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颗粒物粒径分布(Particle Size Distribution, PSD)代表了颗粒物浓度与颗粒物粒径之间的关系, 影响着海洋生态环境和水体光学特性等。文章基于2016年夏季航次调查的生物光学剖面数据, 研究了南海海盆海域PSD的分布特征。研究发现, 幂律函数可以较好地拟合南海海盆区域的PSD, 对数空间中的实测的PSD与模拟的PSD平均决定系数高达0.95。PSD斜率(ξ)的分布范围为[1.27, 7.65], 均值为3.93±0.56。南海海盆区域表层水体的ξ均值与全球大洋表层水体的ξ均值相近, 但高于海湾等表层水体的ξ均值。ξ能较好地表征颗粒物平均粒径DA的大小, 两者存在明显负相关关系, 即ξ值越高, DA越小; 反之, DA越大。通过分析T1断面的生物光学剖面数据及总体平均的PSD剖面数据, 发现PSD剖面分布特征如下: 1)表层水体的ξ值相对较高, 且DA值相对较低, 推测可能是由于微微型藻类为主导颗粒物所致; 2) ξ值极小值层出现在次表层叶绿素浓度极大值层(Subsurface Chlorophyll Maximum Layer, SCML)中, 并伴随DA极大值层的出现, 其原因可能是SCML中的大粒径浮游植物占比显著增加; 3)弱光层中的ξ值较SCML中的高, 但略低于表层的ξ值, 而DA则位于表层与SCML的DA之间, 这可能与浮游植物及其碎屑的絮凝、分解、沉降等过程相关。PSD特征影响着海水的固有光学特性, 分析发现: 由于SCML中的叶绿素浓度增加, 颗粒物散射系数(bp(532))和颗粒物后向散射系数(bbp(532))也相应呈现显著增加的趋势。弱光层中的平均bp(532)与平均bbp(532)最小。ξ与颗粒物衰减光谱斜率之间呈高分散性, Boss 等(2001b) 的模型适合用于粗略估算区域性的ξ分布范围及均值。 相似文献
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局部空间同位模式挖掘旨在揭示多类地理事件在异质环境下的共生共存规律。已有的方法一方面需要模式筛选的频繁度阈值参数,另一方面需要区域探测的划分参数或聚类参数,参数的不合理设置会导致挖掘结果不可靠甚至出现错误。因此,提出了一种显著局部空间同位模式自动探测方法。首先,基于空间统计思想,采用非参数模式重建方法对空间同位模式进行显著性判别,将全局非显著空间同位模式作为进一步局部探测的候选模式;然后,借助自适应空间聚类方法提取每个候选模式的热点区域;最后,通过不断生长并测试每个热点区域,界定显著局部空间同位模式的有效边界,即空间影响域。通过实验与比较发现,该方法能够客观且有效判别空间同位模式的显著性,并且自适应地提取局部同位模式的空间分布结构,降低了现有方法参数设置的主观性。 相似文献
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空间同位模式挖掘旨在发现空间数据库中频繁发生在邻近位置的地理事件。由于空间异质性,地理事件在不同区域邻近出现的频繁程度亦存在差异,进而形成局部同位模式。现有局部同位模式挖掘方法多基于欧氏空间的平面假设,难以客观揭示网络空间（如城市道路）内地理事件间的局部同位规律,因此基于空间扫描统计思想,提出了一种网络约束下的局部同位模式挖掘方法。首先,发展了网络约束下的路径扩展方法,识别可能存在局部网络空间同位模式的候选路径;其次,基于网络约束下的二元泊松分布构建显著性检验的零模型,判别候选路径中局部网络空间同位模式的有效性。通过模拟实验与北京市出租车供需模式分析,发现该方法比现有方法得到的结果更精细、更客观,能够有效地挖掘网络约束下的局部同位模式。 相似文献
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空间同位模式指频繁发生在邻近空间位置的事件集合,此类模式对于深入理解不同空间要素间的交互关系具有重要意义。空间同位模式挖掘的一个核心内容是空间要素邻近关系构建,然而现有方法在空间要素分布不均匀时难以准确地描述要素间的邻近关系,容易导致挖掘结果的遗漏或误判。为此,本文提出了一种基于自然邻域的空间同位模式挖掘方法。首先从同位模式的产生机理分析入手,过滤同位模式挖掘中的干扰要素;进而,从距离邻近性、密度变化一致性和关系紧密性的原则出发,自适应地构建空间要素实例的自然邻近关系;最后,以自然邻域为基础,基于图的连通性从整体到局部发现多层次同位模式。试验分析与比较发现,本文方法能够有效发现空间要素分布不均匀情况下的同位模式,而且降低了人为设置邻域参数对挖掘结果的影响。 相似文献
