monthAvg(:,:,71) =
0.2561 0.2528 0.2464 0.2394 0.2274 0.2021
0.2477 0.2536 0.2460 0.2238 0.2077 0.2015
0.2229 0.2301 0.2285 0.2134 0.1982 0.2000
0.2569 0.2342 0.2121 0.2150 0.2186 0.2115
0.1707 0.2032 0.1943 0.2131 0.2438 0.2334
0.2029 0.1891 0.1863 0.2105 0.2419 0.2329
monthAvg(:,:,72) =
0.2469 0.2420 0.2404 0.2489 0.2525 0.2365
0.2325 0.2352 0.2334 0.2277 0.2277 0.2265
0.1978 0.2087 0.2142 0.2122 0.2086 0.2126
0.2419 0.2308 0.2120 0.2194 0.2268 0.2127
0.1737 0.1991 0.2000 0.2236 0.2595 0.2344
0.2224 0.1805 0.1850 0.2209 0.2612 0.2326
monthAvg(:,:,73) =
0.1684 0.1508 0.1540 0.1652 0.1828 0.1931
0.1767 0.1681 0.1669 0.1690 0.1717 0.1834
0.1760 0.1757 0.1757 0.1809 0.1792 0.1820
0.2348 0.2177 0.1955 0.1958 0.2022 0.1985
0.2130 0.2182 0.2069 0.2079 0.2262 0.2145
0.2697 0.2323 0.2166 0.2196 0.2336 0.2129
monthAvg(:,:,74) =
0.2164 0.2048 0.1916 0.1862 0.1792 0.1559
0.2107 0.2057 0.1917 0.1740 0.1663 0.1542
0.1993 0.2018 0.1936 0.1720 0.1609 0.1511
0.2784 0.2270 0.1999 0.1931 0.1839 0.1585
0.1415 0.1634 0.1686 0.2002 0.2158 0.1810
0.1911 0.1351 0.1373 0.1884 0.2225 0.1854
monthAvg(:,:,75) =
0.1631 0.1329 0.1134 0.1035 0.0977 0.0954
0.1293 0.1051 0.0973 0.0933 0.0810 0.0866
0.0930 0.0819 0.0854 0.0865 0.0683 0.0718
0.0895 0.0751 0.0790 0.0804 0.0658 0.0776
0.0728 0.0788 0.0750 0.0717 0.0614 0.0944
0.1116 0.0941 0.0736 0.0616 0.0541 0.0969
monthAvg(:,:,76) =
0.1189 0.1120 0.1128 0.1142 0.1183 0.1209
0.1072 0.1026 0.1058 0.1070 0.1066 0.1150
0.0944 0.0922 0.0990 0.1075 0.1092 0.1111
0.1041 0.0899 0.0972 0.1060 0.1197 0.1200
0.0837 0.0949 0.0985 0.1006 0.1184 0.1266
0.1177 0.1062 0.1015 0.0996 0.1097 0.1185
monthAvg(:,:,77) =
0.1162 0.1270 0.1481 0.1694 0.1920 0.2080
0.1141 0.1306 0.1533 0.1725 0.1859 0.2002
0.1168 0.1300 0.1486 0.1743 0.1878 0.1865
0.1245 0.1220 0.1384 0.1582 0.1838 0.1687
0.0691 0.1000 0.1276 0.1327 0.1528 0.1400
0.0952 0.1085 0.1269 0.1208 0.1188 0.1093
monthAvg(:,:,78) =
0.0908 0.0944 0.0967 0.0986 0.1074 0.1185
0.0935 0.0951 0.0880 0.0816 0.0906 0.1091
0.0835 0.0821 0.0826 0.0812 0.0897 0.1055
0.0830 0.0787 0.0919 0.0998 0.1078 0.1187
0.0855 0.0902 0.1133 0.1224 0.1439 0.1465
0.1650 0.1304 0.1441 0.1488 0.1703 0.1655
monthAvg(:,:,79) =
0.1515 0.1439 0.1321 0.1282 0.1282 0.1185
0.1767 0.1614 0.1437 0.1278 0.1204 0.1196
0.1878 0.1702 0.1484 0.1320 0.1239 0.1230
0.2328 0.2003 0.1576 0.1444 0.1422 0.1371
0.2013 0.1957 0.1833 0.1750 0.1896 0.1728
0.2821 0.2159 0.2149 0.2205 0.2394 0.2129
monthAvg(:,:,80) =
0.1950 0.1959 0.2010 0.2005 0.2024 0.2049
0.2019 0.2081 0.2183 0.2191 0.2231 0.2323
0.2125 0.2126 0.2199 0.2347 0.2480 0.2535
0.2548 0.2095 0.2106 0.2298 0.2660 0.2617
0.1592 0.1783 0.1930 0.2083 0.2511 0.2477
0.1193 0.1567 0.1781 0.1965 0.2193 0.2147
monthAvg(:,:,81) =
0.1143 0.1123 0.1084 0.1074 0.1138 0.1245
0.1212 0.1125 0.1087 0.1049 0.1068 0.1269
0.1053 0.1009 0.1039 0.1049 0.1071 0.1281
0.1045 0.0934 0.1013 0.1073 0.1213 0.1398
0.0986 0.0997 0.1153 0.1180 0.1431 0.1565
0.1615 0.1342 0.1419 0.1377 0.1578 0.1644
monthAvg(:,:,82) =
0.1620 0.1579 0.1471 0.1228 0.0994 0.0846
0.1685 0.1709 0.1591 0.1286 0.1000 0.0891
0.1723 0.1714 0.1618 0.1363 0.1095 0.0968
0.2031 0.1852 0.1643 0.1493 0.1347 0.1237
0.1824 0.2057 0.1856 0.1744 0.1732 0.1639
0.2363 0.2345 0.2261 0.2135 0.2099 0.1906
monthAvg(:,:,83) =
0.1307 0.1283 0.1430 0.1645 0.1767 0.1785
0.1379 0.1412 0.1506 0.1666 0.1758 0.1820
0.1438 0.1469 0.1547 0.1768 0.1884 0.1836
0.1876 0.1773 0.1665 0.1892 0.2111 0.1899
0.1519 0.1813 0.1795 0.1989 0.2234 0.1999
0.1943 0.1828 0.1888 0.2117 0.2220 0.1936
monthAvg(:,:,84) =
0.2865 0.2949 0.2885 0.2735 0.2552 0.2299
0.2737 0.2893 0.2855 0.2616 0.2346 0.2200
0.2590 0.2777 0.2770 0.2624 0.2334 0.2147
0.2999 0.3018 0.2782 0.2692 0.2577 0.2246
0.2734 0.2824 0.2669 0.2699 0.2801 0.2383
0.3043 0.2776 0.2565 0.2686 0.2784 0.2358
monthAvg(:,:,85) =
0.2117 0.2159 0.2196 0.2246 0.2280 0.2187
0.2181 0.2286 0.2355 0.2337 0.2328 0.2306
0.2096 0.2207 0.2376 0.2521 0.2530 0.2426
0.2657 0.2497 0.2427 0.2708 0.2963 0.2665
0.2062 0.2432 0.2460 0.2753 0.3201 0.2899
0.2333 0.2342 0.2519 0.2850 0.3160 0.2859
monthAvg(:,:,86) =
0.1861 0.1877 0.1906 0.1940 0.2084 0.2100
0.1893 0.1908 0.2029 0.2133 0.2190 0.2167
0.1976 0.1944 0.2070 0.2355 0.2419 0.2169
0.2209 0.1877 0.2020 0.2294 0.2544 0.2110
0.1495 0.1541 0.1892 0.2053 0.2261 0.1841
0.1320 0.1542 0.1823 0.1921 0.1890 0.1514
monthAvg(:,:,87) =
0.1393 0.1348 0.1315 0.1310 0.1350 0.1300
0.1371 0.1351 0.1374 0.1383 0.1392 0.1380
0.1409 0.1326 0.1389 0.1540 0.1595 0.1465
0.1692 0.1423 0.1407 0.1651 0.1860 0.1592
0.1105 0.1442 0.1443 0.1644 0.1894 0.1648
0.1041 0.1451 0.1514 0.1634 0.1765 0.1531
monthAvg(:,:,88) =
0.1662 0.1635 0.1671 0.1800 0.2072 0.2275
0.1649 0.1603 0.1699 0.1901 0.2145 0.2353
0.1665 0.1561 0.1681 0.2105 0.2423 0.2435
0.1871 0.1506 0.1630 0.2100 0.2718 0.2534
0.1194 0.1283 0.1583 0.1932 0.2516 0.2394
0.1075 0.1250 0.1620 0.1894 0.2128 0.2078
monthAvg(:,:,89) =
0.1888 0.1877 0.1876 0.1810 0.1800 0.1804
0.1849 0.1776 0.1766 0.1735 0.1729 0.1756
0.1813 0.1633 0.1550 0.1647 0.1713 0.1695
0.1506 0.1285 0.1298 0.1425 0.1635 0.1563
0.0895 0.0902 0.1053 0.1172 0.1340 0.1363
0.0884 0.1003 0.1059 0.1099 0.1085 0.1145
monthAvg(:,:,90) =
0.2627 0.2642 0.2603 0.2561 0.2722 0.2831
0.2580 0.2582 0.2679 0.2760 0.2897 0.3025
0.2650 0.2552 0.2676 0.3052 0.3240 0.3131
0.3139 0.2418 0.2534 0.3000 0.3534 0.3218
0.2179 0.2111 0.2300 0.2613 0.3231 0.3022
0.1622 0.1881 0.2152 0.2385 0.2690 0.2571
monthAvg(:,:,91) =
0.2042 0.2154 0.2356 0.2619 0.2868 0.2996
0.1863 0.2098 0.2306 0.2465 0.2646 0.2861
0.1555 0.1833 0.2133 0.2379 0.2615 0.2802
0.1679 0.1779 0.1998 0.2376 0.2811 0.2941
0.1196 0.1693 0.1936 0.2352 0.2916 0.3110
0.1444 0.1561 0.1854 0.2283 0.2773 0.2920
monthAvg(:,:,92) =
0.2252 0.2439 0.2610 0.2789 0.2991 0.2884
0.2162 0.2441 0.2691 0.2841 0.2910 0.2892
0.2080 0.2344 0.2707 0.3043 0.3139 0.2881
0.2239 0.2298 0.2713 0.3188 0.3591 0.3151
0.2067 0.2326 0.2750 0.3188 0.3705 0.3394
0.2195 0.2558 0.2863 0.3155 0.3466 0.3234
monthAvg(:,:,93) =
0.1334 0.1299 0.1251 0.1319 0.1706 0.1924
0.1239 0.1196 0.1212 0.1328 0.1688 0.1947
0.1121 0.1056 0.1162 0.1461 0.1892 0.1960
0.1218 0.0977 0.1148 0.1577 0.2215 0.2148
0.0950 0.0942 0.1215 0.1622 0.2261 0.2255
0.1153 0.1170 0.1386 0.1702 0.2100 0.2111
monthAvg(:,:,94) =
0.2147 0.2077 0.2023 0.2050 0.2054 0.1885
0.2056 0.2020 0.1958 0.1864 0.1848 0.1818
0.1690 0.1726 0.1765 0.1688 0.1674 0.1716
0.1953 0.1650 0.1597 0.1627 0.1747 0.1706
0.1518 0.1460 0.1485 0.1598 0.1908 0.1816
0.2507 0.1866 0.1636 0.1673 0.1918 0.1739
monthAvg(:,:,95) =
0.2578 0.2588 0.2579 0.2588 0.2464 0.2161
0.2548 0.2666 0.2692 0.2588 0.2405 0.2215
0.2496 0.2606 0.2732 0.2701 0.2502 0.2269
0.2911 0.2829 0.2762 0.2895 0.2881 0.2502
0.2399 0.2761 0.2729 0.2973 0.3232 0.2841
0.2879 0.2822 0.2791 0.3045 0.3285 0.2869
monthAvg(:,:,96) =
0.1719 0.1767 0.1769 0.1741 0.1688 0.1506
0.1938 0.1974 0.1872 0.1641 0.1506 0.1454
0.1926 0.1900 0.1742 0.1492 0.1328 0.1362
0.2143 0.1655 0.1428 0.1370 0.1361 0.1375
0.1442 0.1302 0.1283 0.1356 0.1591 0.1542
0.2259 0.1617 0.1550 0.1571 0.1816 0.1668
monthAvg(:,:,97) =
0.1550 0.1618 0.1674 0.1724 0.1730 0.1636
0.1622 0.1701 0.1720 0.1648 0.1580 0.1598
0.1550 0.1613 0.1631 0.1571 0.1491 0.1530
0.1776 0.1535 0.1502 0.1567 0.1636 0.1607
0.1290 0.1432 0.1569 0.1685 0.1971 0.1900
0.2046 0.1652 0.1825 0.1952 0.2255 0.2113
monthAvg(:,:,98) =
0.1227 0.1231 0.1143 0.1087 0.1034 0.0973
0.1234 0.1254 0.1176 0.1091 0.1025 0.0998
0.1157 0.1163 0.1168 0.1166 0.1117 0.1038
0.1218 0.1165 0.1206 0.1315 0.1309 0.1111
0.0766 0.1173 0.1326 0.1486 0.1525 0.1259
0.1146 0.1147 0.1438 0.1637 0.1684 0.1381
monthAvg(:,:,99) =
0.1476 0.1548 0.1590 0.1628 0.1720 0.1818
0.1470 0.1548 0.1617 0.1642 0.1664 0.1737
0.1449 0.1474 0.1517 0.1610 0.1620 0.1590
0.1328 0.1244 0.1318 0.1382 0.1437 0.1300
0.0785 0.1017 0.1107 0.1099 0.1044 0.0869
0.0920 0.1195 0.1146 0.1019 0.0828 0.0723
monthAvg(:,:,100) =
0.1742 0.1667 0.1589 0.1472 0.1499 0.1524
0.1699 0.1606 0.1514 0.1371 0.1390 0.1522
0.1506 0.1422 0.1412 0.1384 0.1440 0.1538
0.1784 0.1422 0.1391 0.1485 0.1680 0.1672
0.1313 0.1318 0.1453 0.1595 0.1908 0.1822
0.2027 0.1574 0.1640 0.1747 0.1983 0.1809
monthAvg(:,:,101) =
0.2013 0.2152 0.2177 0.2090 0.2042 0.2365
0.1896 0.2079 0.2120 0.1939 0.1900 0.2403
0.1822 0.1983 0.2043 0.1918 0.2155 0.2460
0.2300 0.2129 0.2039 0.2030 0.2595 0.2708
0.1868 0.2083 0.2000 0.2179 0.2885 0.3008
0.2108 0.2032 0.1952 0.2297 0.2978 0.3077
monthAvg(:,:,102) =
0.4532 0.4772 0.4823 0.4690 0.4545 0.4266
0.4568 0.4830 0.4828 0.4520 0.4217 0.4073
0.4491 0.4670 0.4612 0.4479 0.4178 0.3935
0.4623 0.4417 0.4382 0.4419 0.4505 0.3991
0.4705 0.4189 0.4130 0.4160 0.4469 0.3928
0.4987 0.4159 0.3946 0.3996 0.4116 0.3610
monthAvg(:,:,103) =
0.3246 0.3175 0.3154 0.3099 0.3189 0.3245
0.3600 0.3488 0.3442 0.3354 0.3369 0.3425
0.4112 0.3592 0.3474 0.3580 0.3657 0.3576
0.5361 0.3577 0.3365 0.3551 0.3973 0.3748
0.3623 0.3657 0.3174 0.3232 0.3819 0.3686
0.2950 0.3133 0.3060 0.3154 0.3422 0.3267
monthAvg(:,:,104) =
0.2905 0.2994 0.3168 0.3393 0.3505 0.3515
0.2931 0.3134 0.3271 0.3299 0.3278 0.3414
0.2798 0.3022 0.3188 0.3276 0.3184 0.3325
0.3269 0.3160 0.3012 0.3164 0.3300 0.3280
0.2641 0.2728 0.2651 0.2852 0.3299 0.3185
0.3150 0.2703 0.2463 0.2637 0.2979 0.2795
monthAvg(:,:,105) =
0.1223 0.1422 0.1498 0.1569 0.1710 0.1805
0.1250 0.1489 0.1594 0.1626 0.1632 0.1806
0.1285 0.1437 0.1548 0.1645 0.1679 0.1843
0.1652 0.1415 0.1397 0.1527 0.1801 0.2066
0.1044 0.1351 0.1246 0.1298 0.1739 0.2178
0.1008 0.1243 0.1143 0.1125 0.1488 0.1990
monthAvg(:,:,106) =
0.2067 0.2465 0.2311 0.1901 0.1574 0.1348
0.2052 0.2574 0.2426 0.1979 0.1485 0.1216
0.2259 0.2674 0.2509 0.2097 0.1704 0.1399
0.3132 0.2907 0.2588 0.2156 0.2001 0.1829
0.2542 0.3065 0.2586 0.2120 0.2085 0.2144
0.2498 0.3331 0.2584 0.2104 0.2030 0.2113
monthAvg(:,:,107) =
0.1500 0.1560 0.1552 0.1480 0.1390 0.1300
0.1552 0.1677 0.1658 0.1529 0.1390 0.1344
0.1561 0.1707 0.1708 0.1620 0.1527 0.1461
0.1916 0.1807 0.1751 0.1692 0.1757 0.1664
0.1347 0.1748 0.1761 0.1696 0.1846 0.1803
0.1560 0.1748 0.1744 0.1694 0.1759 0.1701
monthAvg(:,:,108) =
0.1417 0.1366 0.1298 0.1212 0.1135 0.1026
0.1471 0.1443 0.1378 0.1248 0.1152 0.1069
0.1483 0.1455 0.1427 0.1358 0.1271 0.1126
0.1892 0.1613 0.1478 0.1487 0.1496 0.1244
0.1317 0.1555 0.1487 0.1538 0.1618 0.1356
0.1701 0.1695 0.1635 0.1615 0.1593 0.1316
monthAvg(:,:,109) =
0.1178 0.1295 0.1320 0.1362 0.1567 0.1652
0.1131 0.1248 0.1346 0.1454 0.1609 0.1717
0.1166 0.1198 0.1415 0.1699 0.1884 0.1798
0.1375 0.1226 0.1480 0.1857 0.2245 0.2016
0.0906 0.1216 0.1528 0.1875 0.2278 0.2123
0.0948 0.1355 0.1641 0.1922 0.2149 0.2049
monthAvg(:,:,110) =
0.1962 0.2118 0.2192 0.2280 0.2604 0.2723
0.2104 0.2183 0.2335 0.2469 0.2668 0.2786
0.2292 0.2188 0.2372 0.2776 0.2996 0.2835
0.2740 0.2082 0.2302 0.2831 0.3394 0.2977
0.1864 0.1941 0.2199 0.2603 0.3204 0.2837
0.1511 0.1865 0.2168 0.2493 0.2740 0.2409
monthAvg(:,:,111) =
0.1944 0.2048 0.2167 0.2369 0.2502 0.2393
0.1988 0.2101 0.2210 0.2263 0.2333 0.2344
0.1961 0.1996 0.2122 0.2220 0.2264 0.2287
0.2242 0.1752 0.1822 0.2133 0.2426 0.2300
0.1432 0.1342 0.1555 0.1913 0.2478 0.2327
0.1947 0.1476 0.1662 0.1922 0.2367 0.2186
monthAvg(:,:,112) =
0.1265 0.1209 0.1203 0.1298 0.1441 0.1474
0.1085 0.1035 0.1030 0.1067 0.1170 0.1300
0.0866 0.0847 0.0887 0.0946 0.1040 0.1131
0.0912 0.0803 0.0843 0.0950 0.1095 0.1116
0.0638 0.0771 0.0865 0.1016 0.1226 0.1273
0.1038 0.0900 0.0957 0.1114 0.1336 0.1353
monthAvg(:,:,113) =
0.1063 0.1079 0.1138 0.1210 0.1312 0.1337
0.0955 0.1094 0.1209 0.1277 0.1285 0.1323
0.0958 0.1166 0.1305 0.1347 0.1375 0.1343
0.1324 0.1352 0.1477 0.1402 0.1534 0.1584
0.1263 0.1558 0.1645 0.1505 0.1654 0.1829
0.1810 0.1963 0.1819 0.1605 0.1735 0.1869
monthAvg(:,:,114) =
0.1830 0.1854 0.1921 0.2002 0.2154 0.2240
0.1864 0.1907 0.1974 0.2023 0.2132 0.2275
0.1859 0.1880 0.1957 0.2126 0.2299 0.2323
0.2367 0.2033 0.1968 0.2221 0.2613 0.2473
0.1505 0.1717 0.1862 0.2182 0.2688 0.2545
0.1459 0.1506 0.1725 0.2141 0.2535 0.2392
monthAvg(:,:,115) =
0.0958 0.0960 0.1076 0.1216 0.1344 0.1334
0.0970 0.0960 0.1082 0.1242 0.1341 0.1367
0.0968 0.0952 0.1110 0.1327 0.1451 0.1357
0.1144 0.1016 0.1182 0.1398 0.1589 0.1377
0.0923 0.1120 0.1277 0.1466 0.1608 0.1386
0.1222 0.1310 0.1414 0.1543 0.1577 0.1342
monthAvg(:,:,116) =
0.1337 0.1298 0.1271 0.1245 0.1283 0.1258
0.1404 0.1345 0.1312 0.1280 0.1276 0.1280
0.1517 0.1361 0.1286 0.1327 0.1362 0.1365
0.1886 0.1451 0.1286 0.1340 0.1520 0.1486
0.1152 0.1393 0.1322 0.1325 0.1545 0.1523
0.1085 0.1365 0.1382 0.1384 0.1475 0.1432
monthAvg(:,:,117) =
0.1074 0.0964 0.0940 0.0969 0.1036 0.1162
0.1078 0.1007 0.0984 0.0970 0.0981 0.1013
0.1006 0.0973 0.0999 0.1007 0.0994 0.0934
0.1232 0.1139 0.1066 0.1068 0.1058 0.0917
0.0770 0.1100 0.1108 0.1118 0.1103 0.0952
0.1059 0.0964 0.1046 0.1152 0.1107 0.0947
monthAvg(:,:,118) =
0.1431 0.1434 0.1532 0.1705 0.1815 0.1665
0.1512 0.1554 0.1628 0.1679 0.1698 0.1639
0.1431 0.1486 0.1575 0.1667 0.1645 0.1567
0.1648 0.1440 0.1456 0.1679 0.1779 0.1598
0.1200 0.1195 0.1360 0.1680 0.1934 0.1710
0.1779 0.1367 0.1456 0.1774 0.2019 0.1749
monthAvg(:,:,119) =
0.0855 0.0635 0.0460 0.0446 0.0721 0.1016
0.0883 0.0664 0.0520 0.0501 0.0760 0.1059
0.0923 0.0693 0.0613 0.0648 0.0903 0.1115
0.1173 0.0835 0.0705 0.0775 0.1054 0.1192
0.0883 0.1006 0.0806 0.0841 0.1061 0.1194
0.1181 0.1117 0.0963 0.0913 0.1025 0.1129
monthAvg(:,:,120) =
0.2126 0.2081 0.1969 0.1775 0.1667 0.1553
0.2181 0.2130 0.2002 0.1778 0.1652 0.1592
0.2357 0.2125 0.1948 0.1804 0.1734 0.1599
0.3038 0.2177 0.1864 0.1744 0.1829 0.1611
0.1876 0.2126 0.1744 0.1597 0.1724 0.1550
0.1436 0.2012 0.1628 0.1482 0.1489 0.1348
monthAvg(:,:,121) =
0.1380 0.1246 0.1153 0.1169 0.1287 0.1371
0.1152 0.1152 0.1121 0.1200 0.1315 0.1451
0.0963 0.1093 0.1180 0.1348 0.1529 0.1627
0.1161 0.1244 0.1330 0.1514 0.1863 0.1988
0.0918 0.1366 0.1520 0.1664 0.2144 0.2349
0.1593 0.1681 0.1777 0.1906 0.2325 0.2483
monthAvg(:,:,122) =
0.1077 0.1423 0.1699 0.1892 0.1961 0.1962
0.0980 0.1343 0.1635 0.1833 0.1909 0.1958
0.0927 0.1201 0.1552 0.1911 0.2041 0.1968
0.1190 0.1214 0.1520 0.2017 0.2328 0.2093
0.0735 0.1225 0.1534 0.2039 0.2446 0.2233
0.0821 0.1167 0.1599 0.2082 0.2383 0.2161
monthAvg(:,:,123) =
0.2907 0.3143 0.3202 0.3167 0.3197 0.2957
0.2897 0.3168 0.3284 0.3195 0.3067 0.2962
0.2837 0.3063 0.3236 0.3389 0.3318 0.2980
0.3048 0.2895 0.3126 0.3462 0.3813 0.3249
0.2755 0.2729 0.3056 0.3351 0.3819 0.3367
0.2532 0.2810 0.3095 0.3275 0.3449 0.3072
monthAvg(:,:,124) =
0.2530 0.2574 0.2611 0.2739 0.2845 0.2773
0.2482 0.2637 0.2683 0.2657 0.2696 0.2751
0.2346 0.2510 0.2650 0.2674 0.2699 0.2734
0.2784 0.2748 0.2681 0.2875 0.3075 0.2903
0.2278 0.2655 0.2672 0.3019 0.3501 0.3280
0.2907 0.2731 0.2691 0.3083 0.3560 0.3289
monthAvg(:,:,125) =
0.1139 0.1008 0.0992 0.0969 0.0975 0.0968
0.1227 0.1159 0.1088 0.0939 0.0865 0.0929
0.1287 0.1249 0.1146 0.0960 0.0849 0.0944
0.1799 0.1399 0.1142 0.1020 0.0993 0.1147
0.1235 0.1227 0.1209 0.1202 0.1352 0.1520
0.2057 0.1441 0.1527 0.1549 0.1760 0.1841
monthAvg(:,:,126) =
0.1357 0.1214 0.1145 0.1135 0.1172 0.1130
0.1438 0.1269 0.1176 0.1127 0.1088 0.1002
0.1472 0.1274 0.1209 0.1200 0.1088 0.0872
0.1649 0.1400 0.1275 0.1254 0.1110 0.0800
0.1322 0.1507 0.1382 0.1334 0.1143 0.0766
0.1557 0.1617 0.1494 0.1444 0.1229 0.0862
monthAvg(:,:,127) =
0.1173 0.1289 0.1353 0.1295 0.1372 0.1566
0.1095 0.1218 0.1370 0.1311 0.1215 0.1366
0.1053 0.1138 0.1342 0.1341 0.1193 0.1117
0.1119 0.1093 0.1296 0.1298 0.1193 0.1014
0.0606 0.0951 0.1204 0.1206 0.1120 0.1027
0.0629 0.0906 0.1072 0.1103 0.1043 0.1015
monthAvg(:,:,128) =
0.2960 0.2996 0.2969 0.2991 0.3063 0.2930
