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基于K-means聚类分析与单经验正交函数回归法的南海声速剖面估计方法研究
文献摘要：
基于遥感参数和Argo历史数据对水体声速剖面(Sound Speed Profile,SSP)进行重构,对单经验正交函数回归(single Empirical Orthogonal Function-regression,sEOF-r)法在南海的适用性进行了研究.由于南海动力活动的复杂性,SSP扰动相对复杂,同时海域内SSP样本稀疏,相关的SSP统计学估计方法在南海区域还难以有效应用.文章基于K-means对样本进行聚类分析,讨论南海海域正交经验函数模态的一致性.通过扩大重构实验网格解决样本稀疏的问题.利用经典的sEOF-r对南海SSP进行反演,对重构SSP的误差分析说明了该方法在南海海域应用的有效性.SSP重构的均方根误差为2.3411 m·s-1,较大误差主要出现在深度40～200 m,其原因是海域内混合层深度发生变化.实验证明在南海区域内利用遥感参数可以有效地估计SSP.
文献关键词：
声速剖面;聚类分析;海面遥感参数;南海;单经验正交经验函数(sEOF-r)
中图分类号：
作者姓名：
欧圳翼;屈科
作者机构：
广东海洋大学电子与信息工程学院,广东湛江 524000
文献出处：
引用格式：
[1]欧圳翼;屈科-.基于K-means聚类分析与单经验正交函数回归法的南海声速剖面估计方法研究)[J].声学技术,2022(06):821-826
A类：
海面遥感参数
B类：
means,经验正交函数,数回,回归法,声速剖面,估计方法,Argo,历史数据,Sound,Speed,Profile,SSP,single,Empirical,Orthogonal,Function,regression,sEOF,南海区,有效应用,南海海域,误差分析,混合层深度,深度发生
AB值：
0.296619
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