水团分析中的模糊数学方法

使用多年平均温盐资料,应用模糊数学的一系列方法,对渤、黄、东海整个海域逐月进行了水团划分与分析。用移动格域法和模糊积分法确定水团的聚类中心,依Fuzzy-F统计判定海区内水团的个数;用模糊ISODATA聚类法调整软划分矩阵,依模糊贴近度衡量水团之间的相近程度,用模糊熵讨论水团的不均匀程度,从而给出了在水团分析中系统地应用模糊数学方法的实例和计算流程。     

黄、东海春季水团的模糊判别分析

使用1987年5～6月黄、东海的调查资料,在水团多元模糊划分的基础上,引入了使用隶属函数的模糊判别分析,对海域中的11个水团模糊划分的有效性,给出了合理的判别方法,使水团的模糊分析增添了新的内容,得到了一些有益的结论。同时,简要地分析了各水团的分布与特征。     

模糊数学方法在南海北部海区水团分析中的应用

本文将模糊数学的多种方法,用于南海北部海区的水团分析.在用模糊聚类方法划分水团时,提出了基于欧氏距离的相似关系,同时提出了基于F-检验而决定水团个数的方法.以模糊聚类划出的水团为基础,再用软划分方法,对水团边界和测样归属进行合理调整.根据上述结果及区域海洋学的分析,在该海区划出了8个水团:沿岸冲淡水团F、近岸混合水团M、暖表层水团WS、表层水团S、表次层混合水团SU、次层水团U、次中层混合水团UI和中层水团I.将各类水团在-S图解上的点集,归结为变形椭圆凸点集、半无界凸点集和单侧凹点集3种类型.分别提出了建立相应隶属函数的方法,并给出了拟合结果.计算了各季节各水团的熵,讨论了高熵和低熵水团的特征及形成原因.计算了各季节不同水团之间的格贴近度,借以讨论水团变性的特点和它们之间的相互关系.可将8个水团归纳为3种类型:径流冲淡型(F),浅海变性型(M、WS、S和SU),深海大洋型(U、UI和I).     

模糊目标函数聚类算法及其在东海黑潮水团分析中的应用

由于受陆架海区气候、海底地形等影响,使东海黑潮及其邻近海域的水团划分与分析较为困难,本文应用模糊目标函数的聚类算法对这个海区的水团进行了划分与分析,文中详细地叙述了这种算法的基本原理与计算步骤,包括对原始样本资料进行加权处理,利用Fuzzy伪F统计比率选择子模式样本确定水团个数和利用隶属度公式确定水团边界以及逐步修正模糊协方差矩阵和聚类中心的过程,由于采用这种方法,该海域的水团得到了一种最佳的划分.本文采用1986年5、6月中日合作黑潮调查资料进行计算,计算结果表明,本海区存在属于两种基本类型的8个水团和一个混合区,它们是:一、黑潮水:1.黑潮表层水(K_f);2.黑潮次表层水(K_s);3.黑潮中层水(K_c).二、混合水:1.东海混合水(E);2.福建东北部海域混合水(F_em);3.黄海上层混合水(Y_f);4.对马暖流表层水(T_suf);5.屋久岛南部海域表层水(U_f),此外,有一个混合区(M_k).     

划分水团的模糊密度聚类法

提出不受资料输入顺序影响的模糊密度聚类法。给出模糊点密度的定义与计算方法,并用渤、黄、东海的温盐资料,进行模糊密度聚类计算,对聚类结果及水团划分进行了讨论。     

模糊聚类法在海洋水团划分中的运用初探——Ⅱ.用模糊聚类图与λ集讨论水团个数的辨识及水团间的均匀化过程

在文献[1]中,我们提出了水团模糊聚类划分的理由、原理;并且以1976年10月南海北部某一水域的资料为例,利用模糊聚类的原理作了水团划分的尝试,得到了比较合理的结果。在文献[2]里,我们以文献[1]为基础,建立了水团的模糊子集,运用隶属函数法,研究了如何确定水团的边界位置及混合带(层)的宽(厚)度问题。但是,有关水团个数的确定以及水团间的均匀化过程,上述文献均未具体涉及。有鉴于此,本文进一步假定每一个观测站(层)的海洋水文要素值代表了该测站(层)的小邻域内的海     

西赤道太平洋上层水水团的软划分

本文应用模糊聚类软划分算法,对西赤道太平洋上层水水团进行了分析.根据所得最佳划分矩阵的隶属度,绘出水团详细结构的立体分布,共分表层、次表层、中层三层水,包括6个水团.除对各个水团的特性进行一些分析外,还对水团分布结构、形成机制作了一些探讨.     