0.2916 0.3141 0.3140 0.3016 0.2941 0.2969
0.2749 0.3021 0.3139 0.3108 0.3018 0.2932
0.3402 0.3216 0.3111 0.3196 0.3386 0.3129
0.2647 0.3165 0.3081 0.3202 0.3656 0.3441
0.3050 0.3255 0.3152 0.3246 0.3592 0.3380
monthAvg(:,:,129) =
0.1146 0.1116 0.1110 0.1150 0.1279 0.1344
0.1121 0.1114 0.1118 0.1139 0.1231 0.1366
0.1128 0.1079 0.1120 0.1231 0.1386 0.1415
0.1574 0.1253 0.1202 0.1350 0.1605 0.1510
0.0944 0.1237 0.1283 0.1422 0.1651 0.1551
0.1057 0.1184 0.1358 0.1508 0.1581 0.1455
monthAvg(:,:,130) =
0.3467 0.3511 0.3384 0.3195 0.3111 0.2809
0.3534 0.3501 0.3440 0.3283 0.3093 0.2880
0.3463 0.3391 0.3389 0.3522 0.3388 0.3018
0.3773 0.3141 0.3241 0.3578 0.3841 0.3299
0.3398 0.3157 0.3117 0.3395 0.3821 0.3357
0.2981 0.3013 0.3138 0.3373 0.3501 0.3105
monthAvg(:,:,131) =
0.1765 0.1819 0.1927 0.2171 0.2787 0.3285
0.1738 0.1788 0.1861 0.2045 0.2528 0.3049
0.2001 0.1768 0.1756 0.2004 0.2547 0.2905
0.2860 0.1816 0.1651 0.1883 0.2655 0.2964
0.2002 0.1916 0.1552 0.1674 0.2432 0.2847
0.1904 0.1830 0.1492 0.1556 0.2070 0.2401
monthAvg(:,:,132) =
0.1895 0.2124 0.2432 0.2663 0.2740 0.2555
0.1733 0.2015 0.2355 0.2566 0.2601 0.2505
0.1586 0.1795 0.2166 0.2515 0.2598 0.2431
0.1675 0.1671 0.1966 0.2458 0.2770 0.2497
0.1040 0.1526 0.1816 0.2317 0.2860 0.2750
0.1264 0.1440 0.1712 0.2176 0.2713 0.2709
monthAvg(:,:,133) =
0.1599 0.1560 0.1511 0.1467 0.1520 0.1618
0.1531 0.1465 0.1402 0.1388 0.1462 0.1613
0.1421 0.1331 0.1284 0.1299 0.1419 0.1562
0.1413 0.1272 0.1229 0.1216 0.1331 0.1471
0.0926 0.1213 0.1210 0.1181 0.1236 0.1341
0.1196 0.1289 0.1279 0.1240 0.1192 0.1218
monthAvg(:,:,134) =
0.1750 0.1920 0.2094 0.2257 0.2542 0.2873
0.1889 0.2055 0.2216 0.2363 0.2641 0.3015
0.2115 0.2152 0.2257 0.2540 0.2939 0.3124
0.2729 0.2266 0.2269 0.2607 0.3335 0.3318
0.1719 0.2285 0.2262 0.2481 0.3304 0.3354
0.1507 0.2041 0.2266 0.2469 0.2994 0.3064
monthAvg(:,:,135) =
0.3050 0.3004 0.2933 0.2815 0.2813 0.2755
0.3229 0.3151 0.3082 0.2965 0.2919 0.2936
0.3534 0.3220 0.3074 0.3157 0.3237 0.3155
0.4475 0.3240 0.2965 0.3158 0.3634 0.3433
0.3034 0.3181 0.2780 0.2905 0.3552 0.3373
0.2220 0.2694 0.2629 0.2807 0.3143 0.2936
monthAvg(:,:,136) =
0.1656 0.1882 0.2055 0.1955 0.1803 0.1718
0.1565 0.1982 0.2189 0.2041 0.1726 0.1679
0.1566 0.2075 0.2274 0.2091 0.1775 0.1643
0.2089 0.2261 0.2416 0.2083 0.1906 0.1796
0.2215 0.2532 0.2499 0.2077 0.2031 0.1985
0.2771 0.3201 0.2469 0.2033 0.2023 0.1945
monthAvg(:,:,137) =
0.1817 0.1735 0.1650 0.1599 0.1614 0.1528
0.1882 0.1841 0.1762 0.1665 0.1654 0.1614
0.1869 0.1829 0.1792 0.1775 0.1769 0.1629
0.2413 0.2111 0.1877 0.1877 0.1933 0.1640
0.1770 0.2084 0.1953 0.1949 0.1987 0.1625
0.1842 0.1874 0.1931 0.2033 0.1965 0.1552
monthAvg(:,:,138) =
0.1485 0.1434 0.1473 0.1605 0.1700 0.1752
0.1481 0.1485 0.1538 0.1583 0.1650 0.1801
0.1456 0.1502 0.1565 0.1649 0.1707 0.1940
0.1741 0.1863 0.1701 0.1804 0.1920 0.2013
0.1860 0.1882 0.1750 0.1905 0.2180 0.2072
0.2451 0.1930 0.1765 0.2000 0.2372 0.2121
monthAvg(:,:,139) =
0.2089 0.2021 0.1959 0.1933 0.1987 0.1842
0.1929 0.1854 0.1891 0.1919 0.1884 0.1747
0.1777 0.1666 0.1769 0.1962 0.1936 0.1650
0.1622 0.1463 0.1648 0.1890 0.2024 0.1631
0.1116 0.1214 0.1535 0.1753 0.1879 0.1538
0.1210 0.1420 0.1551 0.1694 0.1666 0.1365
monthAvg(:,:,140) =
0.1865 0.1895 0.1924 0.1975 0.2111 0.2087
0.1775 0.1771 0.1823 0.1838 0.1885 0.1915
0.1641 0.1555 0.1612 0.1752 0.1815 0.1695
0.1719 0.1290 0.1381 0.1603 0.1810 0.1547
0.1164 0.1082 0.1236 0.1401 0.1678 0.1499
0.1058 0.1056 0.1183 0.1290 0.1459 0.1376
monthAvg(:,:,141) =
0.1674 0.1826 0.2005 0.2251 0.2420 0.2386
0.1540 0.1736 0.1897 0.2009 0.2112 0.2211
0.1328 0.1525 0.1666 0.1765 0.1849 0.1962
0.1520 0.1471 0.1497 0.1658 0.1837 0.1828
0.0944 0.1277 0.1376 0.1607 0.1939 0.1917
0.1155 0.1154 0.1294 0.1574 0.1903 0.1896
monthAvg(:,:,142) =
0.2385 0.2489 0.2569 0.2677 0.2750 0.2588
0.2332 0.2511 0.2624 0.2630 0.2620 0.2593
0.2231 0.2390 0.2580 0.2725 0.2708 0.2562
0.2645 0.2517 0.2535 0.2821 0.3043 0.2677
0.2124 0.2347 0.2466 0.2798 0.3197 0.2864
0.2379 0.2384 0.2507 0.2819 0.3087 0.2769
monthAvg(:,:,143) =
0.2231 0.2348 0.2401 0.2444 0.2577 0.2690
0.2136 0.2349 0.2484 0.2502 0.2501 0.2622
0.2037 0.2236 0.2467 0.2609 0.2656 0.2640
0.2430 0.2263 0.2412 0.2604 0.2908 0.2867
0.1967 0.2176 0.2293 0.2481 0.2958 0.3026
0.2529 0.2633 0.2388 0.2454 0.2847 0.2883
monthAvg(:,:,144) =
0.2615 0.2697 0.2651 0.2609 0.2650 0.2639
0.2729 0.2818 0.2752 0.2691 0.2728 0.2842
0.2718 0.2724 0.2633 0.2779 0.2943 0.3006
0.3026 0.2513 0.2396 0.2675 0.3202 0.3114
0.2152 0.2299 0.2230 0.2434 0.3081 0.3004
0.2221 0.2289 0.2248 0.2413 0.2784 0.2641
monthAvg(:,:,145) =
0.1426 0.1279 0.1203 0.1162 0.1139 0.1001
0.1420 0.1349 0.1284 0.1180 0.1123 0.1023
0.1348 0.1320 0.1332 0.1253 0.1168 0.1046
0.1715 0.1575 0.1445 0.1433 0.1333 0.1134
0.1492 0.1644 0.1526 0.1600 0.1505 0.1232
0.1879 0.1695 0.1595 0.1733 0.1596 0.1225
monthAvg(:,:,146) =
0.1364 0.1253 0.1164 0.1116 0.1180 0.1189
0.1740 0.1611 0.1544 0.1474 0.1481 0.1445
0.2397 0.2032 0.1920 0.1987 0.2033 0.1839
0.3729 0.2335 0.2150 0.2302 0.2581 0.2238
0.2346 0.2428 0.2221 0.2343 0.2753 0.2432
0.2031 0.2144 0.2238 0.2445 0.2645 0.2312
monthAvg(:,:,147) =
0.2274 0.2069 0.1814 0.1537 0.1490 0.1578
0.2268 0.2151 0.1944 0.1669 0.1546 0.1648
0.2155 0.2118 0.1993 0.1808 0.1703 0.1722
0.2384 0.2358 0.2145 0.1978 0.2013 0.2046
0.2452 0.2502 0.2375 0.2196 0.2367 0.2423
0.3184 0.2754 0.2520 0.2441 0.2586 0.2536
monthAvg(:,:,148) =
0.2119 0.2357 0.2516 0.2592 0.2599 0.2340
0.2214 0.2485 0.2696 0.2727 0.2613 0.2402
0.2262 0.2530 0.2802 0.2991 0.2859 0.2467
0.2758 0.2728 0.2893 0.3164 0.3293 0.2731
0.2528 0.2662 0.2888 0.3121 0.3416 0.2940
0.2701 0.2772 0.2973 0.3093 0.3215 0.2820
monthAvg(:,:,149) =
0.3163 0.3180 0.3091 0.2947 0.2955 0.2762
0.3268 0.3246 0.3196 0.3032 0.2904 0.2763
0.3293 0.3159 0.3123 0.3206 0.3123 0.2757
0.3688 0.2943 0.2944 0.3145 0.3408 0.2863
0.3138 0.2818 0.2786 0.2886 0.3210 0.2733
0.2637 0.2646 0.2715 0.2755 0.2749 0.2291
monthAvg(:,:,150) =
0.0933 0.1150 0.1310 0.1406 0.1515 0.1505
0.0973 0.1180 0.1387 0.1501 0.1546 0.1555
0.1084 0.1174 0.1412 0.1639 0.1709 0.1583
0.1280 0.1137 0.1386 0.1673 0.1886 0.1689
0.0684 0.0987 0.1329 0.1603 0.1843 0.1738
0.0704 0.0960 0.1298 0.1547 0.1674 0.1602
monthAvg(:,:,151) =
0.2427 0.2556 0.2615 0.2668 0.2735 0.2597
0.2574 0.2748 0.2769 0.2616 0.2501 0.2505
0.2434 0.2579 0.2585 0.2414 0.2207 0.2223
0.2568 0.2134 0.2046 0.2041 0.2055 0.1990
0.1618 0.1609 0.1749 0.1815 0.2109 0.2029
0.2589 0.2074 0.2138 0.2091 0.2343 0.2207
monthAvg(:,:,152) =
0.2439 0.2586 0.2669 0.2736 0.2658 0.2383
0.2279 0.2496 0.2608 0.2569 0.2454 0.2320
0.2033 0.2276 0.2487 0.2516 0.2393 0.2253
0.2139 0.2126 0.2343 0.2573 0.2607 0.2291
0.1451 0.1794 0.2121 0.2508 0.2790 0.2475
0.1726 0.1799 0.2001 0.2379 0.2691 0.2419
monthAvg(:,:,153) =
0.2376 0.2666 0.2840 0.2969 0.3018 0.2755
0.2384 0.2754 0.2953 0.2953 0.2869 0.2734
0.2374 0.2677 0.2974 0.3086 0.2988 0.2699
0.2771 0.2941 0.3051 0.3294 0.3390 0.2881
0.2640 0.3168 0.3200 0.3452 0.3647 0.3168
0.2951 0.3270 0.3321 0.3578 0.3624 0.3117
monthAvg(:,:,154) =
0.2148 0.2073 0.2085 0.2051 0.2083 0.2190
0.2315 0.2225 0.2246 0.2224 0.2252 0.2336
0.2615 0.2337 0.2237 0.2355 0.2464 0.2460
0.3213 0.2294 0.2089 0.2206 0.2560 0.2436
0.1926 0.1905 0.1839 0.1875 0.2254 0.2131
0.1385 0.1613 0.1637 0.1708 0.1844 0.1689
monthAvg(:,:,155) =
0.2131 0.2142 0.2168 0.2124 0.2137 0.2120
0.2067 0.2032 0.2057 0.2030 0.2033 0.2044
size(monthAvg)
ans = 1×3
6 6 336
You can do something similar to get the seasons. You just need to create the seasons yourself as categoricals.
seasons = categorical(month(dtime,'shortname'));
seasons = reordercats(seasons,{'Jan' 'Feb' 'Mar' 'Apr' 'May' 'Jun' 'Jul' 'Aug' 'Sep' 'Oct' 'Nov' 'Dec'});
seasons = mergecats(seasons,{'Jan' 'Feb' 'Mar'},'Q1');
seasons = mergecats(seasons,{'Apr' 'May' 'Jun'},'Q2');
seasons = mergecats(seasons,{'Jul' 'Aug' 'Sep'},'Q3');
seasons = mergecats(seasons,{'Oct' 'Nov' 'Dec'},'Q4');
% Find grouping by year then Season
G2 = findgroups(year(dtime),seasons);
% Use grouping to compute the seasonal average
% need to use reshape for this to work (A has already been adjusted above)
seasonAvg = splitapply(@mean,A,G2);
seasonAvg = permute(seasonAvg,[2 3 1])
seasonAvg =
seasonAvg(:,:,1) =
0.2487 0.2534 0.2573 0.2620 0.2706 0.2687
0.2404 0.2469 0.2532 0.2517 0.2531 0.2595
0.2274 0.2293 0.2388 0.2494 0.2518 0.2495
0.2500 0.2258 0.2267 0.2455 0.2643 0.2470
0.1894 0.2098 0.2133 0.2336 0.2632 0.2459
0.1921 0.2060 0.2070 0.2243 0.2421 0.2287
seasonAvg(:,:,2) =
0.1291 0.1264 0.1369 0.1529 0.1703 0.1873
0.1258 0.1238 0.1317 0.1432 0.1531 0.1663
0.1311 0.1241 0.1303 0.1463 0.1536 0.1510
0.1630 0.1464 0.1353 0.1517 0.1640 0.1494
0.1442 0.1634 0.1505 0.1621 0.1766 0.1607
0.1969 0.1789 0.1726 0.1833 0.1924 0.1707
seasonAvg(:,:,3) =
0.2459 0.2268 0.2296 0.2368 0.2496 0.2570
0.2367 0.2201 0.2237 0.2249 0.2326 0.2477
0.2209 0.2040 0.2071 0.2187 0.2273 0.2413
0.2400 0.1913 0.1872 0.2081 0.2344 0.2397
0.1825 0.1718 0.1700 0.1882 0.2295 0.2334
0.1894 0.1685 0.1671 0.1812 0.2105 0.2088
seasonAvg(:,:,4) =
0.1790 0.1760 0.1759 0.1809 0.1890 0.1863
0.1849 0.1886 0.1875 0.1830 0.1845 0.1874
0.1846 0.1845 0.1876 0.1906 0.1931 0.1886
0.2422 0.2087 0.1917 0.2026 0.2199 0.2017
0.1643 0.2068 0.1981 0.2112 0.2401 0.2207
0.1790 0.1973 0.2038 0.2214 0.2414 0.2187
seasonAvg(:,:,5) =
0.1041 0.1029 0.1010 0.1011 0.1027 0.1022
0.1037 0.1049 0.1008 0.0945 0.0934 0.0957
0.0995 0.1015 0.0968 0.0942 0.0958 0.0949
0.1076 0.0974 0.0924 0.0940 0.1021 0.0946
0.0601 0.0795 0.0847 0.0899 0.1022 0.0968
0.0644 0.0707 0.0773 0.0870 0.0976 0.0961
seasonAvg(:,:,6) =
0.2224 0.2321 0.2454 0.2512 0.2589 0.2673
0.2194 0.2252 0.2384 0.2439 0.2493 0.2606
0.2205 0.2146 0.2268 0.2456 0.2572 0.2593
0.2670 0.2186 0.2199 0.2417 0.2731 0.2638
0.2069 0.2147 0.2162 0.2318 0.2687 0.2597
0.2150 0.2084 0.2159 0.2307 0.2499 0.2371
seasonAvg(:,:,7) =
0.1650 0.1627 0.1632 0.1706 0.1869 0.1908
0.1631 0.1671 0.1686 0.1707 0.1804 0.1860
0.1602 0.1643 0.1706 0.1794 0.1874 0.1828
0.2020 0.1878 0.1785 0.1909 0.2068 0.1904
0.1571 0.1848 0.1792 0.1947 0.2166 0.1985
0.1791 0.1801 0.1789 0.1973 0.2100 0.1873
seasonAvg(:,:,8) =
0.1674 0.1728 0.1801 0.1785 0.1824 0.1930
0.1685 0.1777 0.1872 0.1851 0.1885 0.2053
0.1851 0.1819 0.1861 0.1934 0.2050 0.2201
0.2533 0.1955 0.1848 0.1938 0.2283 0.2425
0.1596 0.1928 0.1833 0.1877 0.2378 0.2571
0.1472 0.1803 0.1821 0.1938 0.2346 0.2507
seasonAvg(:,:,9) =
0.1693 0.1711 0.1715 0.1758 0.1839 0.1851
0.1862 0.1916 0.1943 0.1926 0.1919 0.1945
0.1964 0.2007 0.2073 0.2149 0.2140 0.2030
0.2536 0.2223 0.2129 0.2304 0.2511 0.2239
0.1813 0.1992 0.2116 0.2384 0.2807 0.2532
0.2420 0.2071 0.2315 0.2642 0.2995 0.2687
seasonAvg(:,:,10) =
0.3772 0.3720 0.3614 0.3402 0.3296 0.3276
0.3601 0.3559 0.3491 0.3256 0.3051 0.3092
0.3329 0.3272 0.3230 0.3192 0.3088 0.3065
0.3605 0.3147 0.3015 0.3044 0.3253 0.3230
0.3071 0.2975 0.2889 0.2889 0.3296 0.3350
0.3267 0.3027 0.2932 0.2949 0.3218 0.3224
seasonAvg(:,:,11) =
0.2755 0.2697 0.2564 0.2404 0.2298 0.2177
0.2738 0.2755 0.2669 0.2453 0.2275 0.2175
0.2758 0.2697 0.2703 0.2631 0.2454 0.2216
0.3298 0.2904 0.2747 0.2849 0.2858 0.2429
0.2730 0.2976 0.2748 0.2943 0.3192 0.2768
0.2948 0.2826 0.2774 0.3075 0.3300 0.2866
seasonAvg(:,:,12) =
0.1747 0.1716 0.1817 0.1901 0.2007 0.2035
0.1902 0.1811 0.1862 0.1933 0.2022 0.2075
0.2195 0.1930 0.1895 0.2041 0.2185 0.2148
0.3147 0.2114 0.1944 0.2116 0.2446 0.2285
0.2068 0.2254 0.1993 0.2096 0.2493 0.2331
0.1765 0.2051 0.2048 0.2166 0.2343 0.2152
seasonAvg(:,:,13) =
0.1646 0.1569 0.1583 0.1657 0.1760 0.1917
0.1506 0.1463 0.1460 0.1505 0.1579 0.1775
0.1430 0.1377 0.1330 0.1419 0.1532 0.1706
0.1659 0.1407 0.1228 0.1289 0.1513 0.1653
0.0989 0.1250 0.1128 0.1143 0.1382 0.1537
0.1211 0.1198 0.1131 0.1133 0.1265 0.1381
seasonAvg(:,:,14) =
0.2597 0.2610 0.2589 0.2566 0.2619 0.2683
0.2416 0.2546 0.2568 0.2497 0.2431 0.2572
0.2257 0.2475 0.2563 0.2580 0.2582 0.2669
0.2722 0.2575 0.2632 0.2671 0.2969 0.3079
0.2206 0.2544 0.2637 0.2680 0.3207 0.3433
0.2421 0.2708 0.2580 0.2682 0.3145 0.3370
seasonAvg(:,:,15) =
0.2329 0.2312 0.2307 0.2343 0.2336 0.2213
0.2346 0.2427 0.2434 0.2337 0.2256 0.2221
0.2267 0.2381 0.2423 0.2382 0.2257 0.2204
0.2755 0.2734 0.2469 0.2510 0.2521 0.2285
0.2350 0.2539 0.2405 0.2578 0.2850 0.2519
0.2884 0.2451 0.2363 0.2663 0.2967 0.2587
seasonAvg(:,:,16) =
0.2446 0.2277 0.2164 0.2090 0.2078 0.2029
0.2380 0.2291 0.2245 0.2127 0.2050 0.2057
0.2161 0.2142 0.2215 0.2224 0.2159 0.2095
0.2400 0.2371 0.2322 0.2400 0.2502 0.2304
0.2303 0.2353 0.2372 0.2507 0.2839 0.2609
0.2926 0.2556 0.2384 0.2548 0.2887 0.2643
seasonAvg(:,:,17) =
0.1636 0.1645 0.1682 0.1745 0.1849 0.1927
0.1629 0.1671 0.1687 0.1664 0.1694 0.1849
0.1610 0.1673 0.1705 0.1695 0.1663 0.1782
0.2103 0.1814 0.1683 0.1714 0.1784 0.1753
0.1363 0.1543 0.1548 0.1652 0.1883 0.1796
0.1875 0.1636 0.1629 0.1727 0.1939 0.1857
seasonAvg(:,:,18) =
0.2061 0.2014 0.1927 0.1869 0.1896 0.1925
0.2096 0.2109 0.2023 0.1885 0.1856 0.1936
0.2073 0.2114 0.2065 0.1968 0.1945 0.1972
0.2472 0.2419 0.2186 0.2103 0.2155 0.2104
0.2188 0.2455 0.2276 0.2214 0.2300 0.2224
0.2694 0.2580 0.2429 0.2382 0.2382 0.2199
seasonAvg(:,:,19) =
0.2153 0.2229 0.2273 0.2326 0.2325 0.2226
0.2012 0.2185 0.2266 0.2253 0.2219 0.2183
0.1865 0.2036 0.2185 0.2257 0.2229 0.2171
0.2165 0.2149 0.2150 0.2332 0.2439 0.2225
0.1674 0.2025 0.2103 0.2361 0.2637 0.2384
0.2016 0.1950 0.2052 0.2369 0.2642 0.2360
seasonAvg(:,:,20) =
0.1736 0.1637 0.1600 0.1648 0.1735 0.1719
0.1619 0.1573 0.1574 0.1608 0.1665 0.1718
0.1515 0.1484 0.1529 0.1653 0.1732 0.1726
0.1803 0.1578 0.1550 0.1736 0.1955 0.1824
0.1506 0.1663 0.1645 0.1796 0.2106 0.1949
0.1764 0.1758 0.1777 0.1898 0.2096 0.1892
seasonAvg(:,:,21) =
0.1095 0.1108 0.1135 0.1188 0.1290 0.1308
0.1076 0.1119 0.1183 0.1252 0.1297 0.1351
0.1054 0.1100 0.1208 0.1373 0.1430 0.1416
0.1196 0.1117 0.1260 0.1472 0.1651 0.1576
0.0888 0.1130 0.1369 0.1545 0.1780 0.1729
0.1306 0.1329 0.1519 0.1655 0.1807 0.1763
seasonAvg(:,:,22) =
0.1339 0.1389 0.1467 0.1573 0.1629 0.1621
0.1205 0.1303 0.1386 0.1430 0.1468 0.1523
0.1134 0.1227 0.1320 0.1374 0.1395 0.1423
0.1697 0.1464 0.1385 0.1463 0.1485 0.1376
0.1090 0.1399 0.1399 0.1577 0.1636 0.1454
0.1724 0.1404 0.1427 0.1660 0.1772 0.1521
seasonAvg(:,:,23) =
0.1260 0.1315 0.1332 0.1367 0.1504 0.1529
0.1216 0.1289 0.1309 0.1319 0.1390 0.1457
0.1208 0.1254 0.1301 0.1377 0.1442 0.1414
0.1649 0.1424 0.1355 0.1481 0.1628 0.1482
0.1204 0.1372 0.1354 0.1521 0.1727 0.1568
0.1604 0.1436 0.1372 0.1528 0.1664 0.1499
seasonAvg(:,:,24) =
0.2037 0.2151 0.2240 0.2306 0.2318 0.2155
0.1922 0.2104 0.2188 0.2131 0.2061 0.2042
0.1704 0.1896 0.2022 0.2007 0.1918 0.1939
0.1996 0.1965 0.1927 0.1990 0.2049 0.1971
0.1376 0.1753 0.1807 0.1944 0.2220 0.2118
0.1653 0.1653 0.1710 0.1877 0.2163 0.2043
seasonAvg(:,:,25) =
0.1815 0.1614 0.1517 0.1505 0.1524 0.1479
0.1710 0.1581 0.1507 0.1445 0.1388 0.1410
0.1547 0.1515 0.1501 0.1456 0.1353 0.1344
0.1983 0.1715 0.1567 0.1552 0.1495 0.1444
0.1425 0.1531 0.1495 0.1586 0.1662 0.1627
0.1908 0.1545 0.1427 0.1555 0.1683 0.1644
seasonAvg(:,:,26) =
0.1087 0.1113 0.1195 0.1279 0.1398 0.1497
0.1050 0.1097 0.1161 0.1210 0.1283 0.1421
0.0984 0.1018 0.1105 0.1216 0.1296 0.1350
0.1041 0.0971 0.1095 0.1217 0.1376 0.1362
0.0793 0.0951 0.1133 0.1187 0.1385 0.1377
0.1256 0.1149 0.1242 0.1230 0.1328 0.1309
seasonAvg(:,:,27) =
0.1540 0.1511 0.1476 0.1458 0.1485 0.1496
0.1671 0.1612 0.1574 0.1511 0.1506 0.1599
0.1692 0.1619 0.1580 0.1578 0.1602 0.1686
0.1984 0.1686 0.1571 0.1611 0.1771 0.1800
0.1537 0.1586 0.1644 0.1676 0.1952 0.1927
0.1879 0.1693 0.1787 0.1854 0.2060 0.1977
seasonAvg(:,:,28) =
0.1937 0.1944 0.1934 0.1872 0.1771 0.1642
