自然科学、特に応用統計学を含む大気科学や地球科学において、異常とは物理量の期待値からの持続的な偏差、例えば測定値と傾向やモデル予測との間の系統的な差異のことである。 [ 1 ] 同様に、標準化異常は異常を標準偏差で割った値に等しい。[ 1 ] 異常のグループは、地図として空間的に、または時系列として時間的に分析することができる。これを孤立した外れ値と混同してはならない。大気科学や地球物理学にその例がある。
異常時系列の形成に使用される位置とスケールの尺度は、定数である場合もあれば、それ自体が時系列またはマップである場合もあります。例えば、元の時系列が毎日の平均気温で構成されている場合、季節変動の影響は季節除去フィルターを用いて除去できます。
外れ値の影響に耐性のあるロバスト統計が、変換の基礎として使用されることがあります。[ 1 ]
大気科学では、気候学的な年周期が期待値としてしばしば用いられます。有名な大気異常としては、例えば南方振動指数(SOI)や北大西洋振動指数(NAO)が挙げられます。SOIはエルニーニョ現象の大気成分であり、NAOは大西洋の低気圧の出口を変化させることでヨーロッパの気象に重要な役割を果たしています。気候の平年値を用いて気候異常を導出することもできます。[ 2 ]