海洋凈初級(jí)生產(chǎn)力是海洋生態(tài)系統(tǒng)中重要參數(shù),在自然環(huán)境和人類(lèi)活動(dòng)的雙重作用下呈現(xiàn)出不同的區(qū)域差異和演變特征,但缺乏系統(tǒng)性的研究。衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)具備大面積覆蓋、長(zhǎng)時(shí)間序列觀測(cè)等特點(diǎn),為研究海洋初級(jí)生產(chǎn)力提供了新的解決方案;地理時(shí)空挖掘技術(shù)利用歸納方法,在無(wú)需先驗(yàn)知識(shí)的前提下探討多要素之間的時(shí)空關(guān)聯(lián)模式,已被廣泛應(yīng)用于海洋時(shí)空關(guān)聯(lián)模式的分析與研究。本文從地理時(shí)空關(guān)聯(lián)挖掘的角度,開(kāi)展全球海洋初級(jí)生產(chǎn)力與海洋環(huán)境要素、人類(lèi)活動(dòng)的關(guān)聯(lián)研究,具體為:1.基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的概念與定義,設(shè)計(jì)了面向海洋初級(jí)生產(chǎn)力的時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。該算法的核心思想是“鏈接-剪枝”和以海洋初級(jí)生產(chǎn)力為核心項(xiàng);具體實(shí)現(xiàn)流程為:離散化數(shù)據(jù)生成臨時(shí)挖掘事務(wù)表—產(chǎn)生頻繁1項(xiàng)集—產(chǎn)生只包含海洋初級(jí)生產(chǎn)力的頻繁2項(xiàng)集—執(zhí)行“鏈接-剪枝”遞歸操作—產(chǎn)生強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則;該算法的優(yōu)點(diǎn)是:1)處理結(jié)果帶有地理坐標(biāo)信息,可為地理分析提供基礎(chǔ);2)以海洋初級(jí)生產(chǎn)力為核心項(xiàng),極大地減少頻繁項(xiàng)集的產(chǎn)生,提高算法運(yùn)行效率。2.挖掘分析了 1998年1月～2017年12月全球海洋初級(jí)生產(chǎn)力和海洋表面溫度、海面高度異常、海面降雨、混合層深度和ENSO（El ... 

【文章來(lái)源】：安徽理工大學(xué)安徽省

【文章頁(yè)數(shù)】：89 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１論文總體框架??Ｆｉｇｌ?ｔｈｅ?ｇｅｎｅｒａｌ?ｆｒａｍｅｗｏｒｋ?ｏｆ?ｔｈｉｓ?ｐａｐｅｒ??１．４

算法效率分析從改變算法支持度ｓ角度進(jìn)行分析。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中支持度閾值??由用戶(hù)自己確定，不同支持度得到的關(guān)聯(lián)結(jié)果不同，支持度越大，得到的頻繁項(xiàng)??集越少，關(guān)聯(lián)規(guī)則也越少。圖３顯示了?Ａｐｒｉｏｒｉ算法和ＮＰＰ－ＡＲＭＡ算法在執(zhí)行挖??掘一組挖掘事務(wù)表時(shí)的運(yùn)算時(shí)間與得到的頻繁項(xiàng)集個(gè)數(shù)。由圖３（ａ）知，隨著支持度??的變大，Ａｐｒｉｏｒｉ算法用時(shí)變化明顯，ＮＰＰ－ＡＲＭＡ算法運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)保持穩(wěn)定且遠(yuǎn)低于??Ａｐｒｉｏｒｉ算法耗時(shí)；由圖３（ｂ）知，支持度逐漸降低，Ａｐｒｉｏｒｉ算法得到的頻繁項(xiàng)集個(gè)??數(shù)與ＮＰＰ－ＡＲＭＡ算法得到的項(xiàng)集數(shù)之差逐漸增加。??１８００?１〇〇??３＆Ｘ５?彐?〇??１縱?Ａｐｒｉｏｒｉ?＾．ｆｉＰＰ－＾ＡＡ?８０?Ｎ．?－？－Ａｐｒｉ〇ｒＩ?－？￣Ｎ０Ｐ．ＡＲＭＡ??１ｉ３ｃ〇?ｘ．?ｓ?Ｚ??＼?ｉ？?Ｘ??＾?ＢＣＣ?＾?４０??１?６００?３０?＾?????＊—￣￣??Ｕ?４?６?ｇ?１０?１２??ｇ?５?ｘＭ?１０?１２?????⑷?（ｂ）??圖３兩種算法不同支持度閾值的運(yùn)行時(shí)間（ａ）、項(xiàng)集個(gè)數(shù)（ｂ）示意圖??Ｆｉｇ３?ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ?Ｓｕｐｐｏｒｔ?ａｎｄ?ｉｔｓ?ｒａｎｎｉｎｇ?ｔｉｍｅ?（ａ），?ｎｕｍｂｅｒｓ?ｏｆ?ｉｔｅｍｓ?（ｂ）??２．３本章小結(jié)??本章對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘相關(guān)概念作了詳細(xì)闡述，主要包括支持度、置信度和提升??度等，并在此基礎(chǔ)上介紹了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘經(jīng)典算法一一Ａｐｒｉｏｒｉ算法，同時(shí)分析了??Ａｐｒｉｏｒｉ存在的不足。為克服Ａｐｒｉｏｒｉ存在的不足，提高算法運(yùn)行效率，且與地理??時(shí)空數(shù)據(jù)相結(jié)合

３．２．２海洋表面溫度與海洋初級(jí)生產(chǎn)力關(guān)聯(lián)模式??海洋表面溫度異常變化與＃尸柯的關(guān)聯(lián)模式和其支持度、置信度、提升度空間??分布如圖５所示。海洋表面溫度異常升高導(dǎo)致海洋初級(jí)生產(chǎn)力異常降低的模式：??（簡(jiǎn)稱(chēng)高低模式，全文下同），集中分布在中東赤道太平洋??區(qū)域和印度洋西部區(qū)域


本文編號(hào)：3099108