0.1940 0.2011 0.1989 0.1858 0.1701 0.1635
0.1922 0.1992 0.1983 0.1920 0.1769 0.1648
0.2306 0.2219 0.2034 0.2027 0.2011 0.1793
0.2031 0.2236 0.2110 0.2146 0.2256 0.2007
0.2455 0.2322 0.2242 0.2315 0.2369 0.2068
seasonAvg(:,:,29) =
0.1789 0.1793 0.1804 0.1830 0.1901 0.1857
0.1813 0.1847 0.1917 0.1947 0.1965 0.1946
0.1824 0.1823 0.1942 0.2134 0.2176 0.2017
0.2186 0.1933 0.1950 0.2216 0.2454 0.2122
0.1555 0.1811 0.1933 0.2152 0.2456 0.2136
0.1570 0.1783 0.1955 0.2140 0.2280 0.1978
seasonAvg(:,:,30) =
0.2057 0.2049 0.2048 0.2054 0.2193 0.2298
0.2024 0.1985 0.2045 0.2128 0.2251 0.2371
0.2040 0.1912 0.1964 0.2261 0.2451 0.2412
0.2165 0.1732 0.1815 0.2167 0.2618 0.2428
0.1417 0.1426 0.1639 0.1897 0.2351 0.2250
0.1190 0.1374 0.1604 0.1785 0.1958 0.1923
seasonAvg(:,:,31) =
0.1882 0.1971 0.2081 0.2252 0.2530 0.2609
0.1760 0.1919 0.2079 0.2221 0.2423 0.2574
0.1591 0.1752 0.2010 0.2304 0.2556 0.2554
0.1717 0.1692 0.1962 0.2389 0.2879 0.2753
0.1409 0.1661 0.1975 0.2396 0.2968 0.2927
0.1602 0.1769 0.2042 0.2387 0.2787 0.2762
seasonAvg(:,:,32) =
0.2143 0.2139 0.2119 0.2121 0.2064 0.1847
0.2177 0.2215 0.2168 0.2025 0.1914 0.1825
0.2032 0.2071 0.2072 0.1953 0.1828 0.1777
0.2330 0.2036 0.1920 0.1954 0.1987 0.1854
0.1780 0.1831 0.1823 0.1965 0.2233 0.2058
0.2545 0.2094 0.1983 0.2086 0.2329 0.2084
seasonAvg(:,:,33) =
0.1424 0.1474 0.1480 0.1493 0.1510 0.1492
0.1449 0.1510 0.1515 0.1472 0.1436 0.1459
0.1393 0.1425 0.1448 0.1459 0.1419 0.1397
0.1448 0.1320 0.1347 0.1425 0.1466 0.1347
0.0953 0.1209 0.1334 0.1421 0.1513 0.1345
0.1378 0.1338 0.1471 0.1533 0.1586 0.1407
seasonAvg(:,:,34) =
0.2754 0.2856 0.2855 0.2743 0.2688 0.2714
0.2712 0.2830 0.2813 0.2602 0.2496 0.2663
0.2598 0.2684 0.2682 0.2586 0.2586 0.2642
0.2896 0.2650 0.2598 0.2638 0.2923 0.2789
0.2621 0.2525 0.2522 0.2640 0.3085 0.2920
0.3031 0.2582 0.2507 0.2676 0.3025 0.2835
seasonAvg(:,:,35) =
0.2472 0.2543 0.2619 0.2699 0.2813 0.2866
0.2608 0.2717 0.2782 0.2772 0.2772 0.2893
0.2747 0.2697 0.2749 0.2846 0.2853 0.2927
0.3447 0.2731 0.2604 0.2761 0.3038 0.3042
0.2451 0.2592 0.2369 0.2473 0.2965 0.3026
0.2384 0.2372 0.2234 0.2318 0.2642 0.2691
seasonAvg(:,:,36) =
0.1663 0.1799 0.1722 0.1531 0.1366 0.1224
0.1693 0.1900 0.1823 0.1586 0.1342 0.1208
0.1770 0.1948 0.1883 0.1692 0.1500 0.1327
0.2318 0.2112 0.1941 0.1779 0.1751 0.1578
0.1739 0.2127 0.1946 0.1785 0.1850 0.1768
0.1924 0.2264 0.1990 0.1806 0.1794 0.1710
seasonAvg(:,:,37) =
0.1686 0.1810 0.1883 0.1994 0.2212 0.2241
0.1729 0.1833 0.1951 0.2048 0.2188 0.2266
0.1790 0.1781 0.1956 0.2214 0.2361 0.2289
0.2098 0.1673 0.1854 0.2255 0.2665 0.2413
0.1385 0.1485 0.1746 0.2114 0.2635 0.2416
0.1467 0.1555 0.1812 0.2099 0.2408 0.2208
seasonAvg(:,:,38) =
0.1383 0.1377 0.1417 0.1500 0.1632 0.1680
0.1297 0.1342 0.1402 0.1454 0.1526 0.1629
0.1225 0.1296 0.1382 0.1472 0.1569 0.1596
0.1532 0.1395 0.1430 0.1523 0.1745 0.1723
0.1136 0.1351 0.1460 0.1567 0.1854 0.1882
0.1440 0.1461 0.1504 0.1620 0.1867 0.1871
seasonAvg(:,:,39) =
0.1124 0.1075 0.1097 0.1145 0.1223 0.1252
0.1151 0.1105 0.1127 0.1166 0.1201 0.1222
0.1166 0.1097 0.1133 0.1223 0.1272 0.1222
0.1423 0.1203 0.1179 0.1271 0.1393 0.1264
0.0950 0.1206 0.1237 0.1305 0.1422 0.1291
0.1123 0.1215 0.1283 0.1362 0.1389 0.1244
seasonAvg(:,:,40) =
0.1478 0.1392 0.1330 0.1318 0.1409 0.1416
0.1532 0.1458 0.1393 0.1328 0.1377 0.1434
0.1578 0.1443 0.1387 0.1381 0.1433 0.1430
0.1961 0.1491 0.1348 0.1406 0.1560 0.1470
0.1325 0.1447 0.1309 0.1378 0.1579 0.1488
0.1468 0.1503 0.1353 0.1395 0.1516 0.1412
seasonAvg(:,:,41) =
0.1812 0.1955 0.2029 0.2082 0.2154 0.2101
0.1700 0.1906 0.2026 0.2084 0.2103 0.2129
0.1597 0.1805 0.2004 0.2226 0.2305 0.2199
0.1820 0.1803 0.2008 0.2341 0.2679 0.2455
0.1494 0.1791 0.2053 0.2362 0.2815 0.2664
0.1676 0.1910 0.2175 0.2433 0.2730 0.2586
seasonAvg(:,:,42) =
0.1669 0.1592 0.1576 0.1607 0.1657 0.1616
0.1710 0.1683 0.1643 0.1568 0.1542 0.1554
0.1697 0.1673 0.1663 0.1604 0.1537 0.1510
0.2074 0.1844 0.1693 0.1709 0.1718 0.1611
0.1607 0.1790 0.1749 0.1845 0.1992 0.1852
0.2172 0.1925 0.1900 0.2020 0.2178 0.1996
seasonAvg(:,:,43) =
0.1767 0.1808 0.1818 0.1819 0.1911 0.1953
0.1717 0.1832 0.1884 0.1829 0.1802 0.1906
0.1649 0.1753 0.1875 0.1900 0.1871 0.1826
0.2037 0.1860 0.1877 0.1954 0.2066 0.1888
0.1404 0.1790 0.1862 0.1949 0.2148 0.2011
0.1584 0.1788 0.1866 0.1957 0.2077 0.1955
seasonAvg(:,:,44) =
0.2382 0.2492 0.2588 0.2682 0.2880 0.2879
0.2341 0.2442 0.2560 0.2638 0.2743 0.2809
0.2354 0.2324 0.2444 0.2688 0.2848 0.2783
0.2768 0.2214 0.2293 0.2648 0.3094 0.2920
0.2148 0.2203 0.2168 0.2471 0.3044 0.2986
0.2052 0.2097 0.2121 0.2377 0.2768 0.2742
seasonAvg(:,:,45) =
0.2141 0.2167 0.2181 0.2178 0.2286 0.2405
0.2223 0.2227 0.2233 0.2236 0.2334 0.2510
0.2362 0.2236 0.2204 0.2327 0.2522 0.2603
0.2875 0.2259 0.2152 0.2321 0.2754 0.2728
0.1897 0.2225 0.2080 0.2183 0.2684 0.2675
0.1644 0.2007 0.2053 0.2166 0.2431 0.2391
seasonAvg(:,:,46) =
0.1655 0.1684 0.1725 0.1718 0.1705 0.1664
0.1645 0.1770 0.1829 0.1762 0.1676 0.1697
0.1633 0.1802 0.1876 0.1837 0.1750 0.1736
0.2085 0.2079 0.1997 0.1921 0.1920 0.1814
0.1946 0.2165 0.2066 0.1977 0.2065 0.1891
0.2349 0.2330 0.2053 0.2022 0.2118 0.1869
seasonAvg(:,:,47) =
0.1878 0.1915 0.1962 0.2051 0.2170 0.2102
0.1750 0.1788 0.1870 0.1921 0.1959 0.1955
0.1585 0.1583 0.1683 0.1827 0.1867 0.1767
0.1621 0.1408 0.1509 0.1718 0.1891 0.1667
0.1076 0.1190 0.1382 0.1586 0.1831 0.1648
0.1141 0.1211 0.1343 0.1519 0.1673 0.1542
seasonAvg(:,:,48) =
0.2412 0.2513 0.2542 0.2578 0.2660 0.2638
0.2402 0.2562 0.2622 0.2609 0.2618 0.2687
0.2332 0.2453 0.2561 0.2705 0.2770 0.2737
0.2703 0.2433 0.2448 0.2701 0.3052 0.2886
0.2082 0.2275 0.2330 0.2572 0.3080 0.2964
0.2375 0.2433 0.2381 0.2563 0.2907 0.2763
seasonAvg(:,:,49) =
0.1699 0.1543 0.1401 0.1277 0.1273 0.1258
0.1812 0.1707 0.1592 0.1440 0.1380 0.1369
0.1952 0.1817 0.1743 0.1673 0.1621 0.1525
0.2572 0.2081 0.1906 0.1891 0.1955 0.1792
0.2089 0.2184 0.2035 0.2036 0.2190 0.2015
0.2376 0.2199 0.2114 0.2198 0.2263 0.2015
seasonAvg(:,:,50) =
0.2083 0.2239 0.2315 0.2322 0.2363 0.2208
0.2164 0.2314 0.2435 0.2426 0.2361 0.2246
0.2225 0.2297 0.2453 0.2619 0.2570 0.2275
0.2588 0.2277 0.2413 0.2666 0.2868 0.2432
0.2128 0.2163 0.2339 0.2541 0.2827 0.2473
0.2021 0.2132 0.2333 0.2468 0.2548 0.2238
seasonAvg(:,:,51) =
0.2415 0.2602 0.2707 0.2789 0.2801 0.2576
0.2412 0.2665 0.2774 0.2710 0.2605 0.2518
0.2279 0.2509 0.2678 0.2668 0.2524 0.2388
0.2490 0.2395 0.2474 0.2629 0.2676 0.2382
0.1895 0.2180 0.2348 0.2582 0.2840 0.2551
0.2416 0.2371 0.2477 0.2673 0.2878 0.2575
seasonAvg(:,:,52) =
0.1875 0.1857 0.1886 0.1878 0.1933 0.1959
0.1967 0.1911 0.1943 0.1943 0.1970 0.1997
0.2183 0.1957 0.1896 0.2028 0.2126 0.2087
0.2744 0.1952 0.1794 0.1939 0.2281 0.2174
0.1587 0.1671 0.1646 0.1727 0.2127 0.2069
0.1148 0.1419 0.1546 0.1681 0.1884 0.1808
seasonAvg(:,:,53) =
0.2175 0.2050 0.1941 0.1884 0.1877 0.1806
0.2107 0.2030 0.1945 0.1854 0.1809 0.1817
0.1989 0.1939 0.1906 0.1888 0.1869 0.1840
0.2402 0.2060 0.1907 0.1932 0.2065 0.1926
0.1664 0.1946 0.1847 0.1892 0.2133 0.2014
0.1685 0.1784 0.1763 0.1849 0.1996 0.1883
seasonAvg(:,:,54) =
0.0969 0.1037 0.1138 0.1284 0.1572 0.1837
0.1034 0.1117 0.1186 0.1287 0.1508 0.1783
0.1117 0.1172 0.1215 0.1361 0.1576 0.1736
0.1396 0.1217 0.1225 0.1397 0.1706 0.1736
0.0906 0.1087 0.1182 0.1369 0.1682 0.1693
0.1195 0.1150 0.1200 0.1371 0.1583 0.1559
seasonAvg(:,:,55) =
0.2282 0.2240 0.2237 0.2254 0.2331 0.2390
0.2068 0.2088 0.2158 0.2180 0.2234 0.2354
0.1913 0.1942 0.2034 0.2183 0.2305 0.2357
0.2119 0.1898 0.1935 0.2130 0.2484 0.2482
0.1634 0.1727 0.1849 0.2022 0.2478 0.2582
0.1777 0.1817 0.1879 0.2005 0.2328 0.2451
seasonAvg(:,:,56) =
0.1274 0.1326 0.1369 0.1432 0.1543 0.1601
0.1213 0.1336 0.1420 0.1442 0.1447 0.1504
0.1170 0.1310 0.1447 0.1519 0.1496 0.1433
0.1509 0.1415 0.1478 0.1594 0.1667 0.1514
0.1099 0.1394 0.1457 0.1595 0.1781 0.1665
0.1479 0.1547 0.1488 0.1579 0.1763 0.1683
seasonAvg(:,:,57) =
0.1425 0.1400 0.1343 0.1301 0.1402 0.1502
0.1412 0.1437 0.1412 0.1328 0.1352 0.1501
0.1457 0.1459 0.1466 0.1449 0.1485 0.1536
0.1811 0.1554 0.1536 0.1588 0.1816 0.1807
0.1326 0.1559 0.1602 0.1687 0.2012 0.2057
0.1388 0.1650 0.1686 0.1805 0.2035 0.2075
seasonAvg(:,:,58) =
0.1797 0.1731 0.1696 0.1712 0.1773 0.1688
0.1745 0.1746 0.1752 0.1751 0.1791 0.1792
0.1641 0.1680 0.1802 0.1918 0.1984 0.1898
0.2097 0.1932 0.1932 0.2132 0.2354 0.2129
0.1618 0.2019 0.2058 0.2275 0.2594 0.2369
0.1870 0.2040 0.2158 0.2395 0.2596 0.2344
seasonAvg(:,:,59) =
0.1987 0.1836 0.1696 0.1555 0.1529 0.1538
0.1893 0.1768 0.1660 0.1558 0.1545 0.1550
0.1803 0.1665 0.1607 0.1671 0.1695 0.1586
0.1954 0.1629 0.1613 0.1701 0.1869 0.1661
0.1595 0.1565 0.1610 0.1623 0.1791 0.1582
0.1583 0.1609 0.1604 0.1567 0.1609 0.1377
seasonAvg(:,:,60) =
0.1832 0.1840 0.1809 0.1779 0.1830 0.1735
0.1729 0.1783 0.1792 0.1746 0.1749 0.1736
0.1627 0.1636 0.1703 0.1756 0.1778 0.1711
0.1933 0.1789 0.1718 0.1812 0.1938 0.1809
0.1685 0.1943 0.1865 0.1961 0.2123 0.2020
0.2211 0.2085 0.2039 0.2146 0.2286 0.2098
seasonAvg(:,:,61) =
0.1797 0.1830 0.1866 0.1908 0.2062 0.2183
0.1783 0.1842 0.1897 0.1921 0.1998 0.2129
0.1764 0.1803 0.1889 0.2022 0.2083 0.2059
0.1992 0.1856 0.1924 0.2119 0.2292 0.2088
0.1596 0.1865 0.1988 0.2164 0.2393 0.2166
0.1708 0.1932 0.2096 0.2247 0.2366 0.2140
seasonAvg(:,:,62) =
0.2473 0.2524 0.2656 0.2771 0.2956 0.3063
0.2483 0.2567 0.2666 0.2725 0.2854 0.3021
0.2628 0.2580 0.2581 0.2777 0.2932 0.2940
0.3316 0.2636 0.2510 0.2733 0.3176 0.2982
0.2244 0.2487 0.2396 0.2527 0.3101 0.2932
0.1958 0.2263 0.2284 0.2425 0.2794 0.2645
seasonAvg(:,:,63) =
0.1916 0.1846 0.1817 0.1861 0.1912 0.1942
0.1962 0.1857 0.1763 0.1767 0.1789 0.1913
0.1962 0.1829 0.1724 0.1770 0.1821 0.1951
0.2518 0.2103 0.1810 0.1831 0.2027 0.2076
0.1925 0.1965 0.1783 0.1815 0.2160 0.2170
0.2405 0.2002 0.1820 0.1835 0.2109 0.2059
seasonAvg(:,:,64) =
0.2957 0.2832 0.2806 0.2771 0.2848 0.2963
0.2909 0.2796 0.2783 0.2724 0.2760 0.2938
0.2775 0.2643 0.2633 0.2735 0.2849 0.2982
0.2954 0.2472 0.2426 0.2623 0.3017 0.3096
0.2336 0.2285 0.2247 0.2406 0.2912 0.3062
0.2086 0.2066 0.2171 0.2340 0.2649 0.2752
seasonAvg(:,:,65) =
0.2665 0.2588 0.2473 0.2474 0.2498 0.2492
0.2569 0.2476 0.2391 0.2345 0.2294 0.2369
0.2350 0.2251 0.2208 0.2294 0.2246 0.2278
0.2452 0.2058 0.1995 0.2173 0.2339 0.2288
0.1890 0.1756 0.1786 0.1999 0.2305 0.2260
0.1894 0.1674 0.1718 0.1949 0.2150 0.2071
seasonAvg(:,:,66) =
0.1503 0.1638 0.1783 0.1973 0.2193 0.2201
0.1441 0.1621 0.1792 0.1978 0.2127 0.2217
0.1407 0.1541 0.1756 0.2070 0.2254 0.2215
0.1570 0.1533 0.1728 0.2101 0.2495 0.2357
0.1237 0.1540 0.1752 0.2057 0.2518 0.2472
0.1353 0.1662 0.1839 0.2056 0.2353 0.2323
seasonAvg(:,:,67) =
0.2185 0.2288 0.2374 0.2373 0.2305 0.2139
0.2077 0.2222 0.2360 0.2332 0.2262 0.2191
0.1946 0.2023 0.2217 0.2355 0.2349 0.2240
0.2315 0.2039 0.2094 0.2376 0.2584 0.2344
0.1609 0.1830 0.1912 0.2261 0.2675 0.2436
0.1635 0.1617 0.1742 0.2118 0.2491 0.2279
seasonAvg(:,:,68) =
0.2221 0.2331 0.2395 0.2430 0.2592 0.2640
0.2306 0.2395 0.2491 0.2520 0.2589 0.2668
0.2374 0.2373 0.2463 0.2688 0.2804 0.2715
0.2803 0.2303 0.2372 0.2692 0.3136 0.2899
0.2122 0.2137 0.2271 0.2519 0.3075 0.2903
0.1816 0.1986 0.2233 0.2470 0.2778 0.2604
seasonAvg(:,:,69) =
0.1415 0.1543 0.1627 0.1730 0.1912 0.2016
0.1437 0.1600 0.1712 0.1807 0.1869 0.1960
0.1491 0.1631 0.1776 0.1940 0.2000 0.1931
0.1802 0.1685 0.1828 0.1987 0.2190 0.2037
0.1557 0.1732 0.1874 0.1968 0.2176 0.2100
0.1786 0.1936 0.1958 0.1971 0.2060 0.2004
seasonAvg(:,:,70) =
0.1830 0.1842 0.1857 0.1833 0.1928 0.2066
0.1791 0.1906 0.1966 0.1909 0.1889 0.2006
0.1805 0.1943 0.2061 0.2068 0.2043 0.2040
0.2235 0.2217 0.2194 0.2237 0.2335 0.2229
0.1868 0.2280 0.2321 0.2397 0.2591 0.2434
0.2296 0.2353 0.2394 0.2581 0.2776 0.2536
seasonAvg(:,:,71) =
0.1597 0.1586 0.1656 0.1722 0.1882 0.2056
0.1643 0.1673 0.1759 0.1776 0.1846 0.1987
0.1770 0.1743 0.1828 0.1933 0.1975 0.1960
0.2308 0.1895 0.1886 0.2030 0.2187 0.2018
0.1736 0.1948 0.1966 0.2114 0.2312 0.2116
0.1963 0.1987 0.2089 0.2291 0.2412 0.2142
seasonAvg(:,:,72) =
0.2136 0.2158 0.2085 0.2011 0.2052 0.2044
0.2138 0.2163 0.2114 0.2011 0.1973 0.1986
0.2138 0.2116 0.2074 0.2111 0.2085 0.1933
0.2518 0.2146 0.2035 0.2093 0.2273 0.1991
0.1795 0.1988 0.1992 0.1976 0.2206 0.2004
0.1620 0.1924 0.1967 0.1953 0.2031 0.1850
seasonAvg(:,:,73) =
0.1989 0.2160 0.2340 0.2430 0.2402 0.2197
0.1890 0.2084 0.2291 0.2345 0.2243 0.2090
0.1806 0.1933 0.2152 0.2334 0.2251 0.1966
0.2099 0.1951 0.2074 0.2316 0.2390 0.1943
0.1714 0.1959 0.2061 0.2286 0.2432 0.2009
0.1893 0.1963 0.2074 0.2278 0.2375 0.1983
seasonAvg(:,:,74) =
0.1718 0.1585 0.1488 0.1420 0.1447 0.1447
0.1643 0.1544 0.1452 0.1320 0.1283 0.1376
0.1439 0.1405 0.1363 0.1239 0.1180 0.1265
0.1531 0.1335 0.1291 0.1211 0.1222 0.1296
0.1144 0.1299 0.1291 0.1235 0.1353 0.1424
0.1638 0.1456 0.1369 0.1306 0.1414 0.1428
seasonAvg(:,:,75) =
0.1561 0.1573 0.1602 0.1641 0.1654 0.1640
0.1436 0.1491 0.1548 0.1577 0.1546 0.1608
0.1315 0.1370 0.1438 0.1519 0.1530 0.1591
0.1545 0.1371 0.1361 0.1458 0.1646 0.1724
0.1062 0.1387 0.1398 0.1443 0.1735 0.1902
0.1288 0.1518 0.1513 0.1536 0.1780 0.1928
seasonAvg(:,:,76) =
0.1634 0.1658 0.1675 0.1676 0.1684 0.1625
0.1637 0.1677 0.1700 0.1653 0.1598 0.1581
0.1633 0.1658 0.1690 0.1683 0.1625 0.1561
0.2064 0.1777 0.1729 0.1749 0.1804 0.1671
0.1389 0.1643 0.1695 0.1772 0.1974 0.1846
0.1561 0.1647 0.1660 0.1799 0.1996 0.1862
seasonAvg(:,:,77) =
0.1759 0.1849 0.1895 0.1893 0.1819 0.1625
0.1739 0.1895 0.1961 0.1912 0.1790 0.1653
0.1747 0.1873 0.1971 0.1986 0.1906 0.1720
0.2295 0.2116 0.2039 0.2108 0.2170 0.1910
0.1686 0.2133 0.2059 0.2181 0.2364 0.2127
0.1836 0.2027 0.2000 0.2208 0.2391 0.2132
seasonAvg(:,:,78) =
0.2802 0.2805 0.2713 0.2591 0.2546 0.2386
0.2751 0.2709 0.2584 0.2404 0.2305 0.2223
0.2612 0.2460 0.2331 0.2270 0.2181 0.2039
0.2794 0.2182 0.2045 0.2077 0.2162 0.1960
0.2034 0.1960 0.1856 0.1895 0.2081 0.1920
0.2072 0.1920 0.1847 0.1859 0.1931 0.1778
seasonAvg(:,:,79) =
0.1927 0.2223 0.2409 0.2409 0.2429 0.2387
0.1910 0.2256 0.2470 0.2435 0.2343 0.2373
0.1878 0.2175 0.2409 0.2460 0.2442 0.2411
0.2210 0.2182 0.2327 0.2400 0.2646 0.2633
0.1731 0.2164 0.2280 0.2285 0.2657 0.2770
0.1908 0.2235 0.2241 0.2238 0.2482 0.2559
seasonAvg(:,:,80) =
0.1596 0.1589 0.1551 0.1494 0.1480 0.1444
0.1591 0.1642 0.1629 0.1540 0.1452 0.1428
0.1611 0.1666 0.1707 0.1696 0.1602 0.1464
0.1910 0.1902 0.1849 0.1926 0.1940 0.1672
0.1646 0.1993 0.1990 0.2134 0.2261 0.1983
0.1953 0.1996 0.2097 0.2331 0.2450 0.2141
seasonAvg(:,:,81) =
0.1380 0.1450 0.1572 0.1726 0.1806 0.1793
0.1338 0.1430 0.1543 0.1654 0.1712 0.1749
0.1291 0.1361 0.1485 0.1649 0.1757 0.1751
0.1598 0.1479 0.1476 0.1653 0.1901 0.1857
0.1106 0.1448 0.1479 0.1641 0.1934 0.1970
0.1516 0.1500 0.1564 0.1697 0.1884 0.1889
seasonAvg(:,:,82) =
0.1875 0.1953 0.2044 0.2107 0.2175 0.2144
0.1863 0.1872 0.1942 0.1979 0.2030 0.2105
0.1992 0.1802 0.1779 0.1919 0.2065 0.2172
0.2562 0.1813 0.1632 0.1801 0.2165 0.2254
0.1629 0.1669 0.1472 0.1576 0.2005 0.2106
0.1305 0.1476 0.1370 0.1445 0.1664 0.1716
seasonAvg(:,:,83) =
0.1402 0.1319 0.1307 0.1388 0.1442 0.1350
0.1443 0.1390 0.1350 0.1342 0.1347 0.1306
0.1376 0.1339 0.1328 0.1337 0.1324 0.1221
0.1708 0.1412 0.1303 0.1403 0.1451 0.1247
0.1181 0.1353 0.1333 0.1502 0.1652 0.1436
0.1686 0.1436 0.1458 0.1624 0.1768 0.1532
seasonAvg(:,:,84) =
0.1710 0.1655 0.1566 0.1496 0.1406 0.1300
0.1776 0.1822 0.1784 0.1643 0.1511 0.1414
0.1757 0.1856 0.1922 0.1863 0.1702 0.1584
0.2608 0.2435 0.2187 0.2214 0.2138 0.1879
0.2007 0.2338 0.2229 0.2435 0.2639 0.2283
0.2612 0.2179 0.2209 0.2536 0.2858 0.2473
seasonAvg(:,:,85) =
0.1908 0.1897 0.1750 0.1559 0.1431 0.1335
0.1858 0.1910 0.1794 0.1615 0.1462 0.1419