水团多元隶属函数的拟合与应用

探讨多元隶属函数的拟合,提出了变性水团三元隶属函数的三种拟合方法,其中模糊平面截割拟合方法可适用于更多要素的水团划分及分析。使用1987年5～6月的调查资料,对黄、东海邻接海域的水团建立了、S、O_2三元隶属函数,得出了一些有益的结论;尤其在划分该海区的三大水系及对东海次表层水团和黑潮次-中层混合水团的鉴别中,更显示了模糊分析的优越性。     

利用隶属度的离散值建立水团的隶属函数

一、引言研究海区中的水团,可以定义为论域中的模糊子集。借助隶属函数,可以定量地描述和刻划水团的性质,以及它们之间的相互关系。为了给出隶属函数的解析表达式,作者又依水团浓度混合理沦,讨论了水团在混合变性过程中隶属函数的可能形式,指出大多数变性水团的隶属函数,为不对称的钟形函数,并给出了实例。为充分利用传统水团分析已有的成果,作者又提出了水团隶属函数的椭圆拟合法,可根据温—盐图解上的点集建立钟形隶     

划分变性水团边界的温盐点聚对照法与东海西部海区变性水团的分析

分析水团已有许多方法,其中多数是分析大洋水团问题的[3][4][5][6][7][8],用于浅海有一定困难;关于分析浅海水团问题、我国进行了一些研究[1][2],主要解决确定水团边界问题.其中“组成比例法”能比较定量地确定出水团边界的位量,但这个方法要求参加混合的水团要有明确的核心值.由于水团的核心值难于确定,特别是在不同季节调查海区范围经常变动的情况下,若把被调查海区内温盐的极值当作核心值来处理.必然影响到比例中点的相应变动,所确定的水团边界也就不准确了.     

应用Argo资料分析西北太平洋冬、夏季水团

应用Argo剖面浮标观测的温、盐度资料,分析了西北太平洋海域冬、夏季的温、盐度分布、水团结构及其分布。首先采用T-S点聚图法分析了该海域水团分布的基本情况,由点聚分析结果可知,该海域至少存在6种以上水团;再用模糊聚类软化法对水团作进一步划分,分别计算了该海域6至11类水团的F和△F值,结果表明,冬、夏季的△F值都以划分为8类时为最大,这与大洋水团的稳定性是一致的,因此,该海域冬、夏季水团以划分为8类最佳,它们分别是北太平洋热带表层水、北太平洋次表层水、北太平洋中层水、北太平洋副热带模态水、北太平洋深层水和赤道表层水,以及南太平洋次表层水和南太平洋中层水。     

应用Argo资料分析西北太平洋冬、夏季水团

应用Argo剖面浮标观测的温、盐度资料,分析了西北太平洋海域冬、夏季的温、盐度分布、水团结构及其分布。首先采用T-S点聚图法分析了该海域水团分布的基本情况,由点聚分析结果可知,该海域至少存在6种以上水团;再用模糊聚类软化法对水团作进一步划分,分别计算了该海域6至11类水团的F和△F值,结果表明,冬、夏季的△F值都以划分为8类时为最大,这与大洋水团的稳定性是一致的,因此,该海域冬、夏季水团以划分为8类最佳,它们分别是北太平洋热带表层水、北太平洋次表层水、北太平洋中层水、北太平洋副热带模态水、北太平洋深层水和赤道表层水,以及南太平洋次表层水和南太平洋中层水。     

黄、东海域春季水团的模糊分析

本文对黄、东海毗连海域1987年春季的水团,用模糊数学方法进行了系统的分析。在聚类分析和判别分析的基础上,对各水团的点集进行必要的处理,分别建立它们的隶属函数。根据隶属度的分析,用图示给出各水团的核心、本体和边界。本文还计算了各水团的熵以及水团之间的贴近度。据此划分水系,分析它们之间的逐级变性与相互关系,取得了满意的结论。     

