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东海表面温场数据处理的Kriging方法及效果分析

作　者: 宋庆磊
导　师: 杜德文
学　校: 国家海洋局第一海洋研究所
专　业: 海洋地质
关键词: 普通克里格协同克里格 SST 错位调查局部变差函数拟合
分类号: P731.11
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

水温数据是水文调查的重要要素之一,具有空间位置和时间两大基础特征。由于调查条件限制造成的数据缺失,数据本身存在的系统或随机误差,采样密度过稀等原因,使得数据在空间分布上往往具有不均匀性;而在调查时间上,也很难保证所有调查站位在统一时间内获取数据。因此,有必要对原始测量数据进行插补或插值处理以及对数据进行时间段统计处理分析。本文以温场数据插值技术为研究目标,将Kriging和CoKriging方法引入到海表面温场数据的处理分析工作中,提出基于Kriging的海表面温场数据处理新方法,并将该方法应用于东海表面温场数据处理。本文用东海实验区1、2、3月份三个月的月平均温场数据作为实验数据。对实验数据进行抽稀处理,将温场数据分解为物理趋势分量和剩余分量,并分别对两分量进行计算,最终采用两分量的估计值之和实现海表面温场数据的格网插值估计。针对单一时间域数据的单变量插值,本文采用趋势分析、移动平均、普通Kriging三种方法进行插值计算,发现三种方法中,普通Kriging的插值效果最好;针对单一时间域数据的多变量协同插值,采用协同Kriging方法进行插值计算,获得结果和单一时间域数据的单变量普通Kriging插值结果对比,发现前者效果更佳;相邻时间域采用错开网格调查方式的协同克里格插值比单时间域固定网格调查方式的普通克里格插值效果好。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-8
第一章前言  8-17
  1.1 研究目的和意义  8-9
  1.2 传统温盐场数据插值方法及效果评述  9-12
    1.2.1 距离倒数加权插值算法  9-10
    1.2.2 趋势面插值  10-12
    1.2.3 移动平均法  12
  1.3 Kriging和CoKriging应用介绍  12-13
  1.4 利用区域化变量理论来处理具有物理机理的场数据所面临问题  13-14
  1.5 主要研究内容  14
  1.6 研究思路及技术流程  14-16
  1.7 总结  16-17
第二章空间地质统计学方法  17-32
  2.1 地质统计学  17
  2.2 区域化变量理论  17-18
  2.3 平稳假设和本征假设  18-19
    2.3.1 平稳假设  18
    2.3.2 二阶平稳假设  18-19
    2.3.3 本征假设  19
  2.4 变差函数  19-24
    2.4.1 变差函数定义  19-21
    2.4.2 几种变差（协方差）函数的计算方法  21-23
    2.4.3 变差函数的理论模型  23-24
  2.5 实验变差函数的求取和拟合  24-27
    2.5.1 实验变差函数的求取  25-27
    2.5.2 实验变差函数的拟合  27
  2.6 实验变差函数的结构套合  27-28
  2.7 普通克里格方法  28-29
  2.8 协同克里格法  29-30
  2.9 GSLIB程序介绍  30-31
  2.10 总结  31-32
第三章实验数据预处理及平稳性、相关性检验  32-46
  3.1 实验数据准备  32-35
    3.1.1 数据源  32
    3.1.2 数据准备  32-34
    3.1.3 绘制等值线图  34-35
  3.2 平稳检验  35-44
    3.2.1 绘制直方图  35-37
    3.2.2 趋势分析  37-38
    3.2.3 绘制剩余值等值线图  38-40
    3.2.4 绘制剩余值直方图  40-44
  3.3 相邻时间域剩余场相关分析  44-45
  3.4 总结  45-46
第四章空间插值处理及效果分析  46-64
  4.1 实验变差函数的计算与拟合  46-56
    4.1.1 实验数据  46
    4.1.2 实验变差函数计算  46
    4.1.3 实验变差函数拟合  46-56
  4.2 单时间域数据的单变量普通克里格估值  56-58
  4.3 单时间域数据的多变量协同克里格估值  58-59
  4.4 估值效果分析  59-63
  4.5 总结  63-64
第五章总结和讨论  64-68
  5.1 海表面温度场数据可分解为物理趋势分量和随机剩余分量  64
  5.2 海表面温场数据物理趋势加剩余分量的估计方法  64-65
  5.3 变差函数的局部拟合方法  65
  5.4 针对单一时间域数据的普通克里格方法与传统移动平均方法比较  65
  5.5 针对单时间域数据的多变量协同插值与单时间域数据的单变量插值比较  65-66
  5.6 相邻时间段采用错开网格调查方式的协同克里格协同插值与单时间段固定网格调查方式的普通克里格插值比较  66
  5.7 创新点和不足  66-68
    5.7.1 创新点  66-67
    5.7.2 不足  67-68
参考文献  68-70
致谢  70-71
附录1  71-72
附录2  72-73
附录3  73

东海表面温场数据处理的Kriging方法及效果分析

内容摘要

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