流形上的空间密度聚类算法研究

研究流形上的聚类分析，针对基于密度的空间聚类引入了流形概念，提出1种基于流形的密度聚类算法，该方法将流形的概念与聚类相结合，可以适用于样本为复杂分布的聚类。文中通过实例证明此算法的有效性。     

用多元分析法研究泥蚶(Tegillarca granosa)氨基酸地区差异

采用贝克曼System6300氨基酸分析仪检测了7个地区泥蚶群体的氨基酸种类及含量,并利用多元分析法对这些群体的氨基酸含量差异进行了比较研究。聚类分析结果表明,7个泥蚶群体中,乐清和韩国群体间的氨基酸含量差异最小,汕头群体与其他6个群体间的氨基酸差异程度最大。通过软件分析,构建3个能反映氨基酸信息的综合性指标——主成分1、主成分2和主成分3,三者的贡献率分别为50.138%、23.332%和15.619%,累计贡献率高达89.089%。     

连云港南部近岸冲淤变化分析

选取连云港南部近岸带南北不同岸滩4个典型断面的样品点进行主成分分析，得出研究区控制泥沙交换和冲淤变化的主要动力因素为潮流作用和潮流波浪混合作用，据此，尝试建立冲淤变化的协方差数学模型，经过对计算结果显著性分析和实证检验得出研究区域的冲淤趋势为、整体冲淤平衡，局部略有冲刷”，从北到南，依次出现淤积平衡，冲淤平衡，冲刷平衡三种较为稳定的自然冲淤环境。     

中国降水对印度洋海温3—4年周期振荡的响应

用３０年（１９６０～１９８９年）季平均印度洋海温距平资料和中国降水距平资料进行主振荡型分析和伴随相关分析，研究了印度洋海温３～４年时间尺度的主振荡型的时间演变及其对中国降水影响的循环过程，结果表明中国降水低频场的主要响应区域在华中，西南地区以及华北北部一带，它体现了印度洋地区热源异常通过大气内部动力过程激发的低频流型对中国降水年际变化的影响。     

端元分析模型在长江口邻近海域沉积物粒度数据反演方面的应用

海洋沉积物粒度分布曲线往往同时具有多个峰,而且同一类型沉积物因时间和空间上的不同其粒度分布曲线峰的位置也不同,沉积物粒度分布多峰的特点反映了沉积物不同的输运形式和沉降过程[1,2].因此,在沉积物的粒度分布数据中保存了有关沉积物输运和沉降的信息,而获得这些信息对于揭示沉积区域水动力特性、沉积物输运和沉降规律具有重要的意义.     

海泥环境中阴极保护的边界元计算

根据阴极保护的特点,建立了用于数值计算的模型;采用边界元方法对海泥介质中的阴极保护系统进行了计算,获得了海泥中钢管表面以及海泥介质内部的电位分布。将计算的结果与测量的数据进行比较,两者具有较好的一致性。     

全球月平均海表水温异常的区域性及其年际变化特征

本文应用旋转主分量分析及最大熵谱检验方法,对1950～1979年间COADS全球月平均海表水温资料间隔10个经、纬度网格点的读数,进行了计算分析.结果表明,前19项旋转主分量的高荷载中心区域,大多与大尺度洋流及海气相互作用的海温关键区相对应;其中前16项高荷载中心区,都集中在热带和北半球海域;各高荷载区海温异常指数的时间演变特点是:在热带海洋以Ei Nino周期为主;在北太平洋及南半球海域,主要表现为两年以内、时间尺度不等的准周期性振荡;而北大西洋30年来持续降温占据优势,与60年代气候跃变的对应关系最明显.     

粤西湛江港海底沉积物重金属的分布特征与来源

2004年9月23日至10月5日对湛江港海洋沉积物中金属元素的含量及分布进行了调查。共采集样品20个,采用王水-氢氟酸消解,电感耦合等离子体发射光谱法测定样品中的金属元素As、Cd、Co、Cr、Cu、Ni、Pb、Zn、Al、Ca、Fe、Mg和Mn。结果发现,湛江港大多数区域的沉积物未受污染,但霞山区港务局码头附近海域受到Cd、Cu和Pb的轻度污染,特呈岛养殖区也受到Cu的轻度污染。主成分分析结果表明,Al、Cd、Co、Cr、Cu、Fe、Ni、Pb和Zn主要通过陆源输入进入近岸水域的沉积相中,Ca、As、Mg和Mn主要通过海洋环境中水相和沉积相的相互作用进入沉积相中。结合其它调查结果认为,湛江港的Cd污染在水相、沉积相和生物相中均已存在,应引起有关部门的高度重视。     

基于空间数据库的山东城镇发展水平的空间统计分析

基于GIS空间数据库,对山东省108个城镇的综合发展水平进行了空间统计分析。首先选用了反映城市综合发展水平的14项指标,并进行了主成分分析,得出反映城镇综合发展水平的综合指标,并分析了山东省各城镇的综合发展水平与分布状况。然后利用该综合指标,对各个城镇进行了空间统计分析,通过计算全局空间自相关指标,分析认为山东省各城镇综合发展水平总体上未呈现空间相关关系;通过计算局部空间自相关指标,分析认为山东省68.5%的城镇分布存在非相似空间集聚特征。     

BP神经网络模型在澜沧江流域径流量模拟中的应用

河川径流等水文时间序列属于复杂的非线性系统,使用回归分析等传统的分析方法,难以获取和描述其内在关联和变化规律。利用现有的相关站点的径流量历史数据和输沙量、降水量数据,在进行规格化处理和主成分分析的基础上,利用三层BP人工神经网络模型,对澜沧江流域上游昌都站径流量与各关联因子之间复杂的非线性映射关系进行模拟,采用拟牛顿算法对模型进行训练,模拟结果达到期望精度要求,并利用1982年~1985年实测数据进行模型验证。结果证明利用BP神经网络模型对澜沧江流域站点的月径流量序列进行模拟、预测和数据补缺处理具有可行性。