用隶属函数法确定水团的边界及混合带(层)

一、问题的提出在文献[1]中,我们基于海洋水文观测站(层)上的温、盐度资料,利用模糊聚类方法作了水团的划分,初步结果是比较好的。但对于它们的具体边界及混合带(层)的位置,该文没有涉及。本文旨在文献[1]的基础上,试图用隶属函数法,对水团的边界及混合带(层)的宽(厚)度的具体位置的确定进行探讨。     

应用聚类分析法划分黄海水团的初步研究

本文主要利用温盐的相对值及其季节变化规律作为确定浅海变性水团性质的主要依据,应用逐步聚类分析法划分黄海区1978-1980年三年逐月的表底层水团,并以温盐点聚对照法为基础,使聚类分析的计算结果向其逼近,最后求得独立的聚类分析方法.文中对应用聚类分析法的优点及存在问题以及水团与渔场的关系进行了探讨.     

长江口及济州岛附近海域变性水团的初步分析

一、前言 所谓水团分析,主要是指划分水团的边界,确定水团的基本特征以及分析研究水团的消长变化规律。本文研究的海区大多属于浅海区域。浅海水团易受海洋外部因素的影响,变性显著,因此,浅海水团的分析实际就是水团的变性分析。所谓水团的变性,主     

黄、东海域春季水团的划分、判别与分析

本文对黄、东海邻接海域5—6月份的水团进行了划分和分析。水团的划分是用经过改进的逐步聚类分析法。对划分的结果,再用Bayes多组判别方法进行判别分析检验。证实所划出的11个水团,具有统计学要求的差异显著性,回代判别成效高达90％以上,说明划分是有实际意义的。这11个水团是:沿岸冲淡水(D),黄海表层水(Y),黄海底层冷水(YC),黄—东海混合水(YE),东海表层水(E),东海次表层水(EU),黑潮表层水(KS),黑潮次表层水(KU),黑潮次—中层混合水(KM),黑潮中层水(KI)和黑潮深层水(KD)。 用地理学和统计学的方法,对各水团进行了综合分析。给出了各水团特征的统计指标,讨论了它们的形成机制与分布变化特点。可将它们归并为三个水系:冲淡水系;混合水系和黑潮水系。对各水系、水团之间的相互关系进行了讨论,指出它们具有逐级变性的明显的规律性。     

基于GIS水团分析集成系统的开发及其应用

水团的识别与划分一直是物理海洋学的重要研究内容。本研究采用模糊密度聚类方法划分水团,并利用Fortran语言编制了该模型;同时,在Visual Basic6.0环境下,利用MapX控件进行了GIS平台开发;并将两者紧密集成,使得水团分析的所有阶段,包括计算网格的获取、温盐场数据的提取和插值、模型的参数选择和设置、模型的计算以及最终结果的可视化等都在同一环境下完成,大大提高模型应用的数据分析和决策的效率。将该系统应用于舟山渔场及其邻近海域,所得结果比较理想。     

利用隶属度的离散值建立水团的隶属函数

水团的模糊软划分及Bayes判别分析,可以给出离散的隶属度值或归属概率值,为允分利用这些结果,提出了用离散的隶属度值建立水团隶属函数的拟合方法。其一,是在θ—s图解上用等隶属度线拟合钟形隶属函数;二为直接使用离散的隶属度值且适用于计算机程序设计的拟合方法;三是在建立简单钟形函数后,对剩余曲面继续用多项式进行拟合。对于1979年8月黄海混合水团及东海表层混合水团的软划分结果,进行了简单钟形函数的拟合,其拟合百分比分别达到91.63％和99.04％,结果是令人满意的。     

北黄海底层冷水团的变化特征及其对外长山岛海区养殖扇贝死亡的影响

应用模糊聚类软划分算法，对北黄海底层水团进行了分析。根据分析的结果，可将该海区划分为三个水团：北黄海沿岸水，北黄海水团和北黄海冷水团，进而讨论了三个水团的月变化特征，北黄海冷水团的多年变化特征，以及冷水团温度变化与气温变化之间的关系。