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事件序列关联规则挖掘旨在发现序列中不同事件在邻近时间域内的相互依赖关系,对于理解事件间的交互作用机制具有重要意义。然而,当前事件序列关联规则挖掘方法忽略了序列中事件的分布特征,支持度与置信度阈值参数设置困难,进而造成了挖掘结果的冗余或遗漏问题。充分考虑序列中事件的固有分布特征,定义了新的规则度量指标,并给出了一种顾及背景知识的多事件序列关联规则挖掘算法。实验结果表明,与当前经典的MOWCATL算法比较,此方法挖掘结果更加准确,且规则度量指标间的一致性更好,可有效改善挖掘规则冗余或遗漏问题。应用此方法对2013年冬季北京市PM2.5浓度与气象因素的多序列进行挖掘,发现PM2.5浓度与空气相对湿度的联系最为紧密,高湿、低温和弱风环境最容易导致高浓度PM2.5的形成。 相似文献
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多模态地理大数据时空分析旨在融合地理大数据的多模态信息发现有价值的时空分布规律、异常表现、关联模式与变化趋势,是全空间信息系统的核心研究内容,并有望成为推进地理学人地关系研究的重要突破口。为应对地理大数据时代的新机遇与挑战,本文围绕4类核心的时空分析方法（时空聚类分析、时空异常分析、时空关联分析与时空预测分析）,系统归纳了国内外研究现状,探讨了时空分析中多尺度建模、多视角协同、多特征认知与多特性表达的研究难点。进而,介绍了多模态地理大数据时空聚类、异常、关联与预测分析模型,更加全面、客观、精准地认知与理解时空大数据中潜在的地理知识,并且能够在气象环境监测、公共安全管理、城市设施规划等多个应用领域发挥关键作用。 相似文献
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采用时空同现模式分析方法挖掘多元犯罪事件之间的关联关系，可为犯罪事件防控问题提供科学指导。现有方法依赖人为设置的频繁度阈值，应用部门若缺乏先验知识则可能导致决策错误。因此，基于非参数统计思想，提出一种面向城市犯罪的时空同现模式显著性检验方法。首先通过重建每类犯罪事件的时空分布，构建多元犯罪事件分布独立的零模型；然后根据零模型下多元犯罪事件同现频率的试验分布，判别候选时空同现模式的显著性。最后设计具有预设模式的模拟数据实验验证该方法的有效性；在多个分析尺度（时空半径）下识别S市2016年13种犯罪事件间时空同现模式，并以时空同现模式{扰乱治安，盗窃电动自行车，扒窃}为例，结合公共设施空间分布，对该模式形成机理进行深入分析。结果表明:①该方法充分顾及了单元犯罪事件自相关特征的影响，能够有效识别具有统计特性的时空同现模式；②犯罪事件时空同现模式随分析尺度的变化而存在差异；③具有相似建成环境和社会环境的犯罪事件容易形成时空同现模式。 相似文献
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多层次空间同位模式自适应挖掘方法 总被引：1，自引：1，他引：0
空间同位模式挖掘旨在从空间数据中发现频繁发生在邻近位置的事件集合,对于揭示地理现象间的共生规律具有重要价值。由于地理现象的空间异质特质,空间同位模式也存在区域性分异的特点,在不同空间层次上的分析结果各异。然而,现有方法仅从全局视角挖掘空间同位模式,发现局部空间同位模式依然是一个亟待解决的难题。为此,本文基于由整体到局部的思想,提出了一种多层次空间同位模式自适应挖掘方法。首先,从全局视角提取频繁的空间同位模式,将全局不频繁的空间同位模式作为候选的局部空间同位模式;然后,通过对候选局部同位模式进行自适应聚类自动识别其局部分布区域,并在这些局部区域内度量候选模式的频繁程度;进而,提出了一种叠置推绎的方法,从频繁子模式的局部区域中进一步推绎获得超模式的局部分布区域,最终生成所有频繁的局部空间同位模式集合。通过试验分析与比较发现,本文方法不仅可以发现全局的空间同位模式,还能有效提取具有区域性分布特征的局部空间同位模式,可以从多个空间层次上反映地理事件间的共生规则。 相似文献
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空间同位模式挖掘对于揭示地理现象间的共生、依赖规律具有重要价值。然而,空间同位模式挖掘中参数阈值缺乏先验知识,若设置不合理,挖掘结果中会遗漏重要的模式或包含冗余的、甚至错误的模式。为此,本文提出了一种基于模式重建的显著空间同位模式多尺度挖掘方法。首先,定义了互邻近距离指标,该指标可用来确定距离阈值的有效取值范围。进而,以模式重建为基础构建零模型,借助统计检验的方法来发现显著的空间同位模式,从而避免了兴趣度阈值的设置。最后,对空间同位模式进行多尺度挖掘,并引入生存期的概念对同位模式多尺度挖掘结果进行有效性评价。试验结果表明:本文方法可有效降低算法参数设置的主观性,从而提升空间同位模式挖掘结果的准确性和稳健性。 相似文献
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