0.1917 0.1907 0.1807 0.1777 0.1687 0.1571
0.2487 0.2105 0.1857 0.1921 0.2042 0.1850
0.1836 0.2156 0.1882 0.1951 0.2201 0.2065
0.1758 0.2061 0.1882 0.1993 0.2158 0.2028
seasonAvg(:,:,86) =
0.1741 0.1846 0.1985 0.2122 0.2277 0.2238
0.1711 0.1868 0.2081 0.2189 0.2249 0.2257
0.1747 0.1900 0.2143 0.2394 0.2472 0.2278
0.2074 0.1926 0.2172 0.2509 0.2833 0.2474
0.1608 0.1907 0.2200 0.2473 0.2861 0.2592
0.1553 0.2031 0.2293 0.2471 0.2632 0.2435
seasonAvg(:,:,87) =
0.1120 0.1178 0.1232 0.1217 0.1177 0.1123
0.1079 0.1191 0.1260 0.1212 0.1133 0.1142
0.1019 0.1148 0.1239 0.1219 0.1148 0.1112
0.1362 0.1278 0.1273 0.1277 0.1291 0.1237
0.0928 0.1299 0.1344 0.1387 0.1505 0.1475
0.1270 0.1316 0.1400 0.1499 0.1646 0.1574
seasonAvg(:,:,88) =
0.1306 0.1290 0.1295 0.1334 0.1397 0.1386
0.1265 0.1276 0.1319 0.1359 0.1400 0.1429
0.1288 0.1263 0.1321 0.1454 0.1533 0.1514
0.1618 0.1371 0.1362 0.1541 0.1762 0.1689
0.0990 0.1309 0.1397 0.1580 0.1890 0.1825
0.1026 0.1216 0.1393 0.1629 0.1877 0.1789
seasonAvg(:,:,89) =
0.1724 0.1745 0.1787 0.1884 0.2040 0.2048
0.1699 0.1782 0.1821 0.1823 0.1901 0.1983
0.1626 0.1706 0.1793 0.1852 0.1931 0.1928
0.1954 0.1827 0.1815 0.1954 0.2192 0.2044
0.1478 0.1846 0.1868 0.2036 0.2414 0.2256
0.1751 0.1908 0.1927 0.2099 0.2404 0.2220
seasonAvg(:,:,90) =
0.1773 0.1706 0.1666 0.1664 0.1827 0.1868
0.1822 0.1775 0.1777 0.1800 0.1882 0.1889
0.1926 0.1814 0.1821 0.1985 0.2088 0.1943
0.2362 0.1863 0.1839 0.2029 0.2337 0.2065
0.1641 0.1774 0.1832 0.1932 0.2275 0.2044
0.1532 0.1741 0.1828 0.1904 0.2055 0.1864
seasonAvg(:,:,91) =
0.1524 0.1714 0.1740 0.1717 0.1756 0.1748
0.1560 0.1815 0.1834 0.1697 0.1614 0.1655
0.1593 0.1834 0.1881 0.1746 0.1617 0.1599
0.2086 0.1975 0.1922 0.1839 0.1832 0.1772
0.1733 0.1950 0.1891 0.1878 0.2058 0.2037
0.2085 0.2172 0.1897 0.1904 0.2095 0.2049
seasonAvg(:,:,92) =
0.2323 0.2367 0.2386 0.2457 0.2595 0.2673
0.2301 0.2340 0.2332 0.2367 0.2498 0.2662
0.2382 0.2276 0.2186 0.2319 0.2552 0.2688
0.2931 0.2247 0.2022 0.2175 0.2673 0.2725
0.1772 0.2064 0.1846 0.1929 0.2513 0.2599
0.1494 0.1790 0.1704 0.1857 0.2231 0.2260
seasonAvg(:,:,93) =
0.2760 0.2827 0.2776 0.2643 0.2577 0.2443
0.2697 0.2735 0.2688 0.2528 0.2414 0.2326
0.2591 0.2512 0.2492 0.2509 0.2437 0.2233
0.2760 0.2336 0.2298 0.2439 0.2557 0.2238
0.2040 0.2153 0.2170 0.2308 0.2513 0.2237
0.1823 0.2004 0.2102 0.2241 0.2317 0.2061
seasonAvg(:,:,94) =
0.2570 0.2655 0.2639 0.2588 0.2536 0.2291
0.2539 0.2665 0.2710 0.2615 0.2478 0.2311
0.2418 0.2498 0.2665 0.2740 0.2618 0.2334
0.2778 0.2475 0.2616 0.2827 0.2938 0.2490
0.2169 0.2463 0.2603 0.2818 0.3087 0.2645
0.2280 0.2463 0.2633 0.2842 0.2992 0.2567
seasonAvg(:,:,95) =
0.1894 0.1902 0.1777 0.1617 0.1579 0.1569
0.1895 0.1961 0.1856 0.1648 0.1547 0.1555
0.1821 0.1884 0.1872 0.1752 0.1646 0.1548
0.2284 0.2070 0.1942 0.1924 0.1902 0.1665
0.1651 0.2046 0.2007 0.2074 0.2149 0.1865
0.1979 0.2018 0.2052 0.2193 0.2257 0.1933
seasonAvg(:,:,96) =
0.2149 0.2158 0.2198 0.2171 0.2148 0.2086
0.2231 0.2279 0.2366 0.2315 0.2224 0.2221
0.2303 0.2296 0.2432 0.2558 0.2510 0.2340
0.2660 0.2279 0.2434 0.2655 0.2874 0.2532
0.2250 0.2250 0.2429 0.2591 0.2875 0.2568
0.2118 0.2363 0.2501 0.2596 0.2651 0.2347
seasonAvg(:,:,97) =
0.2242 0.2340 0.2416 0.2496 0.2619 0.2554
0.2341 0.2467 0.2553 0.2532 0.2555 0.2577
0.2313 0.2378 0.2502 0.2645 0.2657 0.2569
0.2864 0.2565 0.2442 0.2689 0.2952 0.2661
0.2020 0.2320 0.2387 0.2638 0.3105 0.2779
0.2261 0.2243 0.2422 0.2711 0.3054 0.2698
seasonAvg(:,:,98) =
0.1499 0.1561 0.1599 0.1647 0.1713 0.1660
0.1434 0.1591 0.1661 0.1655 0.1672 0.1686
0.1356 0.1520 0.1665 0.1733 0.1770 0.1688
0.1697 0.1674 0.1713 0.1863 0.2045 0.1834
0.1303 0.1729 0.1757 0.1943 0.2237 0.2060
0.1516 0.1718 0.1744 0.1956 0.2210 0.2050
seasonAvg(:,:,99) =
0.1835 0.1871 0.1896 0.1822 0.1819 0.1831
0.1832 0.1897 0.1925 0.1816 0.1731 0.1770
0.1791 0.1852 0.1868 0.1848 0.1782 0.1746
0.1905 0.1741 0.1778 0.1774 0.1890 0.1809
0.1635 0.1604 0.1698 0.1654 0.1870 0.1833
0.1887 0.1849 0.1728 0.1636 0.1769 0.1755
seasonAvg(:,:,100) =
0.1961 0.2135 0.2303 0.2467 0.2675 0.2660
0.2126 0.2345 0.2531 0.2646 0.2723 0.2727
0.2281 0.2426 0.2659 0.2956 0.3016 0.2769
0.2836 0.2552 0.2731 0.3138 0.3474 0.2996
0.2345 0.2664 0.2783 0.3118 0.3532 0.3118
0.2347 0.2777 0.2939 0.3165 0.3309 0.2954
seasonAvg(:,:,101) =
0.1534 0.1556 0.1578 0.1600 0.1602 0.1535
0.1519 0.1598 0.1640 0.1600 0.1545 0.1537
0.1483 0.1541 0.1637 0.1670 0.1623 0.1521
0.1827 0.1691 0.1666 0.1784 0.1842 0.1598
0.1334 0.1743 0.1726 0.1871 0.2000 0.1749
0.1505 0.1702 0.1784 0.1946 0.2016 0.1755
seasonAvg(:,:,102) =
0.2285 0.2269 0.2229 0.2203 0.2241 0.2209
0.2293 0.2281 0.2250 0.2188 0.2188 0.2208
0.2300 0.2217 0.2181 0.2235 0.2266 0.2213
0.2749 0.2210 0.2094 0.2233 0.2457 0.2277
0.1867 0.1979 0.1941 0.2122 0.2480 0.2298
0.1793 0.1839 0.1862 0.2073 0.2312 0.2113
seasonAvg(:,:,103) =
0.2344 0.2431 0.2409 0.2318 0.2284 0.2112
0.2379 0.2490 0.2510 0.2382 0.2256 0.2123
0.2481 0.2445 0.2488 0.2526 0.2427 0.2148
0.3024 0.2467 0.2436 0.2583 0.2718 0.2294
0.2153 0.2431 0.2381 0.2519 0.2754 0.2360
0.1900 0.2327 0.2377 0.2513 0.2583 0.2198
seasonAvg(:,:,104) =
0.1794 0.1856 0.1914 0.1962 0.1992 0.1925
0.1830 0.1939 0.1973 0.1914 0.1886 0.1912
0.1764 0.1899 0.1978 0.1947 0.1879 0.1889
0.2353 0.2059 0.1933 0.2025 0.2106 0.1977
0.1538 0.1773 0.1808 0.2024 0.2379 0.2207
0.2260 0.1790 0.1896 0.2122 0.2497 0.2310
seasonAvg(:,:,105) =
0.1434 0.1565 0.1718 0.1870 0.2028 0.2139
0.1342 0.1561 0.1777 0.1916 0.1981 0.2101
0.1358 0.1577 0.1835 0.2042 0.2195 0.2209
0.1745 0.1719 0.1921 0.2163 0.2559 0.2635
0.1240 0.1720 0.1940 0.2195 0.2727 0.2914
0.1354 0.1839 0.1957 0.2213 0.2654 0.2803
seasonAvg(:,:,106) =
0.1562 0.1577 0.1576 0.1586 0.1632 0.1636
0.1596 0.1592 0.1585 0.1584 0.1596 0.1632
0.1623 0.1556 0.1528 0.1625 0.1682 0.1644
0.1827 0.1475 0.1435 0.1573 0.1817 0.1678
0.1157 0.1206 0.1289 0.1442 0.1720 0.1559
0.1145 0.1184 0.1253 0.1405 0.1519 0.1298
seasonAvg(:,:,107) =
0.1388 0.1430 0.1492 0.1631 0.1795 0.1798
0.1462 0.1505 0.1495 0.1494 0.1554 0.1605
0.1552 0.1599 0.1576 0.1529 0.1490 0.1465
0.2180 0.1830 0.1656 0.1715 0.1686 0.1521
0.1443 0.1482 0.1541 0.1801 0.2032 0.1788
0.2225 0.1548 0.1651 0.1908 0.2215 0.1950
seasonAvg(:,:,108) =
0.2280 0.2319 0.2372 0.2401 0.2523 0.2533
0.2199 0.2240 0.2366 0.2426 0.2466 0.2509
0.2128 0.2143 0.2289 0.2546 0.2621 0.2507
0.2439 0.2012 0.2189 0.2506 0.2831 0.2570
0.1975 0.1895 0.2139 0.2343 0.2714 0.2500
0.1940 0.2014 0.2238 0.2353 0.2480 0.2271
seasonAvg(:,:,109) =
0.2026 0.1921 0.1804 0.1748 0.1806 0.1825
0.1973 0.1940 0.1885 0.1814 0.1803 0.1853
0.1900 0.1869 0.1907 0.1949 0.1956 0.1911
0.2204 0.1990 0.1971 0.2079 0.2226 0.2122
0.1787 0.2029 0.2032 0.2137 0.2365 0.2310
0.1883 0.2045 0.2064 0.2161 0.2313 0.2246
seasonAvg(:,:,110) =
0.1994 0.1966 0.1915 0.1869 0.1926 0.1965
0.2026 0.2016 0.1975 0.1888 0.1871 0.1958
0.2030 0.1998 0.1965 0.1991 0.1991 0.2010
0.2375 0.2090 0.1957 0.2061 0.2248 0.2175
0.1783 0.1908 0.1896 0.2026 0.2314 0.2234
0.1912 0.1873 0.1908 0.2052 0.2209 0.2082
seasonAvg(:,:,111) =
0.2169 0.2139 0.2248 0.2349 0.2492 0.2481
0.2376 0.2322 0.2368 0.2397 0.2462 0.2460
0.2698 0.2458 0.2415 0.2557 0.2631 0.2488
0.3618 0.2623 0.2425 0.2609 0.2913 0.2599
0.2503 0.2650 0.2391 0.2467 0.2851 0.2541
0.2189 0.2483 0.2382 0.2412 0.2544 0.2237
seasonAvg(:,:,112) =
0.1549 0.1559 0.1561 0.1564 0.1640 0.1781
0.1482 0.1562 0.1572 0.1515 0.1553 0.1719
0.1399 0.1489 0.1510 0.1510 0.1567 0.1703
0.1743 0.1597 0.1487 0.1554 0.1688 0.1718
0.1281 0.1424 0.1418 0.1556 0.1800 0.1770
0.1680 0.1413 0.1389 0.1565 0.1816 0.1730
size(seasonAvg)
ans = 1×3
6 6 112
As you can see, there are 112 'seasons' or 'quarters' as I used here (28 years x 4 seasons/year), not 84.
They may be a better way to go about doing this, but given the need to keep your data gridded, and that the data is a 3D variable, this seemed like the easiest to understand.
Pepe Grillo
le 4 Oct 2023
Yes! works, and great to know this new functions.
But, the 112 is the average of all 4 seasons, but I want just to have 3 months from each year then is 84 the number, and that what I am looking to have, yes 4 matrixs but with 84 months each as 3erd variable in time. So: DJF [6 6 84] MAM [6 6 84] JJA [6 6 84] SON [6 6 84].
How should I make G2 to recognize only specific Q's?
Thanks!!!
Cris LaPierre
le 4 Oct 2023
Modifié(e) : Cris LaPierre
le 4 Oct 2023
That is not 84. Again, 28 years * 4 seasons/year = 112.
You can get 84 if you do 28 * 3, but 3 what?
For your second question about recognizing specific Qs, that is not how grouping works. Even not being part of a group does, in fact, create a group. You would do the grouping calculation for all groups. If from there you want to extract the information for spedific groups, you would do that in post-processing.
Pepe Grillo
le 4 Oct 2023
Thanks for your answer.
I mean with 3 month e.g. DJF so what I want is only these months to know from the main matrix A.
Qs are also 3 months but ofcourse if you have 4 seasons then you have in 28 years 112 months average but you can not differentiate between seasons.
I need to get to a G3 that only compute Q1 or any other Q
Let me know!
Thanks!!
Cris LaPierre
le 4 Oct 2023
Modifié(e) : Cris LaPierre
le 4 Oct 2023
Reading between the lines, are you saying you do NOT want a season average, but instead, monthly averages for just the 3 months of a particular season per year?
The approach is similar, and you have all the information you need. You would just extraact the desired information from the monthly averages. Again, this isn't pretty, but gets the job done.
load dtime.mat
load A_2mat.mat
% Find grouping by year then month
G = findgroups(year(dtime),month(dtime));
dtime_mon = unique(dateshift(dtime,'start','month'))
dtime_mon = 336×1 datetime array
01-Jan-1993
01-Feb-1993
01-Mar-1993
01-Apr-1993
01-May-1993
01-Jun-1993
01-Jul-1993
01-Aug-1993
01-Sep-1993
01-Oct-1993
01-Nov-1993
01-Dec-1993
01-Jan-1994
01-Feb-1994
01-Mar-1994
01-Apr-1994
01-May-1994
01-Jun-1994
01-Jul-1994
01-Aug-1994
01-Sep-1994
01-Oct-1994
01-Nov-1994
01-Dec-1994
01-Jan-1995
01-Feb-1995
01-Mar-1995
01-Apr-1995
01-May-1995
01-Jun-1995
% Use grouping to compute the monthly average
% need to use permute for this to work
A = permute(A,[3 1 2]);
monthAvg = splitapply(@mean,A,G);
monthAvg = permute(monthAvg,[2 3 1])
monthAvg =
monthAvg(:,:,1) =
0.1388 0.1424 0.1430 0.1456 0.1471 0.1460
0.1414 0.1510 0.1564 0.1502 0.1467 0.1535
0.1379 0.1488 0.1631 0.1634 0.1578 0.1636
0.2120 0.1888 0.1771 0.1885 0.1911 0.1807
0.1264 0.1777 0.1774 0.2029 0.2290 0.2055
0.1619 0.1527 0.1644 0.2028 0.2381 0.2114
monthAvg(:,:,2) =
0.2553 0.2785 0.2944 0.3105 0.3250 0.3078
0.2465 0.2777 0.2988 0.3083 0.3096 0.3024
0.2395 0.2641 0.2974 0.3242 0.3262 0.2953
0.2666 0.2662 0.2955 0.3402 0.3694 0.3158
0.2319 0.2864 0.3004 0.3441 0.3876 0.3450
0.2341 0.3020 0.3150 0.3443 0.3712 0.3345
monthAvg(:,:,3) =
0.3525 0.3418 0.3380 0.3347 0.3449 0.3560
0.3340 0.3148 0.3087 0.3020 0.3085 0.3268
0.3061 0.2784 0.2617 0.2679 0.2786 0.2939
0.2730 0.2263 0.2142 0.2169 0.2427 0.2511
0.2141 0.1727 0.1704 0.1646 0.1849 0.1968
0.1843 0.1727 0.1520 0.1373 0.1295 0.1505
monthAvg(:,:,4) =
0.2061 0.1809 0.1725 0.1723 0.1805 0.1940
0.2045 0.1803 0.1678 0.1628 0.1644 0.1731
0.2119 0.1813 0.1664 0.1628 0.1624 0.1572
0.2563 0.2287 0.1799 0.1678 0.1681 0.1574
0.2933 0.2979 0.2290 0.1970 0.1916 0.1813
0.3749 0.3345 0.2834 0.2591 0.2372 0.2113
monthAvg(:,:,5) =
0.0941 0.1081 0.1266 0.1504 0.1643 0.1613
0.0909 0.1107 0.1346 0.1573 0.1616 0.1584
0.0920 0.1135 0.1441 0.1762 0.1749 0.1528
0.1304 0.1285 0.1571 0.1949 0.2021 0.1654
0.0948 0.1311 0.1666 0.2072 0.2231 0.1873
0.1454 0.1448 0.1772 0.2157 0.2317 0.2004
monthAvg(:,:,6) =
0.0884 0.0909 0.1119 0.1362 0.1661 0.2074
0.0830 0.0807 0.0925 0.1090 0.1331 0.1675
0.0907 0.0779 0.0799 0.0989 0.1227 0.1428
0.1033 0.0827 0.0682 0.0908 0.1204 0.1249
0.0462 0.0622 0.0555 0.0807 0.1136 0.1128
0.0723 0.0586 0.0571 0.0740 0.1068 0.0995
monthAvg(:,:,7) =
0.2579 0.2222 0.2255 0.2342 0.2505 0.2759
0.2490 0.2139 0.2206 0.2270 0.2331 0.2605
0.2339 0.2006 0.2065 0.2255 0.2297 0.2519
0.2385 0.1925 0.1886 0.2088 0.2273 0.2437
0.2170 0.1867 0.1771 0.1825 0.2025 0.2184
0.2143 0.1913 0.1764 0.1735 0.1789 0.1825
monthAvg(:,:,8) =
0.3181 0.3075 0.3003 0.2946 0.3038 0.3110
0.3115 0.2982 0.2907 0.2781 0.2852 0.3019
0.2950 0.2748 0.2683 0.2700 0.2804 0.2981
0.3307 0.2563 0.2452 0.2612 0.2964 0.3036
0.2423 0.2337 0.2283 0.2447 0.3050 0.3066
0.2445 0.2205 0.2276 0.2471 0.2911 0.2848
monthAvg(:,:,9) =
0.1588 0.1480 0.1607 0.1796 0.1926 0.1817
0.1467 0.1457 0.1576 0.1679 0.1779 0.1785
0.1309 0.1343 0.1443 0.1588 0.1699 0.1716
0.1477 0.1231 0.1259 0.1524 0.1776 0.1695
0.0852 0.0923 0.1024 0.1355 0.1793 0.1732
0.1067 0.0913 0.0949 0.1211 0.1598 0.1573
monthAvg(:,:,10) =
0.1402 0.1203 0.1125 0.1092 0.1169 0.1223
0.1663 0.1479 0.1343 0.1265 0.1290 0.1310
0.1989 0.1683 0.1428 0.1397 0.1474 0.1421
0.2791 0.1945 0.1491 0.1454 0.1687 0.1557
0.1522 0.1847 0.1499 0.1440 0.1721 0.1609
0.1046 0.1565 0.1447 0.1462 0.1614 0.1488
monthAvg(:,:,11) =
0.2123 0.2177 0.2220 0.2350 0.2493 0.2437
0.2144 0.2266 0.2300 0.2272 0.2332 0.2402
0.1919 0.2063 0.2233 0.2285 0.2302 0.2352
0.2530 0.2326 0.2233 0.2422 0.2579 0.2446
0.1827 0.2152 0.2273 0.2558 0.2950 0.2719
0.2566 0.2153 0.2374 0.2734 0.3116 0.2801
monthAvg(:,:,12) =
0.1856 0.1915 0.1945 0.2002 0.2027 0.1946
0.1751 0.1924 0.1996 0.1969 0.1931 0.1928
0.1634 0.1796 0.1979 0.2048 0.2029 0.1899
0.1950 0.1996 0.2038 0.2214 0.2342 0.2060
0.1585 0.2207 0.2180 0.2352 0.2548 0.2309
0.1785 0.2207 0.2304 0.2461 0.2536 0.2291
monthAvg(:,:,13) =
0.1344 0.1307 0.1261 0.1243 0.1227 0.1187
0.1273 0.1254 0.1178 0.1076 0.1036 0.1085
0.1131 0.1112 0.1038 0.0956 0.0939 0.1003
0.1191 0.0979 0.0899 0.0897 0.0978 0.1024
0.0767 0.0861 0.0808 0.0844 0.1001 0.1095
0.0834 0.0876 0.0767 0.0798 0.0936 0.1044
monthAvg(:,:,14) =
0.1038 0.0954 0.0887 0.0864 0.0879 0.0850
0.1083 0.1023 0.0926 0.0833 0.0803 0.0748
0.1083 0.1038 0.0918 0.0879 0.0902 0.0801
0.1083 0.1008 0.0896 0.0838 0.0902 0.0735
0.0545 0.0750 0.0817 0.0771 0.0801 0.0674
0.0495 0.0551 0.0732 0.0779 0.0774 0.0743
monthAvg(:,:,15) =
0.0740 0.0817 0.0870 0.0912 0.0960 0.1013
0.0761 0.0868 0.0911 0.0915 0.0950 0.1018
0.0779 0.0896 0.0944 0.0985 0.1029 0.1029
0.0956 0.0939 0.0974 0.1076 0.1172 0.1059
0.0486 0.0770 0.0914 0.1069 0.1242 0.1106
0.0588 0.0680 0.0816 0.1025 0.1199 0.1076
monthAvg(:,:,16) =
0.2106 0.2287 0.2481 0.2592 0.2622 0.2662
0.2023 0.2201 0.2412 0.2511 0.2546 0.2691
0.1988 0.2065 0.2276 0.2480 0.2599 0.2723
0.2375 0.2180 0.2209 0.2464 0.2801 0.2857
0.1855 0.2183 0.2207 0.2432 0.2920 0.2996
0.2045 0.2179 0.2227 0.2480 0.2893 0.2921
monthAvg(:,:,17) =
0.3566 0.3566 0.3645 0.3649 0.3706 0.3775
0.3616 0.3571 0.3608 0.3532 0.3511 0.3584
0.3746 0.3497 0.3470 0.3560 0.3586 0.3513
0.4473 0.3409 0.3302 0.3445 0.3759 0.3497
0.3492 0.3253 0.3130 0.3178 0.3600 0.3326
0.3046 0.2947 0.3021 0.3069 0.3202 0.2919
monthAvg(:,:,18) =
0.0954 0.1070 0.1196 0.1258 0.1401 0.1544
0.0894 0.0940 0.1092 0.1239 0.1387 0.1512
0.0830 0.0833 0.1019 0.1290 0.1499 0.1511
0.1104 0.0928 0.1049 0.1308 0.1597 0.1530
0.0813 0.0969 0.1118 0.1313 0.1512 0.1443
0.1330 0.1098 0.1200 0.1347 0.1379 0.1255
monthAvg(:,:,19) =
0.1791 0.1473 0.1267 0.1147 0.1148 0.1229
0.1846 0.1606 0.1368 0.1123 0.1046 0.1118
0.1852 0.1687 0.1490 0.1201 0.1048 0.1064
0.2333 0.2192 0.1743 0.1398 0.1154 0.1122
0.2371 0.2301 0.1844 0.1600 0.1361 0.1215
0.2911 0.2418 0.1907 0.1770 0.1556 0.1240
monthAvg(:,:,20) =
0.1903 0.2132 0.2255 0.2355 0.2399 0.2175
0.1805 0.2146 0.2320 0.2339 0.2286 0.2131
0.1691 0.2029 0.2312 0.2428 0.2356 0.2101
