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Okamoto (1969)指出，多变量的主成分具有变差最优性、信息损失最小性、相关最忧性和回归最优性等最优性质，因此多变量的主成分分析被广泛应用于自然科学和社会科学多种领域。由于主成分可以看作所研究的某个复杂事物的一个概括(肯德尔，1975),并可根据主成分所提供的数据，按数值大小排列顺序分级，因此主成分分析也被遥感界应用于区分不同水质(Klemas et al, 1981)。
本文以渤海湾西北部海河、永定新河河口区的陆地卫星数据作主成分分析，以显示河口区海水不同污染等级。同时以河口区各站位实测的多项有机污染数据作主成分变换，按主成分数值大小，将各站位分为不同污染等级。计算表明，遥感数据显示的不同污染等级的地理分布与实测数据是一致的。 相似文献
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应用Argo资料分析西北太平洋冬、夏季水团 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
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参考数据集对Argo剖面浮标盐度观测资料校正的影响 总被引：4，自引：0，他引：4
国际Argo计划采用新颖的Argo剖面浮标来监测全球大洋中上层的变化,对浮标盐度观测资料进行质量控制是非常重要的。本文采用历史水文观测资料集得到的温-盐度(-S)关系,并利用Wong等人开发的WJO延时模式盐度校正方法,对电导率传感器出现漂移、偏移等故障的Argo剖面浮标盐度资料进行校正。对影响校正结果的历史水文资料集(或参考数据集)的选取进行了初步研究,并在不同的海区进行试验。结果表明,选取合适的参考数据集可以提高盐度校正的精度。 相似文献
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GIS在全国江河堤防数据管理系统的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
利用GlS技术，开发了全国江河堤防数据管理系统，方便、灵活地对江河堤防数据进行可视化管理，提高了工作效率。 相似文献
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吉兰泰盐湖区域地质特征及其形成演化的遥感解释 总被引：3，自引：0，他引：3
采用吉兰泰盐湖地区TM数据进行标准假彩色图像处理，对研究区构造、地貌、水系分布等地质特征进行解译和分析，探讨了吉兰泰盐湖的形成演化过程和盐湖形成的水体来源。结果表明，研究区贺兰山隆起带、吉兰泰沉降带、巴音乌拉山隆起带所组成的北北东向右行多字型斜列的基本构造格局，不仅控制着吉兰泰盐湖古湖盆的演化，而且控制着吉兰泰盐湖形成的水体来源。 相似文献
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