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海洋數據處理與可視化 版權信息
- ISBN：9787567145320
- 條形碼：9787567145320 ; 978-7-5671-4532-0
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
海洋數據處理與可視化 內容簡介
本書是海洋科學專業的一門專業核心課教材，海洋數據處理與可視化是海洋科學專業和海洋技術專業必須要掌握的一個能力。 通過本教材的學習，目標是培養和強化海洋學人才讀取、處理和分析數據的能力以及繪圖能力。通過學習該課程，要求學生系統掌握讀取、處理和分析多種類型海洋數據的方法以及幾種通用繪圖軟件和專業繪圖軟件的基本使用方法；為將來順利進行本科畢業論文以及研究生階段的科研工作奠定基礎。
海洋數據處理與可視化 目錄
前言
第1章 緒論
1.1 海洋資料在發展海洋科學中的重要意義
1.1.1 海洋資料是發展海洋科學的必要條件和重要基礎
1.1.2 海洋資料是開發利用海洋所必需的科學依據
1.2 海洋水文資料的基本特點
1.2.1 海洋資料必須具備的屬性
1.2.2 海洋（尤其淺海）水文要素隨時間變化的顯著性
1.2.3 海洋水文要素隨空間變化的顯著性
1.3 海洋資料的分類
1.3.1 按調查方式分類
1.3.2 按數據獲取方法分類
1.3.3 按數理概念分類
1.4 海洋數據存儲格式及讀取方法
1.4.1 NetCDF格式
1.4.2 CSV格式
1.4.3 Excel格式
1.4.4 文本文件格式
1.4.5 mat格式
1.4.6 數據讀取注意事項
1.5 海洋資料獲取手段和分析技術的發展趨勢
1.5.1 如何獲取數據
1.5.2 常用數據中心
1.5.3 數據獲取和分析技術的發展趨勢
習題
第2章 海洋資料的質量控制和數據預處理
2.1 誤差精度
2.1.1 測量誤差
2.1.2 測量精度
2.2 近似數運算
2.2.1 近似數的截取方法
2.2.2 有效數字
2.2.3 近似數的運算
2.3 海洋現測資料的質量審查和質量控制
2.3.1 資料質量審查和質量控制的必要性
2.3.2 海洋觀測資料中系統誤差的處理
2.3.3 無效或缺失數據的判別及處理
2.3.4 異常值的判別及處理
2.4 數據預處理
2.4.1 數據匹配
2.4.2 網格重構
2.4.3 數據的標準化和歸一化
2.4.4 數據的反標準化
2.4.5 海洋資料的內插
習題
第3章 海洋資料的統計特征量及統計檢驗
3.1 中心趨勢統計量
3.1.1 均值
3.1.2 中位數
3.1.3 眾數
3.1.4 分位數
3.2 變化幅度統計量
3.2.1 極差
3.2.2 距平
3.2.3 平均差
3.2.4 平均相對變率
3.2.5 方差與標準差
3.2.6 離差系數（變差系數）
3.3 分布特征統計量及正態分布檢驗
3.3.1 分布特征統計量
3.3.2 正態分布偏度和峰度檢驗
3.3.3 檢驗步驟
3.3.4 數據正態化變換
3.4 相關統計量及相關性檢驗
3.4.1 皮爾遜相關系數及其檢驗
3.4.2 自相關系數及其檢驗
3.4.3 關聯度
3.5 統計檢驗與統計假設
3.5.1 概述
3.5.2 統計檢驗的一般流程
3.6 氣候穩定性檢驗
3.6.1 u檢驗
3.6.2 t檢驗
3.6.3 x2檢驗
3.6.4 F檢驗
習題
第4章 回歸分析
4.1 一元線性回歸
4.1.1 一元線性回歸方程的求解
4.1.2 線性回歸方程的回歸效果檢驗
4.1.3 回歸系數與相關系數的關系
4.1.4 曲線直線化