0.2102 0.2157 0.2323 0.2560 0.2648 0.2248
0.1409 0.2004 0.2245 0.2566 0.2813 0.2465
0.1561 0.1887 0.2150 0.2486 0.2686 0.2389
monthAvg(:,:,21) =
0.1242 0.1264 0.1365 0.1612 0.2066 0.2335
0.1229 0.1248 0.1360 0.1656 0.2089 0.2347
0.1252 0.1199 0.1304 0.1751 0.2230 0.2334
0.1612 0.1266 0.1271 0.1763 0.2412 0.2356
0.0913 0.1218 0.1270 0.1667 0.2331 0.2285
0.0871 0.1073 0.1294 0.1651 0.2058 0.1994
monthAvg(:,:,22) =
0.2900 0.2931 0.3005 0.2944 0.2935 0.2970
0.2918 0.2961 0.3047 0.3010 0.3066 0.3159
0.3133 0.2894 0.2884 0.3101 0.3319 0.3370
0.3956 0.2830 0.2657 0.2997 0.3603 0.3514
0.2174 0.2522 0.2401 0.2681 0.3482 0.3397
0.1382 0.1885 0.2173 0.2581 0.3091 0.2972
monthAvg(:,:,23) =
0.1125 0.1115 0.1246 0.1353 0.1477 0.1665
0.1121 0.1146 0.1288 0.1381 0.1494 0.1771
0.1337 0.1253 0.1315 0.1436 0.1619 0.1904
0.2065 0.1470 0.1376 0.1444 0.1819 0.2159
0.1389 0.1615 0.1485 0.1471 0.1986 0.2401
0.1374 0.1632 0.1579 0.1636 0.2109 0.2473
monthAvg(:,:,24) =
0.0980 0.1119 0.1134 0.1045 0.1049 0.1148
0.0997 0.1204 0.1263 0.1148 0.1084 0.1219
0.1066 0.1291 0.1367 0.1248 0.1198 0.1320
0.1564 0.1548 0.1497 0.1357 0.1412 0.1593
0.1219 0.1635 0.1601 0.1465 0.1653 0.1911
0.1657 0.1885 0.1704 0.1586 0.1830 0.2074
monthAvg(:,:,25) =
0.1840 0.1840 0.1812 0.1801 0.1857 0.1876
0.1876 0.1934 0.1970 0.1964 0.1970 0.2009
0.1899 0.1925 0.2040 0.2190 0.2226 0.2093
0.2227 0.2027 0.2083 0.2353 0.2607 0.2286
0.1613 0.1926 0.2068 0.2397 0.2790 0.2490
0.1776 0.1993 0.2110 0.2448 0.2748 0.2490
monthAvg(:,:,26) =
0.1519 0.1576 0.1638 0.1763 0.1931 0.2014
0.1609 0.1747 0.1831 0.1878 0.1980 0.2084
0.1651 0.1812 0.2002 0.2145 0.2237 0.2182
0.2304 0.2057 0.2178 0.2537 0.2817 0.2511
0.1476 0.2072 0.2266 0.2735 0.3278 0.2969
0.1943 0.1975 0.2456 0.2947 0.3427 0.3119
monthAvg(:,:,27) =
0.1703 0.1703 0.1688 0.1710 0.1738 0.1678
0.2077 0.2049 0.2017 0.1931 0.1814 0.1756
0.2312 0.2264 0.2170 0.2112 0.1966 0.1830
0.3054 0.2568 0.2130 0.2045 0.2138 0.1948
0.2317 0.1986 0.2028 0.2053 0.2398 0.2180
0.3495 0.2237 0.2393 0.2560 0.2851 0.2494
monthAvg(:,:,28) =
0.3391 0.3169 0.2970 0.2736 0.2553 0.2458
0.3159 0.2972 0.2846 0.2620 0.2388 0.2382
0.2872 0.2731 0.2697 0.2639 0.2401 0.2313
0.3064 0.2762 0.2628 0.2618 0.2528 0.2294
0.2900 0.2750 0.2571 0.2600 0.2741 0.2462
0.3182 0.2907 0.2718 0.2778 0.2959 0.2678
monthAvg(:,:,29) =
0.4715 0.4781 0.4701 0.4545 0.4514 0.4464
0.4569 0.4662 0.4583 0.4331 0.4235 0.4256
0.4399 0.4352 0.4269 0.4276 0.4266 0.4191
0.4757 0.3932 0.3849 0.4051 0.4461 0.4263
0.3604 0.3639 0.3438 0.3597 0.4228 0.4119
0.2851 0.3208 0.3203 0.3384 0.3707 0.3583
monthAvg(:,:,30) =
0.3177 0.3173 0.3136 0.2888 0.2782 0.2866
0.3041 0.3005 0.3008 0.2780 0.2491 0.2599
0.2680 0.2697 0.2690 0.2626 0.2556 0.2653
0.2957 0.2721 0.2541 0.2429 0.2731 0.3098
0.2691 0.2515 0.2639 0.2445 0.2887 0.3442
0.3782 0.2959 0.2865 0.2670 0.2970 0.3398
monthAvg(:,:,31) =
0.2588 0.2570 0.2377 0.2097 0.1832 0.1641
0.2580 0.2731 0.2605 0.2225 0.1795 0.1508
0.2702 0.2789 0.2806 0.2517 0.2024 0.1501
0.3051 0.3236 0.3041 0.2952 0.2572 0.1846
0.3244 0.3687 0.3350 0.3384 0.3290 0.2581
0.3961 0.3790 0.3594 0.3806 0.3848 0.3109
monthAvg(:,:,32) =
0.2228 0.2175 0.2109 0.2063 0.2018 0.1901
0.2175 0.2247 0.2228 0.2094 0.2015 0.1973
0.2088 0.2187 0.2279 0.2211 0.2121 0.2045
0.2757 0.2625 0.2403 0.2478 0.2515 0.2278
0.2057 0.2454 0.2338 0.2626 0.2927 0.2657
0.2544 0.2287 0.2244 0.2666 0.3012 0.2714
monthAvg(:,:,33) =
0.3471 0.3366 0.3227 0.3073 0.3068 0.3017
0.3485 0.3304 0.3192 0.3058 0.3038 0.3072
0.3509 0.3128 0.3036 0.3184 0.3244 0.3132
0.4113 0.2851 0.2799 0.3125 0.3509 0.3186
0.2895 0.2782 0.2551 0.2816 0.3366 0.3075
0.2318 0.2386 0.2474 0.2742 0.3029 0.2770
monthAvg(:,:,34) =
0.1968 0.1846 0.1965 0.2014 0.2019 0.2037
0.2072 0.1807 0.1768 0.1805 0.1870 0.1948
0.2419 0.1889 0.1647 0.1660 0.1787 0.1855
0.3533 0.2113 0.1638 0.1573 0.1752 0.1713
0.2141 0.2252 0.1689 0.1525 0.1702 0.1609
0.1742 0.2050 0.1760 0.1632 0.1641 0.1462
monthAvg(:,:,35) =
0.2449 0.2464 0.2487 0.2430 0.2406 0.2319
0.2754 0.2737 0.2746 0.2638 0.2561 0.2471
0.3215 0.2943 0.2883 0.2907 0.2890 0.2699
0.4463 0.3131 0.2949 0.3045 0.3327 0.3029
0.3028 0.3218 0.2955 0.2991 0.3440 0.3172
0.2494 0.2820 0.2936 0.3042 0.3235 0.2963
monthAvg(:,:,36) =
0.0847 0.0861 0.1020 0.1277 0.1608 0.1759
0.0907 0.0921 0.1102 0.1378 0.1653 0.1817
0.0984 0.0991 0.1187 0.1583 0.1901 0.1907
0.1488 0.1132 0.1276 0.1760 0.2286 0.2137
0.1067 0.1322 0.1367 0.1802 0.2367 0.2240
0.1084 0.1308 0.1478 0.1852 0.2182 0.2056
monthAvg(:,:,37) =
0.2074 0.1883 0.1886 0.1988 0.2055 0.2211
0.1812 0.1763 0.1746 0.1837 0.1945 0.2196
0.1697 0.1693 0.1599 0.1738 0.1964 0.2244
0.1972 0.1769 0.1509 0.1583 0.1988 0.2219
0.1080 0.1644 0.1407 0.1384 0.1780 0.1992
0.0970 0.1364 0.1261 0.1312 0.1525 0.1607
monthAvg(:,:,38) =
0.1223 0.1138 0.1108 0.1196 0.1370 0.1584
0.1294 0.1221 0.1185 0.1200 0.1271 0.1510
0.1319 0.1243 0.1198 0.1216 0.1247 0.1448
0.1775 0.1415 0.1145 0.1142 0.1236 0.1445
0.1199 0.1228 0.1037 0.1036 0.1201 0.1465
0.1809 0.1361 0.1195 0.1115 0.1234 0.1450
monthAvg(:,:,39) =
0.1613 0.1656 0.1725 0.1758 0.1831 0.1935
0.1398 0.1388 0.1430 0.1459 0.1502 0.1603
0.1268 0.1187 0.1184 0.1289 0.1368 0.1410
0.1238 0.1037 0.1024 0.1133 0.1296 0.1281
0.0703 0.0879 0.0935 0.1002 0.1153 0.1150
0.0893 0.0879 0.0942 0.0971 0.1035 0.1091
monthAvg(:,:,40) =
0.2424 0.2343 0.2247 0.2160 0.2160 0.2068
0.2318 0.2261 0.2166 0.2015 0.1912 0.1908
0.2006 0.2087 0.2159 0.2148 0.2010 0.1905
0.2245 0.2219 0.2303 0.2397 0.2423 0.2170
0.2057 0.2259 0.2354 0.2527 0.2778 0.2498
0.2406 0.2360 0.2261 0.2519 0.2798 0.2565
monthAvg(:,:,41) =
0.2976 0.2924 0.2804 0.2671 0.2620 0.2565
0.2702 0.2797 0.2728 0.2556 0.2335 0.2381
0.2655 0.2755 0.2700 0.2560 0.2422 0.2451
0.3615 0.2936 0.2781 0.2601 0.2781 0.2887
0.2801 0.3048 0.2863 0.2684 0.3121 0.3308
0.2846 0.3143 0.2867 0.2819 0.3204 0.3304
monthAvg(:,:,42) =
0.2377 0.2551 0.2708 0.2862 0.3075 0.3419
0.2219 0.2572 0.2804 0.2919 0.3048 0.3433
0.2098 0.2572 0.2823 0.3032 0.3318 0.3657
0.2275 0.2558 0.2808 0.3018 0.3710 0.4187
0.1739 0.2308 0.2687 0.2830 0.3724 0.4496
0.1996 0.2608 0.2603 0.2704 0.3430 0.4242
monthAvg(:,:,43) =
0.2825 0.2750 0.2744 0.2792 0.2815 0.2733
0.2919 0.2965 0.2993 0.2910 0.2822 0.2817
0.2951 0.3043 0.3054 0.3098 0.2986 0.2919
0.3400 0.3563 0.3195 0.3278 0.3432 0.3136
0.3394 0.3367 0.3211 0.3321 0.3807 0.3399
0.4014 0.3328 0.3238 0.3475 0.3890 0.3379
monthAvg(:,:,44) =
0.2154 0.2260 0.2342 0.2465 0.2485 0.2261
0.2113 0.2300 0.2379 0.2361 0.2347 0.2256
0.1956 0.2161 0.2327 0.2348 0.2301 0.2231
0.2581 0.2492 0.2391 0.2544 0.2597 0.2348
0.1896 0.2287 0.2308 0.2681 0.3019 0.2686
0.2421 0.2112 0.2175 0.2705 0.3155 0.2805
monthAvg(:,:,45) =
0.1999 0.1911 0.1818 0.1752 0.1688 0.1627
0.1994 0.2003 0.1914 0.1719 0.1577 0.1569
0.1881 0.1923 0.1869 0.1676 0.1458 0.1437
0.2266 0.2128 0.1800 0.1681 0.1502 0.1342
0.1742 0.1945 0.1674 0.1702 0.1686 0.1438
0.2195 0.1895 0.1654 0.1781 0.1818 0.1543
monthAvg(:,:,46) =
0.2601 0.2426 0.2386 0.2329 0.2223 0.2059
0.2501 0.2482 0.2510 0.2369 0.2244 0.2150
0.2363 0.2418 0.2505 0.2472 0.2399 0.2283
0.2684 0.2884 0.2652 0.2725 0.2857 0.2577
0.2728 0.2933 0.2761 0.2960 0.3355 0.3021
0.3327 0.2876 0.2792 0.3152 0.3578 0.3193
monthAvg(:,:,47) =
0.3006 0.2810 0.2602 0.2427 0.2452 0.2447
0.2975 0.2780 0.2681 0.2547 0.2474 0.2550
0.2601 0.2518 0.2603 0.2668 0.2628 0.2633
0.2761 0.2689 0.2781 0.2824 0.3015 0.2948
0.3031 0.2650 0.2859 0.2889 0.3391 0.3284
0.4146 0.3284 0.2845 0.2856 0.3363 0.3214
monthAvg(:,:,48) =
0.1749 0.1613 0.1517 0.1524 0.1572 0.1593
0.1682 0.1626 0.1559 0.1478 0.1445 0.1486
0.1532 0.1503 0.1550 0.1545 0.1466 0.1385
0.1767 0.1550 0.1549 0.1663 0.1651 0.1409
0.1174 0.1486 0.1513 0.1684 0.1790 0.1544
0.1346 0.1532 0.1530 0.1646 0.1735 0.1540
monthAvg(:,:,49) =
0.1605 0.1613 0.1659 0.1677 0.1723 0.1788
0.1597 0.1635 0.1625 0.1547 0.1536 0.1673
0.1584 0.1594 0.1539 0.1455 0.1446 0.1611
0.1931 0.1593 0.1394 0.1350 0.1458 0.1654
0.1203 0.1385 0.1290 0.1260 0.1493 0.1771
0.1516 0.1437 0.1415 0.1361 0.1559 0.1799
monthAvg(:,:,50) =
0.1525 0.1555 0.1616 0.1702 0.1887 0.2105
0.1500 0.1540 0.1569 0.1609 0.1693 0.1869
0.1533 0.1572 0.1617 0.1673 0.1668 0.1625
0.1999 0.1724 0.1701 0.1776 0.1779 0.1409
0.1351 0.1657 0.1720 0.1885 0.1865 0.1347
0.1850 0.1832 0.1832 0.2012 0.1968 0.1462
monthAvg(:,:,51) =
0.1768 0.1757 0.1765 0.1853 0.1940 0.1906
0.1777 0.1823 0.1855 0.1830 0.1852 0.2006
0.1707 0.1844 0.1952 0.1954 0.1877 0.2096
0.2368 0.2116 0.1955 0.2023 0.2115 0.2163
0.1535 0.1598 0.1652 0.1834 0.2290 0.2226
0.2258 0.1659 0.1660 0.1835 0.2292 0.2270
monthAvg(:,:,52) =
0.1999 0.1879 0.1735 0.1557 0.1493 0.1476
0.2097 0.2052 0.1911 0.1672 0.1547 0.1566
0.2056 0.2086 0.2038 0.1889 0.1761 0.1668
0.2621 0.2552 0.2304 0.2224 0.2222 0.1990
0.2182 0.2685 0.2574 0.2543 0.2703 0.2431
0.2768 0.2782 0.2845 0.2878 0.2981 0.2647
monthAvg(:,:,53) =
0.1640 0.1600 0.1665 0.1837 0.2085 0.2168
0.1618 0.1615 0.1667 0.1712 0.1889 0.2047
0.1571 0.1580 0.1642 0.1602 0.1754 0.1965
0.1845 0.1719 0.1636 0.1528 0.1590 0.1872
0.1693 0.1764 0.1606 0.1523 0.1387 0.1660
0.2152 0.1995 0.1708 0.1592 0.1348 0.1401
monthAvg(:,:,54) =
0.2560 0.2577 0.2391 0.2215 0.2103 0.2121
0.2589 0.2675 0.2504 0.2275 0.2131 0.2192
0.2608 0.2695 0.2528 0.2425 0.2327 0.2284
0.2971 0.3008 0.2637 0.2577 0.2673 0.2458
0.2705 0.2940 0.2672 0.2599 0.2842 0.2601
0.3179 0.2984 0.2757 0.2701 0.2850 0.2576
monthAvg(:,:,55) =
0.2332 0.2392 0.2356 0.2243 0.2090 0.1939
0.2203 0.2310 0.2307 0.2171 0.1967 0.1820
0.2115 0.2160 0.2202 0.2203 0.2014 0.1752
0.2356 0.2187 0.2125 0.2173 0.2093 0.1676
0.1951 0.2224 0.2149 0.2124 0.1987 0.1527
0.2104 0.2328 0.2274 0.2200 0.1901 0.1397
monthAvg(:,:,56) =
0.2737 0.2842 0.2934 0.3069 0.3073 0.2885
0.2596 0.2879 0.3031 0.3049 0.3059 0.3030
0.2415 0.2726 0.2978 0.3049 0.3071 0.3176
0.2987 0.3124 0.3035 0.3242 0.3462 0.3408
0.2382 0.2929 0.2981 0.3379 0.4003 0.3863
0.2831 0.2542 0.2727 0.3366 0.4148 0.3943
monthAvg(:,:,57) =
0.1364 0.1427 0.1503 0.1646 0.1795 0.1841
0.1210 0.1339 0.1434 0.1517 0.1610 0.1682
0.1038 0.1195 0.1347 0.1495 0.1581 0.1567
0.1118 0.1102 0.1262 0.1554 0.1739 0.1569
0.0656 0.0885 0.1148 0.1553 0.1897 0.1741
0.1084 0.0948 0.1126 0.1513 0.1852 0.1720
monthAvg(:,:,58) =
0.1884 0.1667 0.1491 0.1397 0.1329 0.1229
0.1728 0.1560 0.1471 0.1418 0.1374 0.1367
0.1636 0.1478 0.1459 0.1497 0.1505 0.1518
0.2065 0.1626 0.1520 0.1629 0.1785 0.1731
0.1727 0.1871 0.1698 0.1759 0.2028 0.1932
0.1917 0.1930 0.1925 0.1959 0.2117 0.1921
monthAvg(:,:,59) =
0.1597 0.1444 0.1370 0.1455 0.1649 0.1733
0.1401 0.1296 0.1204 0.1225 0.1385 0.1574
0.1194 0.1148 0.1088 0.1139 0.1292 0.1427
0.1391 0.1199 0.1076 0.1168 0.1400 0.1417
0.1236 0.1343 0.1207 0.1242 0.1534 0.1536
0.1661 0.1576 0.1407 0.1359 0.1547 0.1505
monthAvg(:,:,60) =
0.1723 0.1795 0.1932 0.2087 0.2224 0.2195
0.1721 0.1854 0.2036 0.2168 0.2227 0.2208
0.1705 0.1815 0.2028 0.2308 0.2384 0.2222
0.1939 0.1898 0.2040 0.2392 0.2663 0.2309
0.1546 0.1765 0.2016 0.2370 0.2737 0.2365
0.1710 0.1762 0.1986 0.2359 0.2606 0.2238
monthAvg(:,:,61) =
0.1392 0.1408 0.1507 0.1581 0.1676 0.1739
0.1358 0.1396 0.1523 0.1605 0.1660 0.1792
0.1264 0.1296 0.1420 0.1605 0.1725 0.1820
0.1174 0.1115 0.1321 0.1535 0.1851 0.1902
0.0934 0.1022 0.1341 0.1489 0.1861 0.1926
0.1490 0.1369 0.1445 0.1558 0.1814 0.1822
monthAvg(:,:,62) =
0.0798 0.0904 0.0947 0.0946 0.0984 0.0967
0.0782 0.0892 0.0968 0.0974 0.0934 0.0943
0.0822 0.0913 0.1026 0.1112 0.1036 0.1031
0.0900 0.0921 0.1116 0.1300 0.1301 0.1278
0.0767 0.0977 0.1231 0.1436 0.1613 0.1604
0.1203 0.1196 0.1392 0.1572 0.1797 0.1805
monthAvg(:,:,63) =
0.1066 0.0991 0.0933 0.1012 0.1180 0.1184
0.1059 0.1047 0.1035 0.1149 0.1263 0.1278
0.1054 0.1073 0.1159 0.1377 0.1492 0.1361
0.1484 0.1295 0.1328 0.1565 0.1768 0.1519
0.0953 0.1378 0.1521 0.1698 0.1850 0.1645
0.1215 0.1411 0.1707 0.1826 0.1809 0.1666
monthAvg(:,:,64) =
0.1364 0.1443 0.1583 0.1797 0.1885 0.1836
0.1177 0.1318 0.1444 0.1546 0.1607 0.1669
0.1072 0.1213 0.1318 0.1357 0.1368 0.1448
0.1583 0.1416 0.1364 0.1425 0.1398 0.1326
0.0918 0.1239 0.1354 0.1556 0.1623 0.1448
0.1481 0.1194 0.1326 0.1627 0.1790 0.1572
monthAvg(:,:,65) =
0.1392 0.1523 0.1707 0.1831 0.1905 0.1986
0.1158 0.1272 0.1489 0.1651 0.1754 0.1883
0.1013 0.1049 0.1240 0.1505 0.1669 0.1782
0.1273 0.1085 0.1124 0.1327 0.1554 0.1577
0.0998 0.1253 0.1143 0.1262 0.1321 0.1306
0.1613 0.1447 0.1308 0.1343 0.1327 0.1162
monthAvg(:,:,66) =
0.1260 0.1195 0.1101 0.1084 0.1087 0.1028
0.1281 0.1322 0.1223 0.1086 0.1033 0.1006
0.1319 0.1426 0.1404 0.1256 0.1138 0.1027
0.2250 0.1903 0.1677 0.1641 0.1501 0.1218
0.1356 0.1711 0.1707 0.1923 0.1974 0.1613
0.2082 0.1571 0.1651 0.2020 0.2214 0.1841
monthAvg(:,:,67) =
0.1558 0.1581 0.1580 0.1596 0.1657 0.1624
0.1373 0.1482 0.1531 0.1501 0.1493 0.1526
0.1329 0.1438 0.1530 0.1558 0.1544 0.1468
0.1572 0.1467 0.1530 0.1623 0.1743 0.1547
0.1223 0.1423 0.1497 0.1605 0.1820 0.1641
0.1438 0.1484 0.1478 0.1564 0.1715 0.1562
monthAvg(:,:,68) =
0.1246 0.1327 0.1412 0.1603 0.1838 0.1760
0.1227 0.1356 0.1474 0.1600 0.1734 0.1692
0.1225 0.1343 0.1534 0.1718 0.1795 0.1622
0.1775 0.1613 0.1655 0.1897 0.2034 0.1710
0.1257 0.1538 0.1654 0.1974 0.2187 0.1868
0.1736 0.1596 0.1660 0.1984 0.2130 0.1824
monthAvg(:,:,69) =
0.0967 0.1029 0.0993 0.0886 0.1001 0.1192
0.1042 0.1019 0.0910 0.0840 0.0927 0.1141
0.1065 0.0973 0.0822 0.0836 0.0971 0.1144
0.1598 0.1185 0.0863 0.0904 0.1091 0.1178
0.1130 0.1148 0.0898 0.0965 0.1154 0.1182
0.1639 0.1223 0.0964 0.1020 0.1131 0.1100
monthAvg(:,:,70) =
0.1099 0.1517 0.1861 0.2038 0.2152 0.2073
0.0982 0.1438 0.1778 0.1883 0.1832 0.1846
0.0921 0.1311 0.1648 0.1768 0.1688 0.1691
0.1019 0.1256 0.1547 0.1633 0.1698 0.1677
0.0694 0.1244 0.1480 0.1470 0.1634 0.1681
0.0720 0.1271 0.1423 0.1323 0.1465 0.1483
monthAvg(:,:,71) =
0.2561 0.2528 0.2464 0.2394 0.2274 0.2021
0.2477 0.2536 0.2460 0.2238 0.2077 0.2015
0.2229 0.2301 0.2285 0.2134 0.1982 0.2000
0.2569 0.2342 0.2121 0.2150 0.2186 0.2115
0.1707 0.2032 0.1943 0.2131 0.2438 0.2334
0.2029 0.1891 0.1863 0.2105 0.2419 0.2329
monthAvg(:,:,72) =
0.2469 0.2420 0.2404 0.2489 0.2525 0.2365
0.2325 0.2352 0.2334 0.2277 0.2277 0.2265
0.1978 0.2087 0.2142 0.2122 0.2086 0.2126
0.2419 0.2308 0.2120 0.2194 0.2268 0.2127
0.1737 0.1991 0.2000 0.2236 0.2595 0.2344
0.2224 0.1805 0.1850 0.2209 0.2612 0.2326
monthAvg(:,:,73) =
0.1684 0.1508 0.1540 0.1652 0.1828 0.1931
0.1767 0.1681 0.1669 0.1690 0.1717 0.1834
0.1760 0.1757 0.1757 0.1809 0.1792 0.1820
0.2348 0.2177 0.1955 0.1958 0.2022 0.1985
0.2130 0.2182 0.2069 0.2079 0.2262 0.2145
0.2697 0.2323 0.2166 0.2196 0.2336 0.2129
monthAvg(:,:,74) =
0.2164 0.2048 0.1916 0.1862 0.1792 0.1559
0.2107 0.2057 0.1917 0.1740 0.1663 0.1542
0.1993 0.2018 0.1936 0.1720 0.1609 0.1511
0.2784 0.2270 0.1999 0.1931 0.1839 0.1585
0.1415 0.1634 0.1686 0.2002 0.2158 0.1810
0.1911 0.1351 0.1373 0.1884 0.2225 0.1854
monthAvg(:,:,75) =
0.1631 0.1329 0.1134 0.1035 0.0977 0.0954
0.1293 0.1051 0.0973 0.0933 0.0810 0.0866
0.0930 0.0819 0.0854 0.0865 0.0683 0.0718
0.0895 0.0751 0.0790 0.0804 0.0658 0.0776
0.0728 0.0788 0.0750 0.0717 0.0614 0.0944
0.1116 0.0941 0.0736 0.0616 0.0541 0.0969
monthAvg(:,:,76) =
0.1189 0.1120 0.1128 0.1142 0.1183 0.1209
0.1072 0.1026 0.1058 0.1070 0.1066 0.1150
0.0944 0.0922 0.0990 0.1075 0.1092 0.1111
0.1041 0.0899 0.0972 0.1060 0.1197 0.1200
0.0837 0.0949 0.0985 0.1006 0.1184 0.1266
0.1177 0.1062 0.1015 0.0996 0.1097 0.1185
monthAvg(:,:,77) =
0.1162 0.1270 0.1481 0.1694 0.1920 0.2080
0.1141 0.1306 0.1533 0.1725 0.1859 0.2002
0.1168 0.1300 0.1486 0.1743 0.1878 0.1865
0.1245 0.1220 0.1384 0.1582 0.1838 0.1687
0.0691 0.1000 0.1276 0.1327 0.1528 0.1400
