海洋數(shù)據(jù)處理與可視化

前言
第1章 緒論
1.1 海洋資料在發(fā)展海洋科學(xué)中的重要意義
1.1.1 海洋資料是發(fā)展海洋科學(xué)的必要條件和重要基礎(chǔ)
1.1.2 海洋資料是開發(fā)利用海洋所必需的科學(xué)依據(jù)
1.2 海洋水文資料的基本特點(diǎn)
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(diào)查方式分類
1.3.2 按數(shù)據(jù)獲取方法分類
1.3.3 按數(shù)理概念分類
1.4 海洋數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)讀取注意事項(xiàng)
1.5 海洋資料獲取手段和分析技術(shù)的發(fā)展趨勢
1.5.1 如何獲取數(shù)據(jù)
1.5.2 常用數(shù)據(jù)中心
1.5.3 數(shù)據(jù)獲取和分析技術(shù)的發(fā)展趨勢
習(xí)題
第2章 海洋資料的質(zhì)量控制和數(shù)據(jù)預(yù)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(shù)運(yùn)算
2.2.1 近似數(shù)的截取方法
2.2.2 有效數(shù)字
2.2.3 近似數(shù)的運(yùn)算
2.3 海洋現(xiàn)測資料的質(zhì)量審查和質(zhì)量控制
2.3.1 資料質(zhì)量審查和質(zhì)量控制的必要性
2.3.2 海洋觀測資料中系統(tǒng)誤差的處理
2.3.3 無效或缺失數(shù)據(jù)的判別及處理
2.3.4 異常值的判別及處理
2.4 數(shù)據(jù)預(yù)處理
2.4.1 數(shù)據(jù)匹配
2.4.2 網(wǎng)格重構(gòu)
2.4.3 數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化
2.4.4 數(shù)據(jù)的反標(biāo)準(zhǔn)化
2.4.5 海洋資料的內(nèi)插
習(xí)題
第3章 海洋資料的統(tǒng)計(jì)特征量及統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)
3.1 中心趨勢統(tǒng)計(jì)量
3.1.1 均值
3.1.2 中位數(shù)
3.1.3 眾數(shù)
3.1.4 分位數(shù)
3.2 變化幅度統(tǒng)計(jì)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(biāo)準(zhǔn)差
3.2.6 離差系數(shù)（變差系數(shù)）
3.3 分布特征統(tǒng)計(jì)量及正態(tài)分布檢驗(yàn)
3.3.1 分布特征統(tǒng)計(jì)量
3.3.2 正態(tài)分布偏度和峰度檢驗(yàn)
3.3.3 檢驗(yàn)步驟
3.3.4 數(shù)據(jù)正態(tài)化變換
3.4 相關(guān)統(tǒng)計(jì)量及相關(guān)性檢驗(yàn)
3.4.1 皮爾遜相關(guān)系數(shù)及其檢驗(yàn)
3.4.2 自相關(guān)系數(shù)及其檢驗(yàn)
3.4.3 關(guān)聯(lián)度
3.5 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)與統(tǒng)計(jì)假設(shè)
3.5.1 概述
3.5.2 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的一般流程
3.6 氣候穩(wěn)定性檢驗(yàn)
3.6.1 u檢驗(yàn)
3.6.2 t檢驗(yàn)
3.6.3 x2檢驗(yàn)
3.6.4 F檢驗(yàn)
習(xí)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(yàn)
4.1.3 回歸系數(shù)與相關(guān)系數(shù)的關(guān)系
4.1.4 曲線直線化
4.1.5 曲線回歸的檢驗(yàn)
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 最優(yōu)子集回歸
習(xí)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(jì)
5.1.2 累積距平
5.1.3 平滑方法
5.1.4 三次樣條函數(shù)擬合
5.1.5 潛在非平穩(wěn)氣候序列趨勢分析
5.1.6 變化趨勢的顯著性檢驗(yàn)
5.2 氣候突變檢測
5.2.1 滑動t檢驗(yàn)
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 最大熵譜
5.3.3 奇異譜分析
5.3.4 小波分析
習(xí)題
第6章 海洋變量場時空結(jié)構(gòu)的分離
6.1 經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解
6.1.1 構(gòu)造變量場矩陣X
6.1.2 變量場資料的預(yù)處理
6.1.3 求解矩陣XXT的特征向量V和特征值A(chǔ)
6.1.4 對特征向量進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)
6.1.5 繪制出p個顯著特征向量對應(yīng)的模態(tài)分布圖
6.1.6 計(jì)算出時間系數(shù)矩陣T
6.1.7 繪制時間系數(shù)圖
6.1.8 計(jì)算方差貢獻(xiàn)
6.2 擴(kuò)展經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解
6.2.1 計(jì)算步驟
6.2.2 計(jì)算結(jié)果分析
6.2.3 矢量經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解
6.2.4 巴特沃斯帶通濾波
6.3 旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解
6.3.1 方法概述
6.3.2 計(jì)算步驟
6.3.3 計(jì)算結(jié)果分析
6.4 主振蕩型分析
6.4.1 計(jì)算步驟
6.4.2 計(jì)算結(jié)果分析
習(xí)題
第7章 數(shù)據(jù)可視化
7.1 軟件
7.2 散點(diǎn)圖
7.2.1 查看一維數(shù)據(jù)的大體分布狀況
7.2.2 查看兩變量關(guān)系及變量隨時間的變化
7.2.3 查看三維數(shù)據(jù)的空間分布情況
7.2.4 可用于反演結(jié)果的驗(yàn)證
7.3 統(tǒng)計(jì)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