4.1.5 曲線回歸的檢驗
4.2 多元線性回歸
4.2.1 多元線性回歸的基本方法
4.2.2 主成分回歸
4.2.3 特征根回歸
4.2.4 階段回歸
4.2.5 逐步回歸
4.2.6 雙重篩選逐步回歸
4.2.7 積分回歸
4.2.8 *優子集回歸
習題
第5章 海洋時間序列分析
5.1 氣候變化趨勢分析
5.1.1 線性傾向估計
5.1.2 累積距平
5.1.3 平滑方法
5.1.4 三次樣條函數擬合
5.1.5 潛在非平穩氣候序列趨勢分析
5.1.6 變化趨勢的顯著性檢驗
5.2 氣候突變檢測
5.2.1 滑動t檢驗
5.2.2 克拉默（Cramer）法
5.2.3 山本（Yamamoto）法
5.2.4 曼一肯德爾（Mann-Kendall）法
5.2.5 佩蒂特（Pettitt）法
5.2.6 勒帕熱（Le Page）法
5.3 氣候序列周期提取方法
5.3.1 功率譜
5.3.2 *大熵譜
5.3.3 奇異譜分析
5.3.4 小波分析
習題
第6章 海洋變量場時空結構的分離
6.1 經驗正交函數分解
6.1.1 構造變量場矩陣X
6.1.2 變量場資料的預處理
6.1.3 求解矩陣XXT的特征向量V和特征值A
6.1.4 對特征向量進行顯著性檢驗
6.1.5 繪制出p個顯著特征向量對應的模態分布圖
6.1.6 計算出時間系數矩陣T
6.1.7 繪制時間系數圖
6.1.8 計算方差貢獻
6.2 擴展經驗正交函數分解
6.2.1 計算步驟
6.2.2 計算結果分析
6.2.3 矢量經驗正交函數分解
6.2.4 巴特沃斯帶通濾波
6.3 旋轉經驗正交函數分解
6.3.1 方法概述
6.3.2 計算步驟
6.3.3 計算結果分析
6.4 主振蕩型分析
6.4.1 計算步驟
6.4.2 計算結果分析
習題
第7章 數據可視化
7.1 軟件
7.2 散點圖
7.2.1 查看一維數據的大體分布狀況
7.2.2 查看兩變量關系及變量隨時間的變化
7.2.3 查看三維數據的空間分布情況
7.2.4 可用于反演結果的驗證
7.3 統計分布圖
7.3.1 直方圖
7.3.2 箱線圖
7.3.3 餅狀圖
7.3.4 玫瑰圖
7.3.5 T—S圖
7.3.6 熱圖
7.4 回歸分
第1章 緒論
1.1 海洋資料在發展海洋科學中的重要意義
1.1.1 海洋資料是發展海洋科學的必要條件和重要基礎
1.1.2 海洋資料是開發利用海洋所必需的科學依據
1.2 海洋水文資料的基本特點
1.2.1 海洋資料必須具備的屬性
1.2.2 海洋（尤其淺海）水文要素隨時間變化的顯著性
1.2.3 海洋水文要素隨空間變化的顯著性
1.3 海洋資料的分類
1.3.1 按調查方式分類
1.3.2 按數據獲取方法分類
1.3.3 按數理概念分類
1.4 海洋數據存儲格式及讀取方法
1.4.1 NetCDF格式
1.4.2 CSV格式
1.4.3 Excel格式
1.4.4 文本文件格式
1.4.5 mat格式
1.4.6 數據讀取注意事項
1.5 海洋資料獲取手段和分析技術的發展趨勢
1.5.1 如何獲取數據
1.5.2 常用數據中心
1.5.3 數據獲取和分析技術的發展趨勢
習題
第2章 海洋資料的質量控制和數據預處理
2.1 誤差精度
2.1.1 測量誤差
2.1.2 測量精度
2.2 近似數運算
2.2.1 近似數的截取方法
2.2.2 有效數字
2.2.3 近似數的運算
2.3 海洋現測資料的質量審查和質量控制
2.3.1 資料質量審查和質量控制的必要性
2.3.2 海洋觀測資料中系統誤差的處理
2.3.3 無效或缺失數據的判別及處理
2.3.4 異常值的判別及處理
