基于k-means聚类的水团划分可视化算法

经典的k-means聚类简单,快速,能够有效地处理大数据量。将k-means聚类引入到海洋信息处理中,提出基于k-means聚类的水团划分算法KWMD。KWMD算法根据样本数据中的三维空间信息和物理海洋信息,实现了快速、高效的水团划分,并以三维交互方式表现水团划分结果。通过对黄海、东海比邻海区海洋信息数据的水团划分处理,实验结果表明算法是正确和有效的。

热带西太平洋165°E剖面上层水团软划分及其对埃尔尼诺和反埃尔尼诺的响应

应用模糊聚类软划分算法,根据中美海气TOGA调查8个航次所获得的CTD资料,对热带西太平洋165°E工剖面进行了上层水团分析.分析结果表明,赤道西太平洋上层可分为4个水团,它们是赤道表层水、次表层高盐水、中层次高盐水和中层低盐水,其中赤道表层水和次表层高盐水对ENSO事件的响应最为显著.在埃尔尼诺期间,赤道表层水的温盐值低于反埃尔尼诺的温盐值,水团盘踞空间远远大于反埃尔尼诺的空间,而次表层高盐水的温度和所占空间都低于反埃尔尼诺的相应值,这种变化是由于南赤道流加强,次表层高盐水涌升海面所造成的.此外,还对各个水团的特性、分布结构和热含量变化作了进一步探讨.

舟山以东浅水海域夏季水团及温盐日变化特征

为了探索舟山以东浅水海域夏季水团分布及温、盐日变化规律,基于舟山以东浅水区域时间分辨率为1h的温盐深（CTD）站点数据,首先对数据剖面取平均以研究其温、盐场结构特征,然后利用Fuzzy聚类法对该区域进行水团划分,最后根据水团划分结果分区域统计分析跃层特征,并计算温、盐日变幅极差值以研究其日变化空间的分布特征。结果表明：研究区域可分为沿岸流水团、近岸混合水团、黑潮水团、东海中-深层水团、东海中-深层混合水团;受黑潮支流与沿岸流混合下沉的影响,调查海域中部中-深层水体相对高温、低盐;沿岸流区与黑潮水区10-20m深度层的温、盐日变幅较大,与跃层深度对应较好,表层、次表层的较小,底层的近似为0;近岸混合水团跃层上界深度最大、平均强度最小,该区域表层、底层日变幅相对较大。