南海北部海区水团的判别分析

将判别分析应用于南海北部海区的水团分析。划分为八个水团: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)。给出了各水团在四季代表月的Bayes多组判别的系数和参数。用资料检验判别的成效.冬季和春季可达95.90％以上,夏季为94.80％,秋季是全年最低值,为92.72％。讨论了造成错判的原因,并与Fisher判别作了比较。当测值维数较低时,建议选用Bayes判别。对八个水团以及各水团两两之间差异的显著性进行了检验,证实在每个季节中各水团之间的差异,都在高度置信水平(α=0.01)上具有显著性。因而,划分为八个水团是有实际意义的,其判别式的系数和参数,可用于实际的判别和预报。     

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。     

散乱体数据可视化:海洋水团分析的新途径

应用科学计算可视化技术于海洋学研究在中国尚不多见。本文试图将这一技术引入物理海洋学领域。文中详细介绍了应用散乱体数据可视化划分和分析海洋水团的方法,包括适于水团分析的数据建模,可视化水团及温、盐度场总体分布及特征分布的体绘制法等值面绘制法。最后,给出也这些方法在黄、东海毗邻海区５－６月份水团及温、盐度场分布研究中的实际应用。结论显示了科学计算可视化在海洋学研究中的应用潜力。     

东海1999年夏、冬上层水团的温、盐分布及其与历史平均状况的比较

通过综合分析有关文献资料,提出了东海表层各个水团的温、盐指标并把它们分成3个水系(沿岸水系、混合水系和黑潮水系)。把1999年7月和2000年2月的观测结果与历史(1907~1986年的7月和2月)平均值比较后发现:1999年7月,东海表层水团及台湾暖流北上势力弱于历史平均状况,但它们朝东北方向推进;长江冲淡水的外侧部分在济州岛西南具有朝东南方向伸展的特征。2000年2月,黑潮入侵势力强于历史平均状况;黄海水团入侵东海的势力不大;与10~14℃等温线组成的浙江沿岸温度锋相对应,盐度锋不明显。根据东海各水团的温、盐判别数据,将实测资料和历史平均值资料进行对比,可判别各水团的分布和变化特征。     

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。     

海洋水团的Fisher型逐步判别预报

判别分析是多元分析方法之一,我们将其应用于海洋水团的判别预报。用逐步判别的方法挑选因子,依每个因子的Wilks量进行F—检验,逐步地将判别“能力”强的因子选入。同时将由于其他因子组合而相形见绌者及时剔除。根据矩阵变换的信息,给出了Fisher型逐步判别预报式。将北黄海冷水团强度预报作为示例,给出了筛选因子及建立判别式的全过程。用历史资料检验了预报效果。与习用的Bayes型逐步判别预报进行了对比。     

浅海变性水团的软划分

简要介绍了应用模糊聚类方法划分海洋水团的基本原理和步骤;提出了基于欧氏距离的标定公式和用F检验客观地确定水团个数的方法.给出了利用模糊软划分方法划分浅海变性水团的原理和具体步骤.通过计算各测样对每个水团的隶属度,方便且定量地确定出水团核心、边界及混合区.最后给出实例,与黄、东海水团划分的已有研究成果作了比较.     

海洋水团的Fisher型逐步判别预报

判别分析是多元分析方法之一,我们将其应用于海洋水团的判别预报。用逐步判别的方法挑选因子,依每个因子的Wilks量进行F—检验,逐步地将判别“能力”强的因子选入。同时将由于其他因子组合而相形见绌者及时剔除。根据矩阵变换的信息,给出了Fisher型逐步判别预报式。将北黄海冷水团强度预报作为示例,给出了筛选因子及建立判别式的全过程。用历史资料检验了预报效果。与习用的Bayes型逐步判别预报进行了对比。     

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,并以温盐点聚对照法为基础,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。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。     

1984年夏季东海水团的聚类分析

利用Q型聚类分析中的夹角余弦法,以相似矩阵为主要依据,对1984年夏季东海82个大面温盐测站,进行了水团的聚合归类。仅表层就二级分割为5个水团:黑潮表层水,台湾暖水表层水,大陆沿岸水,东海陆架变性水和黄海表层混合水。表层之下的水团类型与其上类似。该结果与T-S图解和地转流法获得的结果吻合良好,表明本文引用的方法是可行的。     