0.0952 0.1085 0.1269 0.1208 0.1188 0.1093
monthAvg(:,:,78) =
0.0908 0.0944 0.0967 0.0986 0.1074 0.1185
0.0935 0.0951 0.0880 0.0816 0.0906 0.1091
0.0835 0.0821 0.0826 0.0812 0.0897 0.1055
0.0830 0.0787 0.0919 0.0998 0.1078 0.1187
0.0855 0.0902 0.1133 0.1224 0.1439 0.1465
0.1650 0.1304 0.1441 0.1488 0.1703 0.1655
monthAvg(:,:,79) =
0.1515 0.1439 0.1321 0.1282 0.1282 0.1185
0.1767 0.1614 0.1437 0.1278 0.1204 0.1196
0.1878 0.1702 0.1484 0.1320 0.1239 0.1230
0.2328 0.2003 0.1576 0.1444 0.1422 0.1371
0.2013 0.1957 0.1833 0.1750 0.1896 0.1728
0.2821 0.2159 0.2149 0.2205 0.2394 0.2129
monthAvg(:,:,80) =
0.1950 0.1959 0.2010 0.2005 0.2024 0.2049
0.2019 0.2081 0.2183 0.2191 0.2231 0.2323
0.2125 0.2126 0.2199 0.2347 0.2480 0.2535
0.2548 0.2095 0.2106 0.2298 0.2660 0.2617
0.1592 0.1783 0.1930 0.2083 0.2511 0.2477
0.1193 0.1567 0.1781 0.1965 0.2193 0.2147
monthAvg(:,:,81) =
0.1143 0.1123 0.1084 0.1074 0.1138 0.1245
0.1212 0.1125 0.1087 0.1049 0.1068 0.1269
0.1053 0.1009 0.1039 0.1049 0.1071 0.1281
0.1045 0.0934 0.1013 0.1073 0.1213 0.1398
0.0986 0.0997 0.1153 0.1180 0.1431 0.1565
0.1615 0.1342 0.1419 0.1377 0.1578 0.1644
monthAvg(:,:,82) =
0.1620 0.1579 0.1471 0.1228 0.0994 0.0846
0.1685 0.1709 0.1591 0.1286 0.1000 0.0891
0.1723 0.1714 0.1618 0.1363 0.1095 0.0968
0.2031 0.1852 0.1643 0.1493 0.1347 0.1237
0.1824 0.2057 0.1856 0.1744 0.1732 0.1639
0.2363 0.2345 0.2261 0.2135 0.2099 0.1906
monthAvg(:,:,83) =
0.1307 0.1283 0.1430 0.1645 0.1767 0.1785
0.1379 0.1412 0.1506 0.1666 0.1758 0.1820
0.1438 0.1469 0.1547 0.1768 0.1884 0.1836
0.1876 0.1773 0.1665 0.1892 0.2111 0.1899
0.1519 0.1813 0.1795 0.1989 0.2234 0.1999
0.1943 0.1828 0.1888 0.2117 0.2220 0.1936
monthAvg(:,:,84) =
0.2865 0.2949 0.2885 0.2735 0.2552 0.2299
0.2737 0.2893 0.2855 0.2616 0.2346 0.2200
0.2590 0.2777 0.2770 0.2624 0.2334 0.2147
0.2999 0.3018 0.2782 0.2692 0.2577 0.2246
0.2734 0.2824 0.2669 0.2699 0.2801 0.2383
0.3043 0.2776 0.2565 0.2686 0.2784 0.2358
monthAvg(:,:,85) =
0.2117 0.2159 0.2196 0.2246 0.2280 0.2187
0.2181 0.2286 0.2355 0.2337 0.2328 0.2306
0.2096 0.2207 0.2376 0.2521 0.2530 0.2426
0.2657 0.2497 0.2427 0.2708 0.2963 0.2665
0.2062 0.2432 0.2460 0.2753 0.3201 0.2899
0.2333 0.2342 0.2519 0.2850 0.3160 0.2859
monthAvg(:,:,86) =
0.1861 0.1877 0.1906 0.1940 0.2084 0.2100
0.1893 0.1908 0.2029 0.2133 0.2190 0.2167
0.1976 0.1944 0.2070 0.2355 0.2419 0.2169
0.2209 0.1877 0.2020 0.2294 0.2544 0.2110
0.1495 0.1541 0.1892 0.2053 0.2261 0.1841
0.1320 0.1542 0.1823 0.1921 0.1890 0.1514
monthAvg(:,:,87) =
0.1393 0.1348 0.1315 0.1310 0.1350 0.1300
0.1371 0.1351 0.1374 0.1383 0.1392 0.1380
0.1409 0.1326 0.1389 0.1540 0.1595 0.1465
0.1692 0.1423 0.1407 0.1651 0.1860 0.1592
0.1105 0.1442 0.1443 0.1644 0.1894 0.1648
0.1041 0.1451 0.1514 0.1634 0.1765 0.1531
monthAvg(:,:,88) =
0.1662 0.1635 0.1671 0.1800 0.2072 0.2275
0.1649 0.1603 0.1699 0.1901 0.2145 0.2353
0.1665 0.1561 0.1681 0.2105 0.2423 0.2435
0.1871 0.1506 0.1630 0.2100 0.2718 0.2534
0.1194 0.1283 0.1583 0.1932 0.2516 0.2394
0.1075 0.1250 0.1620 0.1894 0.2128 0.2078
monthAvg(:,:,89) =
0.1888 0.1877 0.1876 0.1810 0.1800 0.1804
0.1849 0.1776 0.1766 0.1735 0.1729 0.1756
0.1813 0.1633 0.1550 0.1647 0.1713 0.1695
0.1506 0.1285 0.1298 0.1425 0.1635 0.1563
0.0895 0.0902 0.1053 0.1172 0.1340 0.1363
0.0884 0.1003 0.1059 0.1099 0.1085 0.1145
monthAvg(:,:,90) =
0.2627 0.2642 0.2603 0.2561 0.2722 0.2831
0.2580 0.2582 0.2679 0.2760 0.2897 0.3025
0.2650 0.2552 0.2676 0.3052 0.3240 0.3131
0.3139 0.2418 0.2534 0.3000 0.3534 0.3218
0.2179 0.2111 0.2300 0.2613 0.3231 0.3022
0.1622 0.1881 0.2152 0.2385 0.2690 0.2571
monthAvg(:,:,91) =
0.2042 0.2154 0.2356 0.2619 0.2868 0.2996
0.1863 0.2098 0.2306 0.2465 0.2646 0.2861
0.1555 0.1833 0.2133 0.2379 0.2615 0.2802
0.1679 0.1779 0.1998 0.2376 0.2811 0.2941
0.1196 0.1693 0.1936 0.2352 0.2916 0.3110
0.1444 0.1561 0.1854 0.2283 0.2773 0.2920
monthAvg(:,:,92) =
0.2252 0.2439 0.2610 0.2789 0.2991 0.2884
0.2162 0.2441 0.2691 0.2841 0.2910 0.2892
0.2080 0.2344 0.2707 0.3043 0.3139 0.2881
0.2239 0.2298 0.2713 0.3188 0.3591 0.3151
0.2067 0.2326 0.2750 0.3188 0.3705 0.3394
0.2195 0.2558 0.2863 0.3155 0.3466 0.3234
monthAvg(:,:,93) =
0.1334 0.1299 0.1251 0.1319 0.1706 0.1924
0.1239 0.1196 0.1212 0.1328 0.1688 0.1947
0.1121 0.1056 0.1162 0.1461 0.1892 0.1960
0.1218 0.0977 0.1148 0.1577 0.2215 0.2148
0.0950 0.0942 0.1215 0.1622 0.2261 0.2255
0.1153 0.1170 0.1386 0.1702 0.2100 0.2111
monthAvg(:,:,94) =
0.2147 0.2077 0.2023 0.2050 0.2054 0.1885
0.2056 0.2020 0.1958 0.1864 0.1848 0.1818
0.1690 0.1726 0.1765 0.1688 0.1674 0.1716
0.1953 0.1650 0.1597 0.1627 0.1747 0.1706
0.1518 0.1460 0.1485 0.1598 0.1908 0.1816
0.2507 0.1866 0.1636 0.1673 0.1918 0.1739
monthAvg(:,:,95) =
0.2578 0.2588 0.2579 0.2588 0.2464 0.2161
0.2548 0.2666 0.2692 0.2588 0.2405 0.2215
0.2496 0.2606 0.2732 0.2701 0.2502 0.2269
0.2911 0.2829 0.2762 0.2895 0.2881 0.2502
0.2399 0.2761 0.2729 0.2973 0.3232 0.2841
0.2879 0.2822 0.2791 0.3045 0.3285 0.2869
monthAvg(:,:,96) =
0.1719 0.1767 0.1769 0.1741 0.1688 0.1506
0.1938 0.1974 0.1872 0.1641 0.1506 0.1454
0.1926 0.1900 0.1742 0.1492 0.1328 0.1362
0.2143 0.1655 0.1428 0.1370 0.1361 0.1375
0.1442 0.1302 0.1283 0.1356 0.1591 0.1542
0.2259 0.1617 0.1550 0.1571 0.1816 0.1668
monthAvg(:,:,97) =
0.1550 0.1618 0.1674 0.1724 0.1730 0.1636
0.1622 0.1701 0.1720 0.1648 0.1580 0.1598
0.1550 0.1613 0.1631 0.1571 0.1491 0.1530
0.1776 0.1535 0.1502 0.1567 0.1636 0.1607
0.1290 0.1432 0.1569 0.1685 0.1971 0.1900
0.2046 0.1652 0.1825 0.1952 0.2255 0.2113
monthAvg(:,:,98) =
0.1227 0.1231 0.1143 0.1087 0.1034 0.0973
0.1234 0.1254 0.1176 0.1091 0.1025 0.0998
0.1157 0.1163 0.1168 0.1166 0.1117 0.1038
0.1218 0.1165 0.1206 0.1315 0.1309 0.1111
0.0766 0.1173 0.1326 0.1486 0.1525 0.1259
0.1146 0.1147 0.1438 0.1637 0.1684 0.1381
monthAvg(:,:,99) =
0.1476 0.1548 0.1590 0.1628 0.1720 0.1818
0.1470 0.1548 0.1617 0.1642 0.1664 0.1737
0.1449 0.1474 0.1517 0.1610 0.1620 0.1590
0.1328 0.1244 0.1318 0.1382 0.1437 0.1300
0.0785 0.1017 0.1107 0.1099 0.1044 0.0869
0.0920 0.1195 0.1146 0.1019 0.0828 0.0723
monthAvg(:,:,100) =
0.1742 0.1667 0.1589 0.1472 0.1499 0.1524
0.1699 0.1606 0.1514 0.1371 0.1390 0.1522
0.1506 0.1422 0.1412 0.1384 0.1440 0.1538
0.1784 0.1422 0.1391 0.1485 0.1680 0.1672
0.1313 0.1318 0.1453 0.1595 0.1908 0.1822
0.2027 0.1574 0.1640 0.1747 0.1983 0.1809
monthAvg(:,:,101) =
0.2013 0.2152 0.2177 0.2090 0.2042 0.2365
0.1896 0.2079 0.2120 0.1939 0.1900 0.2403
0.1822 0.1983 0.2043 0.1918 0.2155 0.2460
0.2300 0.2129 0.2039 0.2030 0.2595 0.2708
0.1868 0.2083 0.2000 0.2179 0.2885 0.3008
0.2108 0.2032 0.1952 0.2297 0.2978 0.3077
monthAvg(:,:,102) =
0.4532 0.4772 0.4823 0.4690 0.4545 0.4266
0.4568 0.4830 0.4828 0.4520 0.4217 0.4073
0.4491 0.4670 0.4612 0.4479 0.4178 0.3935
0.4623 0.4417 0.4382 0.4419 0.4505 0.3991
0.4705 0.4189 0.4130 0.4160 0.4469 0.3928
0.4987 0.4159 0.3946 0.3996 0.4116 0.3610
monthAvg(:,:,103) =
0.3246 0.3175 0.3154 0.3099 0.3189 0.3245
0.3600 0.3488 0.3442 0.3354 0.3369 0.3425
0.4112 0.3592 0.3474 0.3580 0.3657 0.3576
0.5361 0.3577 0.3365 0.3551 0.3973 0.3748
0.3623 0.3657 0.3174 0.3232 0.3819 0.3686
0.2950 0.3133 0.3060 0.3154 0.3422 0.3267
monthAvg(:,:,104) =
0.2905 0.2994 0.3168 0.3393 0.3505 0.3515
0.2931 0.3134 0.3271 0.3299 0.3278 0.3414
0.2798 0.3022 0.3188 0.3276 0.3184 0.3325
0.3269 0.3160 0.3012 0.3164 0.3300 0.3280
0.2641 0.2728 0.2651 0.2852 0.3299 0.3185
0.3150 0.2703 0.2463 0.2637 0.2979 0.2795
monthAvg(:,:,105) =
0.1223 0.1422 0.1498 0.1569 0.1710 0.1805
0.1250 0.1489 0.1594 0.1626 0.1632 0.1806
0.1285 0.1437 0.1548 0.1645 0.1679 0.1843
0.1652 0.1415 0.1397 0.1527 0.1801 0.2066
0.1044 0.1351 0.1246 0.1298 0.1739 0.2178
0.1008 0.1243 0.1143 0.1125 0.1488 0.1990
monthAvg(:,:,106) =
0.2067 0.2465 0.2311 0.1901 0.1574 0.1348
0.2052 0.2574 0.2426 0.1979 0.1485 0.1216
0.2259 0.2674 0.2509 0.2097 0.1704 0.1399
0.3132 0.2907 0.2588 0.2156 0.2001 0.1829
0.2542 0.3065 0.2586 0.2120 0.2085 0.2144
0.2498 0.3331 0.2584 0.2104 0.2030 0.2113
monthAvg(:,:,107) =
0.1500 0.1560 0.1552 0.1480 0.1390 0.1300
0.1552 0.1677 0.1658 0.1529 0.1390 0.1344
0.1561 0.1707 0.1708 0.1620 0.1527 0.1461
0.1916 0.1807 0.1751 0.1692 0.1757 0.1664
0.1347 0.1748 0.1761 0.1696 0.1846 0.1803
0.1560 0.1748 0.1744 0.1694 0.1759 0.1701
monthAvg(:,:,108) =
0.1417 0.1366 0.1298 0.1212 0.1135 0.1026
0.1471 0.1443 0.1378 0.1248 0.1152 0.1069
0.1483 0.1455 0.1427 0.1358 0.1271 0.1126
0.1892 0.1613 0.1478 0.1487 0.1496 0.1244
0.1317 0.1555 0.1487 0.1538 0.1618 0.1356
0.1701 0.1695 0.1635 0.1615 0.1593 0.1316
monthAvg(:,:,109) =
0.1178 0.1295 0.1320 0.1362 0.1567 0.1652
0.1131 0.1248 0.1346 0.1454 0.1609 0.1717
0.1166 0.1198 0.1415 0.1699 0.1884 0.1798
0.1375 0.1226 0.1480 0.1857 0.2245 0.2016
0.0906 0.1216 0.1528 0.1875 0.2278 0.2123
0.0948 0.1355 0.1641 0.1922 0.2149 0.2049
monthAvg(:,:,110) =
0.1962 0.2118 0.2192 0.2280 0.2604 0.2723
0.2104 0.2183 0.2335 0.2469 0.2668 0.2786
0.2292 0.2188 0.2372 0.2776 0.2996 0.2835
0.2740 0.2082 0.2302 0.2831 0.3394 0.2977
0.1864 0.1941 0.2199 0.2603 0.3204 0.2837
0.1511 0.1865 0.2168 0.2493 0.2740 0.2409
monthAvg(:,:,111) =
0.1944 0.2048 0.2167 0.2369 0.2502 0.2393
0.1988 0.2101 0.2210 0.2263 0.2333 0.2344
0.1961 0.1996 0.2122 0.2220 0.2264 0.2287
0.2242 0.1752 0.1822 0.2133 0.2426 0.2300
0.1432 0.1342 0.1555 0.1913 0.2478 0.2327
0.1947 0.1476 0.1662 0.1922 0.2367 0.2186
monthAvg(:,:,112) =
0.1265 0.1209 0.1203 0.1298 0.1441 0.1474
0.1085 0.1035 0.1030 0.1067 0.1170 0.1300
0.0866 0.0847 0.0887 0.0946 0.1040 0.1131
0.0912 0.0803 0.0843 0.0950 0.1095 0.1116
0.0638 0.0771 0.0865 0.1016 0.1226 0.1273
0.1038 0.0900 0.0957 0.1114 0.1336 0.1353
monthAvg(:,:,113) =
0.1063 0.1079 0.1138 0.1210 0.1312 0.1337
0.0955 0.1094 0.1209 0.1277 0.1285 0.1323
0.0958 0.1166 0.1305 0.1347 0.1375 0.1343
0.1324 0.1352 0.1477 0.1402 0.1534 0.1584
0.1263 0.1558 0.1645 0.1505 0.1654 0.1829
0.1810 0.1963 0.1819 0.1605 0.1735 0.1869
monthAvg(:,:,114) =
0.1830 0.1854 0.1921 0.2002 0.2154 0.2240
0.1864 0.1907 0.1974 0.2023 0.2132 0.2275
0.1859 0.1880 0.1957 0.2126 0.2299 0.2323
0.2367 0.2033 0.1968 0.2221 0.2613 0.2473
0.1505 0.1717 0.1862 0.2182 0.2688 0.2545
0.1459 0.1506 0.1725 0.2141 0.2535 0.2392
monthAvg(:,:,115) =
0.0958 0.0960 0.1076 0.1216 0.1344 0.1334
0.0970 0.0960 0.1082 0.1242 0.1341 0.1367
0.0968 0.0952 0.1110 0.1327 0.1451 0.1357
0.1144 0.1016 0.1182 0.1398 0.1589 0.1377
0.0923 0.1120 0.1277 0.1466 0.1608 0.1386
0.1222 0.1310 0.1414 0.1543 0.1577 0.1342
monthAvg(:,:,116) =
0.1337 0.1298 0.1271 0.1245 0.1283 0.1258
0.1404 0.1345 0.1312 0.1280 0.1276 0.1280
0.1517 0.1361 0.1286 0.1327 0.1362 0.1365
0.1886 0.1451 0.1286 0.1340 0.1520 0.1486
0.1152 0.1393 0.1322 0.1325 0.1545 0.1523
0.1085 0.1365 0.1382 0.1384 0.1475 0.1432
monthAvg(:,:,117) =
0.1074 0.0964 0.0940 0.0969 0.1036 0.1162
0.1078 0.1007 0.0984 0.0970 0.0981 0.1013
0.1006 0.0973 0.0999 0.1007 0.0994 0.0934
0.1232 0.1139 0.1066 0.1068 0.1058 0.0917
0.0770 0.1100 0.1108 0.1118 0.1103 0.0952
0.1059 0.0964 0.1046 0.1152 0.1107 0.0947
monthAvg(:,:,118) =
0.1431 0.1434 0.1532 0.1705 0.1815 0.1665
0.1512 0.1554 0.1628 0.1679 0.1698 0.1639
0.1431 0.1486 0.1575 0.1667 0.1645 0.1567
0.1648 0.1440 0.1456 0.1679 0.1779 0.1598
0.1200 0.1195 0.1360 0.1680 0.1934 0.1710
0.1779 0.1367 0.1456 0.1774 0.2019 0.1749
monthAvg(:,:,119) =
0.0855 0.0635 0.0460 0.0446 0.0721 0.1016
0.0883 0.0664 0.0520 0.0501 0.0760 0.1059
0.0923 0.0693 0.0613 0.0648 0.0903 0.1115
0.1173 0.0835 0.0705 0.0775 0.1054 0.1192
0.0883 0.1006 0.0806 0.0841 0.1061 0.1194
0.1181 0.1117 0.0963 0.0913 0.1025 0.1129
monthAvg(:,:,120) =
0.2126 0.2081 0.1969 0.1775 0.1667 0.1553
0.2181 0.2130 0.2002 0.1778 0.1652 0.1592
0.2357 0.2125 0.1948 0.1804 0.1734 0.1599
0.3038 0.2177 0.1864 0.1744 0.1829 0.1611
0.1876 0.2126 0.1744 0.1597 0.1724 0.1550
0.1436 0.2012 0.1628 0.1482 0.1489 0.1348
monthAvg(:,:,121) =
0.1380 0.1246 0.1153 0.1169 0.1287 0.1371
0.1152 0.1152 0.1121 0.1200 0.1315 0.1451
0.0963 0.1093 0.1180 0.1348 0.1529 0.1627
0.1161 0.1244 0.1330 0.1514 0.1863 0.1988
0.0918 0.1366 0.1520 0.1664 0.2144 0.2349
0.1593 0.1681 0.1777 0.1906 0.2325 0.2483
monthAvg(:,:,122) =
0.1077 0.1423 0.1699 0.1892 0.1961 0.1962
0.0980 0.1343 0.1635 0.1833 0.1909 0.1958
0.0927 0.1201 0.1552 0.1911 0.2041 0.1968
0.1190 0.1214 0.1520 0.2017 0.2328 0.2093
0.0735 0.1225 0.1534 0.2039 0.2446 0.2233
0.0821 0.1167 0.1599 0.2082 0.2383 0.2161
monthAvg(:,:,123) =
0.2907 0.3143 0.3202 0.3167 0.3197 0.2957
0.2897 0.3168 0.3284 0.3195 0.3067 0.2962
0.2837 0.3063 0.3236 0.3389 0.3318 0.2980
0.3048 0.2895 0.3126 0.3462 0.3813 0.3249
0.2755 0.2729 0.3056 0.3351 0.3819 0.3367
0.2532 0.2810 0.3095 0.3275 0.3449 0.3072
monthAvg(:,:,124) =
0.2530 0.2574 0.2611 0.2739 0.2845 0.2773
0.2482 0.2637 0.2683 0.2657 0.2696 0.2751
0.2346 0.2510 0.2650 0.2674 0.2699 0.2734
0.2784 0.2748 0.2681 0.2875 0.3075 0.2903
0.2278 0.2655 0.2672 0.3019 0.3501 0.3280
0.2907 0.2731 0.2691 0.3083 0.3560 0.3289
monthAvg(:,:,125) =
0.1139 0.1008 0.0992 0.0969 0.0975 0.0968
0.1227 0.1159 0.1088 0.0939 0.0865 0.0929
0.1287 0.1249 0.1146 0.0960 0.0849 0.0944
0.1799 0.1399 0.1142 0.1020 0.0993 0.1147
0.1235 0.1227 0.1209 0.1202 0.1352 0.1520
0.2057 0.1441 0.1527 0.1549 0.1760 0.1841
monthAvg(:,:,126) =
0.1357 0.1214 0.1145 0.1135 0.1172 0.1130
0.1438 0.1269 0.1176 0.1127 0.1088 0.1002
0.1472 0.1274 0.1209 0.1200 0.1088 0.0872
0.1649 0.1400 0.1275 0.1254 0.1110 0.0800
0.1322 0.1507 0.1382 0.1334 0.1143 0.0766
0.1557 0.1617 0.1494 0.1444 0.1229 0.0862
monthAvg(:,:,127) =
0.1173 0.1289 0.1353 0.1295 0.1372 0.1566
0.1095 0.1218 0.1370 0.1311 0.1215 0.1366
0.1053 0.1138 0.1342 0.1341 0.1193 0.1117
0.1119 0.1093 0.1296 0.1298 0.1193 0.1014
0.0606 0.0951 0.1204 0.1206 0.1120 0.1027
0.0629 0.0906 0.1072 0.1103 0.1043 0.1015
monthAvg(:,:,128) =
0.2960 0.2996 0.2969 0.2991 0.3063 0.2930
0.2916 0.3141 0.3140 0.3016 0.2941 0.2969
0.2749 0.3021 0.3139 0.3108 0.3018 0.2932
0.3402 0.3216 0.3111 0.3196 0.3386 0.3129
0.2647 0.3165 0.3081 0.3202 0.3656 0.3441
0.3050 0.3255 0.3152 0.3246 0.3592 0.3380
monthAvg(:,:,129) =
0.1146 0.1116 0.1110 0.1150 0.1279 0.1344
0.1121 0.1114 0.1118 0.1139 0.1231 0.1366
0.1128 0.1079 0.1120 0.1231 0.1386 0.1415
0.1574 0.1253 0.1202 0.1350 0.1605 0.1510
0.0944 0.1237 0.1283 0.1422 0.1651 0.1551
0.1057 0.1184 0.1358 0.1508 0.1581 0.1455
monthAvg(:,:,130) =
0.3467 0.3511 0.3384 0.3195 0.3111 0.2809
0.3534 0.3501 0.3440 0.3283 0.3093 0.2880
0.3463 0.3391 0.3389 0.3522 0.3388 0.3018
0.3773 0.3141 0.3241 0.3578 0.3841 0.3299
0.3398 0.3157 0.3117 0.3395 0.3821 0.3357
0.2981 0.3013 0.3138 0.3373 0.3501 0.3105
monthAvg(:,:,131) =
0.1765 0.1819 0.1927 0.2171 0.2787 0.3285
0.1738 0.1788 0.1861 0.2045 0.2528 0.3049
0.2001 0.1768 0.1756 0.2004 0.2547 0.2905
0.2860 0.1816 0.1651 0.1883 0.2655 0.2964
0.2002 0.1916 0.1552 0.1674 0.2432 0.2847
0.1904 0.1830 0.1492 0.1556 0.2070 0.2401
monthAvg(:,:,132) =
0.1895 0.2124 0.2432 0.2663 0.2740 0.2555
0.1733 0.2015 0.2355 0.2566 0.2601 0.2505
0.1586 0.1795 0.2166 0.2515 0.2598 0.2431
0.1675 0.1671 0.1966 0.2458 0.2770 0.2497
0.1040 0.1526 0.1816 0.2317 0.2860 0.2750
0.1264 0.1440 0.1712 0.2176 0.2713 0.2709
monthAvg(:,:,133) =
0.1599 0.1560 0.1511 0.1467 0.1520 0.1618
0.1531 0.1465 0.1402 0.1388 0.1462 0.1613
0.1421 0.1331 0.1284 0.1299 0.1419 0.1562
0.1413 0.1272 0.1229 0.1216 0.1331 0.1471
0.0926 0.1213 0.1210 0.1181 0.1236 0.1341
0.1196 0.1289 0.1279 0.1240 0.1192 0.1218
monthAvg(:,:,134) =
0.1750 0.1920 0.2094 0.2257 0.2542 0.2873
0.1889 0.2055 0.2216 0.2363 0.2641 0.3015
0.2115 0.2152 0.2257 0.2540 0.2939 0.3124
0.2729 0.2266 0.2269 0.2607 0.3335 0.3318
0.1719 0.2285 0.2262 0.2481 0.3304 0.3354
0.1507 0.2041 0.2266 0.2469 0.2994 0.3064
monthAvg(:,:,135) =
0.3050 0.3004 0.2933 0.2815 0.2813 0.2755