2.4 數據預處理
2.4.1 數據匹配
2.4.2 網格重構
2.4.3 數據的標準化和歸一化
2.4.4 數據的反標準化
2.4.5 海洋資料的內插
習題
第3章 海洋資料的統計特征量及統計檢驗
3.1 中心趨勢統計量
3.1.1 均值
3.1.2 中位數
3.1.3 眾數
3.1.4 分位數
3.2 變化幅度統計量
3.2.1 極差
3.2.2 距平
3.2.3 平均差
3.2.4 平均相對變率
3.2.5 方差與標準差
3.2.6 離差系數（變差系數）
3.3 分布特征統計量及正態分布檢驗
3.3.1 分布特征統計量
3.3.2 正態分布偏度和峰度檢驗
3.3.3 檢驗步驟
3.3.4 數據正態化變換
3.4 相關統計量及相關性檢驗
3.4.1 皮爾遜相關系數及其檢驗
3.4.2 自相關系數及其檢驗
3.4.3 關聯度
3.5 統計檢驗與統計假設
3.5.1 概述
3.5.2 統計檢驗的一般流程
3.6 氣候穩定性檢驗
3.6.1 u檢驗
3.6.2 t檢驗
3.6.3 x2檢驗
3.6.4 F檢驗
習題
第4章 回歸分析
4.1 一元線性回歸
4.1.1 一元線性回歸方程的求解
4.1.2 線性回歸方程的回歸效果檢驗
4.1.3 回歸系數與相關系數的關系
4.1.4 曲線直線化
4.1.5 曲線回歸的檢驗
4.2 多元線性回歸
4.2.1 多元線性回歸的基本方法
4.2.2 主成分回歸
4.2.3 特征根回歸
4.2.4 階段回歸
4.2.5 逐步回歸
4.2.6 雙重篩選逐步回歸
4.2.7 積分回歸
4.2.8 *優子集回歸
習題
第5章 海洋時間序列分析
5.1 氣候變化趨勢分析
5.1.1 線性傾向估計
5.1.2 累積距平
5.1.3 平滑方法
5.1.4 三次樣條函數擬合
5.1.5 潛在非平穩氣候序列趨勢分析
5.1.6 變化趨勢的顯著性檢驗
5.2 氣候突變檢測
5.2.1 滑動t檢驗
5.2.2 克拉默（Cramer）法
5.2.3 山本（Yamamoto）法
5.2.4 曼一肯德爾（Mann-Kendall）法
5.2.5 佩蒂特（Pettitt）法
5.2.6 勒帕熱（Le Page）法
5.3 氣候序列周期提取方法
5.3.1 功率譜
5.3.2 *大熵譜
5.3.3 奇異譜分析
5.3.4 小波分析
習題
第6章 海洋變量場時空結構的分離
6.1 經驗正交函數分解
6.1.1 構造變量場矩陣X
6.1.2 變量場資料的預處理
6.1.3 求解矩陣XXT的特征向量V和特征值A
6.1.4 對特征向量進行顯著性檢驗
6.1.5 繪制出p個顯著特征向量對應的模態分布圖
6.1.6 計算出時間系數矩陣T
6.1.7 繪制時間系數圖
6.1.8 計算方差貢獻
6.2 擴展經驗正交函數分解
6.2.1 計算步驟
6.2.2 計算結果分析
6.2.3 矢量經驗正交函數分解
6.2.4 巴特沃斯帶通濾波
6.3 旋轉經驗正交函數分解
6.3.1 方法概述
6.3.2 計算步驟
6.3.3 計算結果分析
6.4 主振蕩型分析
6.4.1 計算步驟
6.4.2 計算結果分析
習題
第7章 數據可視化
7.1 軟件
7.2 散點圖
7.2.1 查看一維數據的大體分布狀況
7.2.2 查看兩變量關系及變量隨時間的變化
7.2.3 查看三維數據的空間分布情況
7.2.4 可用于反演結果的驗證
7.3 統計分布圖
7.3.1 直方圖
7.3.2 箱線圖
7.3.3 餅狀圖
7.3.4 玫瑰圖
7.3.5 T—S圖
7.3.6 熱圖
7.4 回歸分
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