海洋水团的Fisher型逐步判别预报

判别分析是多元分析方法之一。我们将其应用于海洋水团的判别预报。用逐步判别的方法挑选因子，依每个因子的Wilks量进行F—检验，逐步地将判别“能力”强的因子选入。同时将由于其他因子组合而相形见绌者及时剔除。根据矩阵变换的信息．给出了Fisher型逐步判别预报式。将北黄海冷水团强度预报作为示例，给出了筛选因子及建立判别式的全过程。用历史资料检验了预报效果。与习用的Bayes型逐步判别预报进行了对比。     

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     

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。     

大洋性次-中层混合水团隶属函数的拟合及南海水团分析

讨论了铅直向叠置 3层水团 ,即次表层水团、次 中层混合水团和中层水团的分布与水团特征。改进了大洋性次表层水团和中层水团隶属函数的拟合方法 ,并进一步提出包络曲线法用以拟合次 中层混合水团的隶属函数 ,使铅直向叠置 3层水团隶属函数的拟合方法得以配套。应用新方法计算了 3层水团在南海全海域的分布 ,从整体上把握了次表层高盐水团、次 中层混合水团和中层低盐水团在南海中的分布及变化情况 ,讨论了它们的特征、差异和形成原因。     

长江口及济州岛附近海域变性水团的初步分析

基于变性水团的概念,本文把聚类分析用于确定长江口及济州岛附近海域变性水团的边界。由聚类分析得到的结果表明,在该海区有十个水团。对它们的特征、分布与变化进行了初步分析。作者得出的结论是:1、在十个水团中,有四个大洋性水团,六个变性水团。2、该海域水团变性的特点为暧季增温、降盐、降氧,而冷季则相反。3、水团变性是由海区内、外因素综合作用而发生的,而后者在浅水区域起主要作用。4、水团边界的舌状分布与流向之间有明显关系。因之,海流的方向及强度,大致可依水团舌状分布而判断。5、底层中心渔场基本上位于各变性水团之间的混合区或其附近。     

变性水团分析

一、概述 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,主要是指水团特征的示性水平从高向低的过渡,并逐渐丧失其示性特征的这一过程。例如一个具有高盐特征的水团,受到大陆径流和降水的影响,导致盐度降低,并逐渐丧失高盐特征的     

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.     

春末黄东海域溶解氧分布与水团关系

以１９８７年５—６月中日台作黄东海域综合调查的溶解氧资料为主，探讨调查海区溶解氧分布特征与水团的对应关系。指出：近岸水团溶解氧合量高，远海低；上层水团高，下层低。在黄海冷水和东海北部底层冷水的上界出现明显的溶解氧垂直分布最大值及封闭形高氧区。水团边界区，氧跃层明显。溶解氧含量变化与水团温盐特性有关。通过分析发现，溶解氧对鉴别次表层以深各水团，特别对鉴别东海次表层水及黑潮次表层以深各水团，可作为一种有效的指标。     

黑潮源区海域水团分析

水团划分是深入了解一个海域海水生化性质的重要方式。它对于进一步的海水动力环境要素的研究具有重要的作用。黑潮是一强西边界流,黑潮源区海域一直以来都是海洋学家研究的重点。根据1995年中日合作副热带环流调查的资料,应用模糊数学的方法对黑潮源区海域的水体进行了水团划分,并对水团的分布特征进行了研究。研究表明,黑潮源区海域存在5个主要水团,分别是：表层水团(S)、次表层水团(U)、次一中层混合水团(M)、中层水团(I)和深层水团(D)。     

聚类分析法在浅海水团分析中的应用及黄、东海变性水团的分析

本文引入变性水团概念,用聚类分析确定黄、东海浅海海域变性水团的边界及其变化。根据给定的标准进行聚类,确定了水团的个数、边界及混合区。 由聚类方法所得结果看出,在该海区中有八个变性水团。根据温、盐相对指标,将这些水团分为九种不同的特征。也可以把这些水团划分为三种盐度类型。在温—盐点聚图上,不同变性水团的温盐点,分布于一条曲线附近,它体现出逐级变性的特点。各变性水团的变化范围都很大,这说明该海区中水团变性强烈。在暖季中的增温降盐和冷季中的降温增盐,可认为是整个黄海和东海水体变性的特征。所有季节性水团都经历一个形成与消亡的过程。 文中讨论了变性水团和海洋环境的相互关系。水团变性是热力因素和动力因素共同作用而产生的。通过变性水团的分析,作者认为,在该海区水团的变性中,热力因素起着主要作用。变性水团界线的舌状分布与流向之间的关系是很明显的,可作为分析环流的旁证。最后描述了变性水团和底层中心渔场之间的关系。