0.3229 0.3151 0.3082 0.2965 0.2919 0.2936
0.3534 0.3220 0.3074 0.3157 0.3237 0.3155
0.4475 0.3240 0.2965 0.3158 0.3634 0.3433
0.3034 0.3181 0.2780 0.2905 0.3552 0.3373
0.2220 0.2694 0.2629 0.2807 0.3143 0.2936
monthAvg(:,:,136) =
0.1656 0.1882 0.2055 0.1955 0.1803 0.1718
0.1565 0.1982 0.2189 0.2041 0.1726 0.1679
0.1566 0.2075 0.2274 0.2091 0.1775 0.1643
0.2089 0.2261 0.2416 0.2083 0.1906 0.1796
0.2215 0.2532 0.2499 0.2077 0.2031 0.1985
0.2771 0.3201 0.2469 0.2033 0.2023 0.1945
monthAvg(:,:,137) =
0.1817 0.1735 0.1650 0.1599 0.1614 0.1528
0.1882 0.1841 0.1762 0.1665 0.1654 0.1614
0.1869 0.1829 0.1792 0.1775 0.1769 0.1629
0.2413 0.2111 0.1877 0.1877 0.1933 0.1640
0.1770 0.2084 0.1953 0.1949 0.1987 0.1625
0.1842 0.1874 0.1931 0.2033 0.1965 0.1552
monthAvg(:,:,138) =
0.1485 0.1434 0.1473 0.1605 0.1700 0.1752
0.1481 0.1485 0.1538 0.1583 0.1650 0.1801
0.1456 0.1502 0.1565 0.1649 0.1707 0.1940
0.1741 0.1863 0.1701 0.1804 0.1920 0.2013
0.1860 0.1882 0.1750 0.1905 0.2180 0.2072
0.2451 0.1930 0.1765 0.2000 0.2372 0.2121
monthAvg(:,:,139) =
0.2089 0.2021 0.1959 0.1933 0.1987 0.1842
0.1929 0.1854 0.1891 0.1919 0.1884 0.1747
0.1777 0.1666 0.1769 0.1962 0.1936 0.1650
0.1622 0.1463 0.1648 0.1890 0.2024 0.1631
0.1116 0.1214 0.1535 0.1753 0.1879 0.1538
0.1210 0.1420 0.1551 0.1694 0.1666 0.1365
monthAvg(:,:,140) =
0.1865 0.1895 0.1924 0.1975 0.2111 0.2087
0.1775 0.1771 0.1823 0.1838 0.1885 0.1915
0.1641 0.1555 0.1612 0.1752 0.1815 0.1695
0.1719 0.1290 0.1381 0.1603 0.1810 0.1547
0.1164 0.1082 0.1236 0.1401 0.1678 0.1499
0.1058 0.1056 0.1183 0.1290 0.1459 0.1376
monthAvg(:,:,141) =
0.1674 0.1826 0.2005 0.2251 0.2420 0.2386
0.1540 0.1736 0.1897 0.2009 0.2112 0.2211
0.1328 0.1525 0.1666 0.1765 0.1849 0.1962
0.1520 0.1471 0.1497 0.1658 0.1837 0.1828
0.0944 0.1277 0.1376 0.1607 0.1939 0.1917
0.1155 0.1154 0.1294 0.1574 0.1903 0.1896
monthAvg(:,:,142) =
0.2385 0.2489 0.2569 0.2677 0.2750 0.2588
0.2332 0.2511 0.2624 0.2630 0.2620 0.2593
0.2231 0.2390 0.2580 0.2725 0.2708 0.2562
0.2645 0.2517 0.2535 0.2821 0.3043 0.2677
0.2124 0.2347 0.2466 0.2798 0.3197 0.2864
0.2379 0.2384 0.2507 0.2819 0.3087 0.2769
monthAvg(:,:,143) =
0.2231 0.2348 0.2401 0.2444 0.2577 0.2690
0.2136 0.2349 0.2484 0.2502 0.2501 0.2622
0.2037 0.2236 0.2467 0.2609 0.2656 0.2640
0.2430 0.2263 0.2412 0.2604 0.2908 0.2867
0.1967 0.2176 0.2293 0.2481 0.2958 0.3026
0.2529 0.2633 0.2388 0.2454 0.2847 0.2883
monthAvg(:,:,144) =
0.2615 0.2697 0.2651 0.2609 0.2650 0.2639
0.2729 0.2818 0.2752 0.2691 0.2728 0.2842
0.2718 0.2724 0.2633 0.2779 0.2943 0.3006
0.3026 0.2513 0.2396 0.2675 0.3202 0.3114
0.2152 0.2299 0.2230 0.2434 0.3081 0.3004
0.2221 0.2289 0.2248 0.2413 0.2784 0.2641
monthAvg(:,:,145) =
0.1426 0.1279 0.1203 0.1162 0.1139 0.1001
0.1420 0.1349 0.1284 0.1180 0.1123 0.1023
0.1348 0.1320 0.1332 0.1253 0.1168 0.1046
0.1715 0.1575 0.1445 0.1433 0.1333 0.1134
0.1492 0.1644 0.1526 0.1600 0.1505 0.1232
0.1879 0.1695 0.1595 0.1733 0.1596 0.1225
monthAvg(:,:,146) =
0.1364 0.1253 0.1164 0.1116 0.1180 0.1189
0.1740 0.1611 0.1544 0.1474 0.1481 0.1445
0.2397 0.2032 0.1920 0.1987 0.2033 0.1839
0.3729 0.2335 0.2150 0.2302 0.2581 0.2238
0.2346 0.2428 0.2221 0.2343 0.2753 0.2432
0.2031 0.2144 0.2238 0.2445 0.2645 0.2312
monthAvg(:,:,147) =
0.2274 0.2069 0.1814 0.1537 0.1490 0.1578
0.2268 0.2151 0.1944 0.1669 0.1546 0.1648
0.2155 0.2118 0.1993 0.1808 0.1703 0.1722
0.2384 0.2358 0.2145 0.1978 0.2013 0.2046
0.2452 0.2502 0.2375 0.2196 0.2367 0.2423
0.3184 0.2754 0.2520 0.2441 0.2586 0.2536
monthAvg(:,:,148) =
0.2119 0.2357 0.2516 0.2592 0.2599 0.2340
0.2214 0.2485 0.2696 0.2727 0.2613 0.2402
0.2262 0.2530 0.2802 0.2991 0.2859 0.2467
0.2758 0.2728 0.2893 0.3164 0.3293 0.2731
0.2528 0.2662 0.2888 0.3121 0.3416 0.2940
0.2701 0.2772 0.2973 0.3093 0.3215 0.2820
monthAvg(:,:,149) =
0.3163 0.3180 0.3091 0.2947 0.2955 0.2762
0.3268 0.3246 0.3196 0.3032 0.2904 0.2763
0.3293 0.3159 0.3123 0.3206 0.3123 0.2757
0.3688 0.2943 0.2944 0.3145 0.3408 0.2863
0.3138 0.2818 0.2786 0.2886 0.3210 0.2733
0.2637 0.2646 0.2715 0.2755 0.2749 0.2291
monthAvg(:,:,150) =
0.0933 0.1150 0.1310 0.1406 0.1515 0.1505
0.0973 0.1180 0.1387 0.1501 0.1546 0.1555
0.1084 0.1174 0.1412 0.1639 0.1709 0.1583
0.1280 0.1137 0.1386 0.1673 0.1886 0.1689
0.0684 0.0987 0.1329 0.1603 0.1843 0.1738
0.0704 0.0960 0.1298 0.1547 0.1674 0.1602
monthAvg(:,:,151) =
0.2427 0.2556 0.2615 0.2668 0.2735 0.2597
0.2574 0.2748 0.2769 0.2616 0.2501 0.2505
0.2434 0.2579 0.2585 0.2414 0.2207 0.2223
0.2568 0.2134 0.2046 0.2041 0.2055 0.1990
0.1618 0.1609 0.1749 0.1815 0.2109 0.2029
0.2589 0.2074 0.2138 0.2091 0.2343 0.2207
monthAvg(:,:,152) =
0.2439 0.2586 0.2669 0.2736 0.2658 0.2383
0.2279 0.2496 0.2608 0.2569 0.2454 0.2320
0.2033 0.2276 0.2487 0.2516 0.2393 0.2253
0.2139 0.2126 0.2343 0.2573 0.2607 0.2291
0.1451 0.1794 0.2121 0.2508 0.2790 0.2475
0.1726 0.1799 0.2001 0.2379 0.2691 0.2419
monthAvg(:,:,153) =
0.2376 0.2666 0.2840 0.2969 0.3018 0.2755
0.2384 0.2754 0.2953 0.2953 0.2869 0.2734
0.2374 0.2677 0.2974 0.3086 0.2988 0.2699
0.2771 0.2941 0.3051 0.3294 0.3390 0.2881
0.2640 0.3168 0.3200 0.3452 0.3647 0.3168
0.2951 0.3270 0.3321 0.3578 0.3624 0.3117
monthAvg(:,:,154) =
0.2148 0.2073 0.2085 0.2051 0.2083 0.2190
0.2315 0.2225 0.2246 0.2224 0.2252 0.2336
0.2615 0.2337 0.2237 0.2355 0.2464 0.2460
0.3213 0.2294 0.2089 0.2206 0.2560 0.2436
0.1926 0.1905 0.1839 0.1875 0.2254 0.2131
0.1385 0.1613 0.1637 0.1708 0.1844 0.1689
monthAvg(:,:,155) =
0.2131 0.2142 0.2168 0.2124 0.2137 0.2120
0.2067 0.2032 0.2057 0.2030 0.2033 0.2044
size(monthAvg)
ans = 1×3
6 6 336
% Create a vector of seasons
seasons = string(month(dtime_mon,'shortname'));
seasons = replace(seasons,{'Dec' 'Jan' 'Feb'},'Sum');
seasons = replace(seasons,{'Mar' 'Apr' 'May'},'Fall');
seasons = replace(seasons,{'Jun' 'Jul' 'Aug'},'Win');
seasons = replace(seasons,{'Sep' 'Oct' 'Nov' },'Spr')
seasons = 336×1 string array
"Sum"
"Sum"
"Fall"
"Fall"
"Fall"
"Win"
"Win"
"Win"
"Spr"
"Spr"
"Spr"
"Sum"
"Sum"
"Sum"
"Fall"
"Fall"
"Fall"
"Win"
"Win"
"Win"
"Spr"
"Spr"
"Spr"
"Sum"
"Sum"
"Sum"
"Fall"
"Fall"
"Fall"
"Win"
% Extract the data for a specific season
monthAvg_sum = monthAvg(:,:,seasons=="Sum")
monthAvg_sum =
monthAvg_sum(:,:,1) =
0.1388 0.1424 0.1430 0.1456 0.1471 0.1460
0.1414 0.1510 0.1564 0.1502 0.1467 0.1535
0.1379 0.1488 0.1631 0.1634 0.1578 0.1636
0.2120 0.1888 0.1771 0.1885 0.1911 0.1807
0.1264 0.1777 0.1774 0.2029 0.2290 0.2055
0.1619 0.1527 0.1644 0.2028 0.2381 0.2114
monthAvg_sum(:,:,2) =
0.2553 0.2785 0.2944 0.3105 0.3250 0.3078
0.2465 0.2777 0.2988 0.3083 0.3096 0.3024
0.2395 0.2641 0.2974 0.3242 0.3262 0.2953
0.2666 0.2662 0.2955 0.3402 0.3694 0.3158
0.2319 0.2864 0.3004 0.3441 0.3876 0.3450
0.2341 0.3020 0.3150 0.3443 0.3712 0.3345
monthAvg_sum(:,:,3) =
0.1856 0.1915 0.1945 0.2002 0.2027 0.1946
0.1751 0.1924 0.1996 0.1969 0.1931 0.1928
0.1634 0.1796 0.1979 0.2048 0.2029 0.1899
0.1950 0.1996 0.2038 0.2214 0.2342 0.2060
0.1585 0.2207 0.2180 0.2352 0.2548 0.2309
0.1785 0.2207 0.2304 0.2461 0.2536 0.2291
monthAvg_sum(:,:,4) =
0.1344 0.1307 0.1261 0.1243 0.1227 0.1187
0.1273 0.1254 0.1178 0.1076 0.1036 0.1085
0.1131 0.1112 0.1038 0.0956 0.0939 0.1003
0.1191 0.0979 0.0899 0.0897 0.0978 0.1024
0.0767 0.0861 0.0808 0.0844 0.1001 0.1095
0.0834 0.0876 0.0767 0.0798 0.0936 0.1044
monthAvg_sum(:,:,5) =
0.1038 0.0954 0.0887 0.0864 0.0879 0.0850
0.1083 0.1023 0.0926 0.0833 0.0803 0.0748
0.1083 0.1038 0.0918 0.0879 0.0902 0.0801
0.1083 0.1008 0.0896 0.0838 0.0902 0.0735
0.0545 0.0750 0.0817 0.0771 0.0801 0.0674
0.0495 0.0551 0.0732 0.0779 0.0774 0.0743
monthAvg_sum(:,:,6) =
0.0980 0.1119 0.1134 0.1045 0.1049 0.1148
0.0997 0.1204 0.1263 0.1148 0.1084 0.1219
0.1066 0.1291 0.1367 0.1248 0.1198 0.1320
0.1564 0.1548 0.1497 0.1357 0.1412 0.1593
0.1219 0.1635 0.1601 0.1465 0.1653 0.1911
0.1657 0.1885 0.1704 0.1586 0.1830 0.2074
monthAvg_sum(:,:,7) =
0.1840 0.1840 0.1812 0.1801 0.1857 0.1876
0.1876 0.1934 0.1970 0.1964 0.1970 0.2009
0.1899 0.1925 0.2040 0.2190 0.2226 0.2093
0.2227 0.2027 0.2083 0.2353 0.2607 0.2286
0.1613 0.1926 0.2068 0.2397 0.2790 0.2490
0.1776 0.1993 0.2110 0.2448 0.2748 0.2490
monthAvg_sum(:,:,8) =
0.1519 0.1576 0.1638 0.1763 0.1931 0.2014
0.1609 0.1747 0.1831 0.1878 0.1980 0.2084
0.1651 0.1812 0.2002 0.2145 0.2237 0.2182
0.2304 0.2057 0.2178 0.2537 0.2817 0.2511
0.1476 0.2072 0.2266 0.2735 0.3278 0.2969
0.1943 0.1975 0.2456 0.2947 0.3427 0.3119
monthAvg_sum(:,:,9) =
0.0847 0.0861 0.1020 0.1277 0.1608 0.1759
0.0907 0.0921 0.1102 0.1378 0.1653 0.1817
0.0984 0.0991 0.1187 0.1583 0.1901 0.1907
0.1488 0.1132 0.1276 0.1760 0.2286 0.2137
0.1067 0.1322 0.1367 0.1802 0.2367 0.2240
0.1084 0.1308 0.1478 0.1852 0.2182 0.2056
monthAvg_sum(:,:,10) =
0.2074 0.1883 0.1886 0.1988 0.2055 0.2211
0.1812 0.1763 0.1746 0.1837 0.1945 0.2196
0.1697 0.1693 0.1599 0.1738 0.1964 0.2244
0.1972 0.1769 0.1509 0.1583 0.1988 0.2219
0.1080 0.1644 0.1407 0.1384 0.1780 0.1992
0.0970 0.1364 0.1261 0.1312 0.1525 0.1607
monthAvg_sum(:,:,11) =
0.1223 0.1138 0.1108 0.1196 0.1370 0.1584
0.1294 0.1221 0.1185 0.1200 0.1271 0.1510
0.1319 0.1243 0.1198 0.1216 0.1247 0.1448
0.1775 0.1415 0.1145 0.1142 0.1236 0.1445
0.1199 0.1228 0.1037 0.1036 0.1201 0.1465
0.1809 0.1361 0.1195 0.1115 0.1234 0.1450
monthAvg_sum(:,:,12) =
0.1749 0.1613 0.1517 0.1524 0.1572 0.1593
0.1682 0.1626 0.1559 0.1478 0.1445 0.1486
0.1532 0.1503 0.1550 0.1545 0.1466 0.1385
0.1767 0.1550 0.1549 0.1663 0.1651 0.1409
0.1174 0.1486 0.1513 0.1684 0.1790 0.1544
0.1346 0.1532 0.1530 0.1646 0.1735 0.1540
monthAvg_sum(:,:,13) =
0.1605 0.1613 0.1659 0.1677 0.1723 0.1788
0.1597 0.1635 0.1625 0.1547 0.1536 0.1673
0.1584 0.1594 0.1539 0.1455 0.1446 0.1611
0.1931 0.1593 0.1394 0.1350 0.1458 0.1654
0.1203 0.1385 0.1290 0.1260 0.1493 0.1771
0.1516 0.1437 0.1415 0.1361 0.1559 0.1799
monthAvg_sum(:,:,14) =
0.1525 0.1555 0.1616 0.1702 0.1887 0.2105
0.1500 0.1540 0.1569 0.1609 0.1693 0.1869
0.1533 0.1572 0.1617 0.1673 0.1668 0.1625
0.1999 0.1724 0.1701 0.1776 0.1779 0.1409
0.1351 0.1657 0.1720 0.1885 0.1865 0.1347
0.1850 0.1832 0.1832 0.2012 0.1968 0.1462
monthAvg_sum(:,:,15) =
0.1723 0.1795 0.1932 0.2087 0.2224 0.2195
0.1721 0.1854 0.2036 0.2168 0.2227 0.2208
0.1705 0.1815 0.2028 0.2308 0.2384 0.2222
0.1939 0.1898 0.2040 0.2392 0.2663 0.2309
0.1546 0.1765 0.2016 0.2370 0.2737 0.2365
0.1710 0.1762 0.1986 0.2359 0.2606 0.2238
monthAvg_sum(:,:,16) =
0.1392 0.1408 0.1507 0.1581 0.1676 0.1739
0.1358 0.1396 0.1523 0.1605 0.1660 0.1792
0.1264 0.1296 0.1420 0.1605 0.1725 0.1820
0.1174 0.1115 0.1321 0.1535 0.1851 0.1902
0.0934 0.1022 0.1341 0.1489 0.1861 0.1926
0.1490 0.1369 0.1445 0.1558 0.1814 0.1822
monthAvg_sum(:,:,17) =
0.0798 0.0904 0.0947 0.0946 0.0984 0.0967
0.0782 0.0892 0.0968 0.0974 0.0934 0.0943
0.0822 0.0913 0.1026 0.1112 0.1036 0.1031
0.0900 0.0921 0.1116 0.1300 0.1301 0.1278
0.0767 0.0977 0.1231 0.1436 0.1613 0.1604
0.1203 0.1196 0.1392 0.1572 0.1797 0.1805
monthAvg_sum(:,:,18) =
0.2469 0.2420 0.2404 0.2489 0.2525 0.2365
0.2325 0.2352 0.2334 0.2277 0.2277 0.2265
0.1978 0.2087 0.2142 0.2122 0.2086 0.2126
0.2419 0.2308 0.2120 0.2194 0.2268 0.2127
0.1737 0.1991 0.2000 0.2236 0.2595 0.2344
0.2224 0.1805 0.1850 0.2209 0.2612 0.2326
monthAvg_sum(:,:,19) =
0.1684 0.1508 0.1540 0.1652 0.1828 0.1931
0.1767 0.1681 0.1669 0.1690 0.1717 0.1834
0.1760 0.1757 0.1757 0.1809 0.1792 0.1820
0.2348 0.2177 0.1955 0.1958 0.2022 0.1985
0.2130 0.2182 0.2069 0.2079 0.2262 0.2145
0.2697 0.2323 0.2166 0.2196 0.2336 0.2129
monthAvg_sum(:,:,20) =
0.2164 0.2048 0.1916 0.1862 0.1792 0.1559
0.2107 0.2057 0.1917 0.1740 0.1663 0.1542
0.1993 0.2018 0.1936 0.1720 0.1609 0.1511
0.2784 0.2270 0.1999 0.1931 0.1839 0.1585
0.1415 0.1634 0.1686 0.2002 0.2158 0.1810
0.1911 0.1351 0.1373 0.1884 0.2225 0.1854
monthAvg_sum(:,:,21) =
0.2865 0.2949 0.2885 0.2735 0.2552 0.2299
0.2737 0.2893 0.2855 0.2616 0.2346 0.2200
0.2590 0.2777 0.2770 0.2624 0.2334 0.2147
0.2999 0.3018 0.2782 0.2692 0.2577 0.2246
0.2734 0.2824 0.2669 0.2699 0.2801 0.2383
0.3043 0.2776 0.2565 0.2686 0.2784 0.2358
monthAvg_sum(:,:,22) =
0.2117 0.2159 0.2196 0.2246 0.2280 0.2187
0.2181 0.2286 0.2355 0.2337 0.2328 0.2306
0.2096 0.2207 0.2376 0.2521 0.2530 0.2426
0.2657 0.2497 0.2427 0.2708 0.2963 0.2665
0.2062 0.2432 0.2460 0.2753 0.3201 0.2899
0.2333 0.2342 0.2519 0.2850 0.3160 0.2859
monthAvg_sum(:,:,23) =
0.1861 0.1877 0.1906 0.1940 0.2084 0.2100
0.1893 0.1908 0.2029 0.2133 0.2190 0.2167
0.1976 0.1944 0.2070 0.2355 0.2419 0.2169
0.2209 0.1877 0.2020 0.2294 0.2544 0.2110
0.1495 0.1541 0.1892 0.2053 0.2261 0.1841
0.1320 0.1542 0.1823 0.1921 0.1890 0.1514
monthAvg_sum(:,:,24) =
0.1719 0.1767 0.1769 0.1741 0.1688 0.1506
0.1938 0.1974 0.1872 0.1641 0.1506 0.1454
0.1926 0.1900 0.1742 0.1492 0.1328 0.1362
0.2143 0.1655 0.1428 0.1370 0.1361 0.1375
0.1442 0.1302 0.1283 0.1356 0.1591 0.1542
0.2259 0.1617 0.1550 0.1571 0.1816 0.1668
monthAvg_sum(:,:,25) =
0.1550 0.1618 0.1674 0.1724 0.1730 0.1636
0.1622 0.1701 0.1720 0.1648 0.1580 0.1598
0.1550 0.1613 0.1631 0.1571 0.1491 0.1530
0.1776 0.1535 0.1502 0.1567 0.1636 0.1607
0.1290 0.1432 0.1569 0.1685 0.1971 0.1900
0.2046 0.1652 0.1825 0.1952 0.2255 0.2113
monthAvg_sum(:,:,26) =
0.1227 0.1231 0.1143 0.1087 0.1034 0.0973
0.1234 0.1254 0.1176 0.1091 0.1025 0.0998
0.1157 0.1163 0.1168 0.1166 0.1117 0.1038
0.1218 0.1165 0.1206 0.1315 0.1309 0.1111
0.0766 0.1173 0.1326 0.1486 0.1525 0.1259
0.1146 0.1147 0.1438 0.1637 0.1684 0.1381
monthAvg_sum(:,:,27) =
0.1417 0.1366 0.1298 0.1212 0.1135 0.1026
0.1471 0.1443 0.1378 0.1248 0.1152 0.1069
0.1483 0.1455 0.1427 0.1358 0.1271 0.1126
0.1892 0.1613 0.1478 0.1487 0.1496 0.1244
0.1317 0.1555 0.1487 0.1538 0.1618 0.1356
0.1701 0.1695 0.1635 0.1615 0.1593 0.1316
monthAvg_sum(:,:,28) =
0.1178 0.1295 0.1320 0.1362 0.1567 0.1652
0.1131 0.1248 0.1346 0.1454 0.1609 0.1717
0.1166 0.1198 0.1415 0.1699 0.1884 0.1798
0.1375 0.1226 0.1480 0.1857 0.2245 0.2016
0.0906 0.1216 0.1528 0.1875 0.2278 0.2123
0.0948 0.1355 0.1641 0.1922 0.2149 0.2049
monthAvg_sum(:,:,29) =
0.1962 0.2118 0.2192 0.2280 0.2604 0.2723
0.2104 0.2183 0.2335 0.2469 0.2668 0.2786
0.2292 0.2188 0.2372 0.2776 0.2996 0.2835
0.2740 0.2082 0.2302 0.2831 0.3394 0.2977
0.1864 0.1941 0.2199 0.2603 0.3204 0.2837
0.1511 0.1865 0.2168 0.2493 0.2740 0.2409
monthAvg_sum(:,:,30) =
0.2126 0.2081 0.1969 0.1775 0.1667 0.1553
0.2181 0.2130 0.2002 0.1778 0.1652 0.1592
0.2357 0.2125 0.1948 0.1804 0.1734 0.1599
0.3038 0.2177 0.1864 0.1744 0.1829 0.1611
0.1876 0.2126 0.1744 0.1597 0.1724 0.1550
0.1436 0.2012 0.1628 0.1482 0.1489 0.1348
monthAvg_sum(:,:,31) =
0.1380 0.1246 0.1153 0.1169 0.1287 0.1371
0.1152 0.1152 0.1121 0.1200 0.1315 0.1451
0.0963 0.1093 0.1180 0.1348 0.1529 0.1627
0.1161 0.1244 0.1330 0.1514 0.1863 0.1988
0.0918 0.1366 0.1520 0.1664 0.2144 0.2349
0.1593 0.1681 0.1777 0.1906 0.2325 0.2483
monthAvg_sum(:,:,32) =
0.1077 0.1423 0.1699 0.1892 0.1961 0.1962
0.0980 0.1343 0.1635 0.1833 0.1909 0.1958
0.0927 0.1201 0.1552 0.1911 0.2041 0.1968
0.1190 0.1214 0.1520 0.2017 0.2328 0.2093
0.0735 0.1225 0.1534 0.2039 0.2446 0.2233
0.0821 0.1167 0.1599 0.2082 0.2383 0.2161
monthAvg_sum(:,:,33) =
0.1895 0.2124 0.2432 0.2663 0.2740 0.2555
0.1733 0.2015 0.2355 0.2566 0.2601 0.2505
0.1586 0.1795 0.2166 0.2515 0.2598 0.2431
0.1675 0.1671 0.1966 0.2458 0.2770 0.2497
0.1040 0.1526 0.1816 0.2317 0.2860 0.2750
0.1264 0.1440 0.1712 0.2176 0.2713 0.2709
monthAvg_sum(:,:,34) =
0.1599 0.1560 0.1511 0.1467 0.1520 0.1618
0.1531 0.1465 0.1402 0.1388 0.1462 0.1613
0.1421 0.1331 0.1284 0.1299 0.1419 0.1562
0.1413 0.1272 0.1229 0.1216 0.1331 0.1471
0.0926 0.1213 0.1210 0.1181 0.1236 0.1341
0.1196 0.1289 0.1279 0.1240 0.1192 0.1218
monthAvg_sum(:,:,35) =
0.1750 0.1920 0.2094 0.2257 0.2542 0.2873
