面向表層海水溫度的時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘研究

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1、ResearchofSpatio-TemporalDataMininginSeaSurfaceTemperatureLUWei1DAIWenjuan2HUANGYaxin2ZHANGFeng2CHENLiangyu2(1.SurveyingandGeo-InformationSchool,TongjiUniversity,Shanghai200092,China;2.EastSeaInformationCenter,SOAChina,Shanghai，200126,China)基金項(xiàng)目：國(guó)家海洋公益性行業(yè)科研專項(xiàng)201105034-6Abstract:Longsequence-

2、relatedseasurfacetemperature(SST)datahastimingcharacteristicsandapparentspatialcharacteristics,andthereforecouldbetypicalspatio-temporaldata.Atpresent,eithertimeorspacemethodhasbeenfrequentlyusedforanalysisofSSTdata.However,couplingofspatio-temporaldata,spatio-temporalcorrelationandcharacter

3、isticsofspatialandtemporalheterogeneitycouldnotalwaysbewelltakenintoaccountbyabove-mentionedmethod.Keywords:SeaSurfaceTemperature(SST);Spatio-TemporalDataMining;Spatio-TemporalClustering1引言時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)挖掘從單一時(shí)間和空間延伸到時(shí)空的產(chǎn)物，能夠揭示時(shí)空數(shù)據(jù)的發(fā)展變化趨勢(shì)和規(guī)律。按照挖掘任務(wù)，時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘主要分為以下幾類：時(shí)空模式挖掘、時(shí)空聚類、時(shí)空分類、時(shí)空異常檢測(cè)等。其中時(shí)空聚類是指基

4、于空間和時(shí)間相似度把具有相似行為的時(shí)空對(duì)象劃分到同一組中，使組間差別盡量大，而組內(nèi)差別盡量小。時(shí)空聚類在氣候變化、公共安全、交通運(yùn)輸、預(yù)報(bào)監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域有重要的應(yīng)用價(jià)值。因此選擇時(shí)空聚類分析對(duì)東海區(qū)表層海水溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，以便更好的發(fā)現(xiàn)和分析其數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)、規(guī)律和本質(zhì)特征[1][2]。2時(shí)空聚類分析的研究方法根據(jù)時(shí)空聚類分析的研究目標(biāo)可將時(shí)空聚類分析可以歸納為三個(gè)步驟：首先，需要對(duì)時(shí)空數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性分析，掌握時(shí)空數(shù)據(jù)的特性。其主要包括：（1）空間相關(guān)性分析，判斷時(shí)空數(shù)據(jù)是否可以進(jìn)行時(shí)空聚類分析；（2）時(shí)間平穩(wěn)性分析，分析時(shí)空數(shù)據(jù)的時(shí)空異質(zhì)特征。其次，根據(jù)時(shí)空數(shù)據(jù)的具體特點(diǎn)發(fā)展專

5、門性的時(shí)空聚類方法。最后，需要對(duì)時(shí)空聚類分析的結(jié)果進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)[3][4]。71表層海水溫度數(shù)據(jù)時(shí)空聚類分析實(shí)驗(yàn)3.1數(shù)據(jù)選擇與預(yù)處理本文選擇東海區(qū)四十五個(gè)海洋站2008年1月-2015年1月間的月平均表層海水溫度作為研究對(duì)象，剔除其每月缺測(cè)超過(guò)30%的數(shù)據(jù)月。觀測(cè)點(diǎn)空間分布如圖3-1所示，表層水溫平均值存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)庫(kù)表中如表3-1所示。圖3-1東海區(qū)表層海水溫度觀測(cè)點(diǎn)空間分布圖3-2東海區(qū)某月表層海水溫度Delaunay三角形屬性名類型描述站名稱Text觀測(cè)點(diǎn)名稱時(shí)間（月）DateTime08年1月-15年1月經(jīng)度IntegerWGS84坐標(biāo)系緯度IntegerWGS84坐標(biāo)

6、系月平均溫度Integer表層水溫月平均值表3-1東海區(qū)表層海水溫度月平均數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)3.2數(shù)據(jù)探索性分析數(shù)據(jù)探索性分析作為時(shí)空聚類的第一步，主要包含時(shí)空相關(guān)性分析和時(shí)空平穩(wěn)性分析。本文同月平均表層水溫?cái)?shù)據(jù)的空間相關(guān)性分析采用Moran’I指數(shù)分析的方法進(jìn)行，Moran指數(shù)I分為全局和局部?jī)煞N，根據(jù)需求在此選擇全局I利用ArcGIS構(gòu)建泰森多邊形進(jìn)行計(jì)算[6][7]，采用相連海洋觀測(cè)點(diǎn)連接成Delaunay三角形（如圖3-2），三角形各邊垂直平分線圍成一個(gè)多邊形，根據(jù)泰森多邊形代替站點(diǎn)數(shù)據(jù)方式直接關(guān)聯(lián)鄰接方式確定空間權(quán)重矩陣，進(jìn)行空間相關(guān)性分析。多邊形中氣象觀測(cè)站的氣溫I的計(jì)算

7、公式如（1）（2）7其中取值1是i和j的距離0時(shí)，表示空間正相關(guān)，表現(xiàn)為聚集特性。通過(guò)計(jì)算得到東海海洋表層按月平均溫度的Moran’I指數(shù)約為0.6~0.7之間，具有顯著的聚集特性。1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月I指數(shù)0.6320.6100.6080.6130.6210.6330.6430.6670.6140.6290.6300.627表3