0.1889 0.2055 0.2216 0.2363 0.2641 0.3015
0.2115 0.2152 0.2257 0.2540 0.2939 0.3124
0.2729 0.2266 0.2269 0.2607 0.3335 0.3318
0.1719 0.2285 0.2262 0.2481 0.3304 0.3354
0.1507 0.2041 0.2266 0.2469 0.2994 0.3064
monthAvg_sum(:,:,36) =
0.2615 0.2697 0.2651 0.2609 0.2650 0.2639
0.2729 0.2818 0.2752 0.2691 0.2728 0.2842
0.2718 0.2724 0.2633 0.2779 0.2943 0.3006
0.3026 0.2513 0.2396 0.2675 0.3202 0.3114
0.2152 0.2299 0.2230 0.2434 0.3081 0.3004
0.2221 0.2289 0.2248 0.2413 0.2784 0.2641
monthAvg_sum(:,:,37) =
0.1426 0.1279 0.1203 0.1162 0.1139 0.1001
0.1420 0.1349 0.1284 0.1180 0.1123 0.1023
0.1348 0.1320 0.1332 0.1253 0.1168 0.1046
0.1715 0.1575 0.1445 0.1433 0.1333 0.1134
0.1492 0.1644 0.1526 0.1600 0.1505 0.1232
0.1879 0.1695 0.1595 0.1733 0.1596 0.1225
monthAvg_sum(:,:,38) =
0.1364 0.1253 0.1164 0.1116 0.1180 0.1189
0.1740 0.1611 0.1544 0.1474 0.1481 0.1445
0.2397 0.2032 0.1920 0.1987 0.2033 0.1839
0.3729 0.2335 0.2150 0.2302 0.2581 0.2238
0.2346 0.2428 0.2221 0.2343 0.2753 0.2432
0.2031 0.2144 0.2238 0.2445 0.2645 0.2312
monthAvg_sum(:,:,39) =
0.1354 0.1365 0.1416 0.1465 0.1585 0.1573
0.1521 0.1478 0.1530 0.1576 0.1626 0.1612
0.1787 0.1586 0.1582 0.1750 0.1861 0.1782
0.2551 0.1712 0.1606 0.1815 0.2203 0.2091
0.1500 0.1623 0.1607 0.1768 0.2255 0.2229
0.1110 0.1449 0.1635 0.1874 0.2182 0.2153
monthAvg_sum(:,:,40) =
0.2201 0.2096 0.2026 0.2066 0.2183 0.2160
0.2169 0.2158 0.2070 0.2045 0.2083 0.2131
0.2173 0.2174 0.2149 0.2181 0.2219 0.2079
0.2673 0.2371 0.2280 0.2374 0.2578 0.2177
0.2171 0.2510 0.2428 0.2489 0.2760 0.2379
0.2207 0.2628 0.2588 0.2582 0.2651 0.2291
monthAvg_sum(:,:,41) =
0.2031 0.1749 0.1519 0.1420 0.1412 0.1353
0.1881 0.1627 0.1509 0.1437 0.1397 0.1402
0.1786 0.1565 0.1503 0.1510 0.1495 0.1471
0.2292 0.1713 0.1515 0.1538 0.1667 0.1577
0.1553 0.1767 0.1547 0.1533 0.1715 0.1654
0.1346 0.1553 0.1549 0.1606 0.1688 0.1619
monthAvg_sum(:,:,42) =
0.1228 0.1386 0.1461 0.1521 0.1631 0.1583
0.1245 0.1463 0.1592 0.1603 0.1580 0.1529
0.1254 0.1436 0.1664 0.1787 0.1710 0.1460
0.1596 0.1577 0.1729 0.1983 0.1984 0.1564
0.1034 0.1666 0.1802 0.2098 0.2198 0.1804
0.1293 0.1668 0.1908 0.2147 0.2232 0.1864
monthAvg_sum(:,:,43) =
0.1416 0.1453 0.1418 0.1377 0.1486 0.1599
0.1537 0.1608 0.1577 0.1440 0.1393 0.1549
0.1806 0.1804 0.1767 0.1675 0.1598 0.1610
0.2651 0.2118 0.2003 0.1942 0.2119 0.2078
0.1808 0.2244 0.2212 0.2140 0.2448 0.2446
0.1667 0.2305 0.2359 0.2357 0.2505 0.2438
monthAvg_sum(:,:,44) =
0.1425 0.1387 0.1398 0.1479 0.1635 0.1698
0.1295 0.1353 0.1423 0.1485 0.1573 0.1678
0.1204 0.1304 0.1407 0.1529 0.1621 0.1615
0.1265 0.1318 0.1392 0.1577 0.1778 0.1661
0.0959 0.1246 0.1385 0.1613 0.1922 0.1810
0.1064 0.1205 0.1400 0.1671 0.1979 0.1876
monthAvg_sum(:,:,45) =
0.2383 0.2269 0.2100 0.1948 0.1833 0.1615
0.2266 0.2334 0.2269 0.2055 0.1873 0.1761
0.2102 0.2228 0.2282 0.2176 0.2012 0.1903
0.2442 0.2508 0.2388 0.2406 0.2427 0.2227
0.2318 0.2603 0.2545 0.2649 0.2916 0.2697
0.3029 0.2667 0.2633 0.2871 0.3230 0.2927
monthAvg_sum(:,:,46) =
0.2305 0.2261 0.2221 0.2195 0.2304 0.2314
0.2292 0.2252 0.2256 0.2254 0.2279 0.2281
0.2234 0.2159 0.2183 0.2347 0.2392 0.2202
0.2390 0.2024 0.2060 0.2292 0.2521 0.2176
0.1859 0.1852 0.1955 0.2144 0.2406 0.2100
0.1683 0.1807 0.1963 0.2105 0.2218 0.1975
monthAvg_sum(:,:,47) =
0.1400 0.1332 0.1267 0.1229 0.1317 0.1459
0.1373 0.1326 0.1244 0.1138 0.1150 0.1286
0.1312 0.1274 0.1215 0.1119 0.1063 0.1104
0.1649 0.1568 0.1366 0.1280 0.1124 0.1009
0.1322 0.1716 0.1574 0.1511 0.1356 0.1134
0.1638 0.1691 0.1711 0.1722 0.1577 0.1309
monthAvg_sum(:,:,48) =
0.2516 0.2698 0.2955 0.3129 0.3400 0.3684
0.2592 0.2763 0.3021 0.3173 0.3417 0.3752
0.2543 0.2705 0.2918 0.3286 0.3633 0.3854
0.2723 0.2519 0.2727 0.3232 0.3965 0.4012
0.2027 0.2073 0.2478 0.2930 0.3829 0.3909
0.1598 0.1730 0.2286 0.2768 0.3320 0.3384
monthAvg_sum(:,:,49) =
0.1668 0.1617 0.1443 0.1620 0.1646 0.1615
0.1613 0.1588 0.1497 0.1624 0.1557 0.1614
0.1536 0.1501 0.1533 0.1717 0.1588 0.1582
0.1829 0.1474 0.1461 0.1772 0.1764 0.1628
0.0974 0.1123 0.1277 0.1721 0.1906 0.1773
0.1228 0.1036 0.1282 0.1763 0.1971 0.1853
monthAvg_sum(:,:,50) =
0.2955 0.2761 0.2550 0.2356 0.2298 0.2233
0.2706 0.2496 0.2281 0.2053 0.1966 0.2024
0.2331 0.2132 0.1933 0.1817 0.1761 0.1901
0.2209 0.1944 0.1681 0.1572 0.1700 0.1910
0.1712 0.1604 0.1452 0.1407 0.1668 0.1900
0.1844 0.1469 0.1264 0.1291 0.1566 0.1769
monthAvg_sum(:,:,51) =
0.2337 0.2532 0.2612 0.2640 0.2773 0.2736
0.2467 0.2669 0.2800 0.2818 0.2814 0.2784
0.2502 0.2675 0.2860 0.3124 0.3130 0.2811
0.2984 0.2694 0.2851 0.3244 0.3600 0.3030
0.2587 0.2582 0.2830 0.3135 0.3599 0.3124
0.2435 0.2518 0.2852 0.3087 0.3287 0.2899
monthAvg_sum(:,:,52) =
0.1930 0.2174 0.2353 0.2451 0.2510 0.2379
0.1927 0.2194 0.2430 0.2507 0.2424 0.2338
0.1956 0.2153 0.2412 0.2641 0.2558 0.2301
0.2270 0.2081 0.2323 0.2627 0.2799 0.2391
0.1979 0.1971 0.2199 0.2421 0.2666 0.2352
0.2023 0.2056 0.2135 0.2214 0.2265 0.2038
monthAvg_sum(:,:,53) =
0.1099 0.1088 0.1056 0.1168 0.1413 0.1574
0.1134 0.1200 0.1149 0.1244 0.1403 0.1535
0.1205 0.1319 0.1305 0.1331 0.1525 0.1581
0.1609 0.1524 0.1509 0.1417 0.1676 0.1812
0.1376 0.1674 0.1708 0.1551 0.1762 0.2025
0.1688 0.1953 0.1838 0.1692 0.1859 0.2070
monthAvg_sum(:,:,54) =
0.1923 0.1830 0.1629 0.1362 0.1137 0.1125
0.1863 0.1816 0.1622 0.1343 0.1122 0.1070
0.1814 0.1747 0.1551 0.1326 0.1128 0.0963
0.2339 0.2021 0.1599 0.1311 0.1115 0.0865
0.1536 0.1970 0.1663 0.1352 0.1140 0.0926
0.1567 0.1846 0.1654 0.1421 0.1185 0.0949
monthAvg_sum(:,:,55) =
0.2310 0.2460 0.2513 0.2346 0.2109 0.1856
0.2278 0.2442 0.2453 0.2214 0.1921 0.1699
0.2200 0.2305 0.2313 0.2183 0.1944 0.1591
0.2631 0.2418 0.2281 0.2171 0.2044 0.1521
0.1895 0.2369 0.2319 0.2245 0.2080 0.1493
0.1986 0.2265 0.2332 0.2381 0.2186 0.1586
monthAvg_sum(:,:,56) =
0.2626 0.2648 0.2795 0.2967 0.3010 0.2732
0.2622 0.2690 0.2924 0.3067 0.2933 0.2615
0.2547 0.2603 0.2940 0.3294 0.3090 0.2477
0.2795 0.2557 0.2871 0.3395 0.3394 0.2524
0.2653 0.2631 0.2812 0.3284 0.3448 0.2682
0.2599 0.2590 0.2802 0.3146 0.3218 0.2607
monthAvg_sum(:,:,57) =
0.1487 0.1508 0.1534 0.1501 0.1503 0.1442
0.1592 0.1551 0.1581 0.1563 0.1540 0.1480
0.1767 0.1558 0.1512 0.1615 0.1645 0.1518
0.2114 0.1531 0.1406 0.1528 0.1709 0.1498
0.1075 0.1263 0.1267 0.1368 0.1569 0.1356
0.0699 0.1033 0.1188 0.1337 0.1379 0.1137
monthAvg_sum(:,:,58) =
0.1600 0.1652 0.1739 0.1772 0.1820 0.1832
0.1626 0.1698 0.1762 0.1789 0.1775 0.1815
0.1784 0.1778 0.1733 0.1781 0.1878 0.1917
0.2358 0.1948 0.1731 0.1712 0.2022 0.2159
0.1725 0.1877 0.1664 0.1592 0.1997 0.2271
0.1674 0.1786 0.1502 0.1518 0.1861 0.2068
monthAvg_sum(:,:,59) =
0.1356 0.1472 0.1571 0.1613 0.1612 0.1505
0.1369 0.1536 0.1664 0.1676 0.1616 0.1534
0.1395 0.1538 0.1732 0.1840 0.1783 0.1575
0.1903 0.1798 0.1851 0.2043 0.2093 0.1722
0.1377 0.1894 0.1927 0.2185 0.2314 0.1908
0.1619 0.1843 0.1979 0.2258 0.2374 0.1973
monthAvg_sum(:,:,60) =
0.1974 0.1783 0.1592 0.1394 0.1226 0.1128
0.1966 0.1923 0.1786 0.1520 0.1275 0.1164
0.2025 0.2029 0.1939 0.1744 0.1496 0.1280
0.2213 0.2408 0.2179 0.2125 0.1982 0.1600
0.2320 0.2598 0.2417 0.2487 0.2518 0.2075
0.2565 0.2485 0.2522 0.2812 0.2873 0.2352
monthAvg_sum(:,:,61) =
0.1447 0.1490 0.1566 0.1687 0.1768 0.1719
0.1474 0.1595 0.1687 0.1743 0.1783 0.1807
0.1442 0.1597 0.1761 0.1869 0.1921 0.1900
0.2064 0.1921 0.1865 0.2037 0.2238 0.2181
0.1319 0.1888 0.1894 0.2114 0.2497 0.2538
0.1682 0.1810 0.1950 0.2173 0.2532 0.2589
monthAvg_sum(:,:,62) =
0.1349 0.1477 0.1654 0.1841 0.1852 0.1683
0.1353 0.1502 0.1680 0.1799 0.1755 0.1618
0.1342 0.1438 0.1651 0.1824 0.1819 0.1574
0.1726 0.1634 0.1677 0.1877 0.2002 0.1659
0.1434 0.1747 0.1772 0.1925 0.2075 0.1807
0.1907 0.1838 0.1905 0.2019 0.2048 0.1740
monthAvg_sum(:,:,63) =
0.1413 0.1306 0.1156 0.1033 0.0941 0.1008
0.1586 0.1579 0.1504 0.1364 0.1205 0.1137
0.1610 0.1686 0.1766 0.1729 0.1525 0.1378
0.2477 0.2267 0.2097 0.2121 0.1980 0.1695
0.1849 0.2275 0.2137 0.2318 0.2428 0.2016
0.2282 0.2059 0.2003 0.2293 0.2527 0.2107
monthAvg_sum(:,:,64) =
0.1543 0.1638 0.1610 0.1511 0.1485 0.1485
0.1390 0.1551 0.1534 0.1494 0.1481 0.1558
0.1349 0.1438 0.1451 0.1647 0.1741 0.1740
0.1841 0.1553 0.1468 0.1791 0.2146 0.2090
0.1421 0.1592 0.1504 0.1834 0.2328 0.2352
0.1506 0.1452 0.1513 0.1879 0.2271 0.2313
monthAvg_sum(:,:,65) =
0.2128 0.2017 0.1636 0.1164 0.0785 0.0640
0.2195 0.2171 0.1820 0.1329 0.0888 0.0761
0.2421 0.2310 0.1948 0.1528 0.1146 0.1011
0.3415 0.2634 0.2033 0.1656 0.1456 0.1336
0.2207 0.2675 0.1984 0.1603 0.1548 0.1523
0.1756 0.2523 0.1853 0.1547 0.1470 0.1463
monthAvg_sum(:,:,66) =
0.1069 0.0929 0.0863 0.0902 0.1057 0.1129
0.1118 0.0984 0.0899 0.0903 0.1025 0.1127
0.1158 0.1022 0.0925 0.1004 0.1153 0.1163
0.1407 0.1090 0.0974 0.1114 0.1389 0.1341
0.1039 0.1068 0.1038 0.1192 0.1559 0.1539
0.1295 0.1172 0.1155 0.1319 0.1637 0.1625
monthAvg_sum(:,:,67) =
0.2342 0.2357 0.2386 0.2476 0.2541 0.2434
0.2311 0.2440 0.2462 0.2403 0.2349 0.2317
0.2163 0.2325 0.2451 0.2440 0.2340 0.2201
0.2727 0.2631 0.2536 0.2598 0.2598 0.2250
0.2021 0.2576 0.2569 0.2716 0.2847 0.2445
0.2357 0.2455 0.2544 0.2764 0.2846 0.2407
monthAvg_sum(:,:,68) =
0.1081 0.1051 0.0993 0.0965 0.1141 0.1351
0.1110 0.1097 0.1013 0.0915 0.1057 0.1323
0.1201 0.1133 0.1015 0.0954 0.1134 0.1321
0.1543 0.1241 0.1047 0.1039 0.1400 0.1495
0.1257 0.1355 0.1137 0.1130 0.1637 0.1728
0.1390 0.1570 0.1272 0.1252 0.1702 0.1758
monthAvg_sum(:,:,69) =
0.1825 0.1879 0.1709 0.1631 0.1741 0.1904
0.1866 0.1942 0.1780 0.1699 0.1831 0.2110
0.2117 0.2040 0.1774 0.1781 0.2089 0.2360
0.3083 0.2290 0.1758 0.1769 0.2373 0.2532
0.1696 0.2224 0.1681 0.1644 0.2317 0.2470
0.1340 0.1946 0.1576 0.1698 0.2126 0.2205
monthAvg_sum(:,:,70) =
0.2461 0.2438 0.2384 0.2290 0.2253 0.2129
0.2403 0.2380 0.2345 0.2230 0.2164 0.2089
0.2325 0.2232 0.2191 0.2225 0.2222 0.2071
0.2447 0.2138 0.2057 0.2164 0.2361 0.2121
0.1761 0.1888 0.1947 0.2033 0.2283 0.2083
0.1543 0.1703 0.1842 0.1941 0.2015 0.1845
monthAvg_sum(:,:,71) =
0.2085 0.2292 0.2292 0.2166 0.2114 0.2010
0.1994 0.2142 0.2134 0.1998 0.1870 0.1760
0.1872 0.1907 0.1932 0.1926 0.1795 0.1514
0.1900 0.1728 0.1783 0.1863 0.1829 0.1429
0.1345 0.1520 0.1680 0.1816 0.1842 0.1460
0.1392 0.1542 0.1644 0.1791 0.1802 0.1452
monthAvg_sum(:,:,72) =
0.2559 0.2742 0.2833 0.2843 0.2920 0.2841
0.2819 0.2973 0.3086 0.3072 0.3060 0.3042
0.3105 0.3058 0.3164 0.3400 0.3434 0.3218
0.3824 0.3001 0.3105 0.3478 0.3878 0.3424
0.2921 0.2827 0.3003 0.3286 0.3819 0.3410
0.2500 0.2718 0.2982 0.3230 0.3446 0.3038
monthAvg_sum(:,:,73) =
0.1976 0.2057 0.2182 0.2270 0.2495 0.2585
0.2038 0.2080 0.2225 0.2327 0.2478 0.2581
0.2190 0.2062 0.2149 0.2451 0.2656 0.2560
0.2555 0.1962 0.2000 0.2349 0.2836 0.2550
0.1394 0.1589 0.1789 0.2048 0.2549 0.2300
0.0897 0.1320 0.1635 0.1886 0.2096 0.1864
monthAvg_sum(:,:,74) =
0.2371 0.2434 0.2529 0.2721 0.2971 0.2962
0.2616 0.2669 0.2720 0.2698 0.2780 0.2922
0.2454 0.2471 0.2545 0.2698 0.2716 0.2823
0.2858 0.2495 0.2254 0.2535 0.2895 0.2813
0.2135 0.2053 0.2209 0.2419 0.3104 0.2939
0.3085 0.2444 0.2545 0.2706 0.3220 0.2969
monthAvg_sum(:,:,75) =
0.2634 0.2830 0.2964 0.2995 0.3071 0.3065
0.2809 0.3013 0.3159 0.3148 0.3136 0.3188
0.3002 0.3048 0.3181 0.3446 0.3493 0.3369
0.3646 0.2979 0.3111 0.3609 0.4135 0.3768
0.2957 0.2925 0.3005 0.3443 0.4233 0.3948
0.2635 0.2858 0.3086 0.3463 0.3930 0.3712
monthAvg_sum(:,:,76) =
0.1257 0.1335 0.1296 0.1186 0.1058 0.0948
0.1218 0.1334 0.1333 0.1184 0.0994 0.0965
0.1233 0.1273 0.1336 0.1258 0.1073 0.0962
0.1317 0.1206 0.1316 0.1318 0.1218 0.1020
0.1076 0.1231 0.1318 0.1336 0.1272 0.1096
0.1257 0.1473 0.1430 0.1370 0.1252 0.1122
monthAvg_sum(:,:,77) =
0.1165 0.1089 0.1117 0.1168 0.1224 0.1223
0.1215 0.1166 0.1186 0.1201 0.1228 0.1232
0.1214 0.1178 0.1197 0.1263 0.1290 0.1226
0.1544 0.1285 0.1218 0.1338 0.1423 0.1240
0.0943 0.1147 0.1196 0.1381 0.1533 0.1299
0.1180 0.1051 0.1174 0.1422 0.1554 0.1287
monthAvg_sum(:,:,78) =
0.1941 0.1989 0.2047 0.2204 0.2283 0.2173
0.1956 0.2083 0.2123 0.2107 0.2126 0.2131
0.1831 0.1994 0.2095 0.2083 0.2044 0.2069
0.2159 0.1877 0.1876 0.2089 0.2219 0.2080
0.1222 0.1435 0.1582 0.1941 0.2392 0.2207
0.1953 0.1539 0.1704 0.1950 0.2360 0.2154
monthAvg_sum(:,:,79) =
0.1676 0.1908 0.2098 0.2274 0.2488 0.2615
0.1515 0.1855 0.2159 0.2366 0.2441 0.2556
0.1541 0.1867 0.2248 0.2577 0.2788 0.2764
0.2176 0.2078 0.2376 0.2747 0.3329 0.3413
0.1480 0.2101 0.2411 0.2776 0.3522 0.3773
0.1490 0.2217 0.2416 0.2791 0.3377 0.3551
monthAvg_sum(:,:,80) =
0.1584 0.1771 0.2083 0.2411 0.2689 0.2932
0.1443 0.1773 0.2152 0.2416 0.2600 0.2900
0.1366 0.1749 0.2182 0.2495 0.2823 0.3048
0.1717 0.1925 0.2254 0.2613 0.3279 0.3648
0.1508 0.2096 0.2312 0.2669 0.3500 0.4001
0.1798 0.2400 0.2396 0.2725 0.3458 0.3856
monthAvg_sum(:,:,81) =
0.2593 0.2680 0.2771 0.2857 0.3053 0.3016
0.2684 0.2763 0.2924 0.3010 0.3061 0.3063
0.2691 0.2754 0.2936 0.3272 0.3333 0.3087
0.3085 0.2620 0.2844 0.3297 0.3735 0.3281
0.2538 0.2453 0.2732 0.3052 0.3612 0.3290
0.2132 0.2413 0.2714 0.2918 0.3154 0.2961
monthAvg_sum(:,:,82) =
0.2422 0.2214 0.2020 0.1951 0.2046 0.1920
0.2343 0.2200 0.2084 0.2016 0.2032 0.1949
0.2239 0.2078 0.2100 0.2227 0.2258 0.1951
0.2371 0.2029 0.2099 0.2379 0.2599 0.2112
0.2245 0.2167 0.2138 0.2408 0.2662 0.2251
0.2222 0.2466 0.2283 0.2414 0.2513 0.2174
monthAvg_sum(:,:,83) =
0.1497 0.1399 0.1288 0.1258 0.1407 0.1589
0.1546 0.1428 0.1343 0.1306 0.1353 0.1502
0.1498 0.1359 0.1371 0.1431 0.1461 0.1494
0.1760 0.1535 0.1495 0.1599 0.1689 0.1678
0.1535 0.1718 0.1697 0.1755 0.1891 0.1885
0.2013 0.1894 0.1906 0.1909 0.1978 0.1913
monthAvg_sum(:,:,84) =
0.1612 0.1575 0.1537 0.1575 0.1642 0.1602
0.1684 0.1715 0.1648 0.1541 0.1574 0.1610
0.1635 0.1724 0.1684 0.1548 0.1575 0.1653
0.2344 0.2245 0.1873 0.1779 0.1801 0.1767
0.2017 0.2181 0.1950 0.2040 0.2193 0.2021
0.2647 0.2058 0.1926 0.2207 0.2461 0.2178
size(monthAvg_sum)
ans = 1×3
6 6 84
dtime_sum = dtime_mon(seasons=="Sum")
dtime_sum = 84×1 datetime array
01-Jan-1993
01-Feb-1993
01-Dec-1993
01-Jan-1994
01-Feb-1994
01-Dec-1994
01-Jan-1995
01-Feb-1995
01-Dec-1995
01-Jan-1996
01-Feb-1996
01-Dec-1996
01-Jan-1997
01-Feb-1997
01-Dec-1997
01-Jan-1998
01-Feb-1998
01-Dec-1998
01-Jan-1999
01-Feb-1999
01-Dec-1999
01-Jan-2000
01-Feb-2000
01-Dec-2000
01-Jan-2001
01-Feb-2001
01-Dec-2001
01-Jan-2002
01-Feb-2002
01-Dec-2002
Pepe Grillo
le 4 Oct 2023
Great! works perfect! and also I learn about this, thats more important that just to make clics!
Thanks!!
Plus de réponses (0)
Catégories
En savoir plus sur Tables dans Centre d'aide et File Exchange
Voir également
le 3 Oct 2023
le 4 Oct 2023
Community Treasure Hunt
Find the treasures in MATLAB Central and discover how the community can help you!
Start Hunting!
Translated by 
Sélectionner un site web
Choisissez un site web pour accéder au contenu traduit dans votre langue (lorsqu'il est disponible) et voir les événements et les offres locales. D’après votre position, nous vous recommandons de sélectionner la région suivante : .
Vous pouvez également sélectionner un site web dans la liste suivante :
Comment optimiser les performances du site
Pour optimiser les performances du site, sélectionnez la région Chine (en chinois ou en anglais). Les sites de MathWorks pour les autres pays ne sont pas optimisés pour les visites provenant de votre région.
Amériques
- América Latina (Español)
- Canada (English)
- United States (English)
Europe
- Belgium (English)
- Denmark (English)
- Deutschland (Deutsch)
- España (Español)
- Finland (English)
- France (Français)
- Ireland (English)
- Italia (Italiano)
- Luxembourg (English)
- Netherlands (English)
- Norway (English)
- Österreich (Deutsch)
- Portugal (English)
- Sweden (English)
- Switzerland
- United Kingdom (English)