【摘 要】
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长序列的表层海水温度（SST）数据既有时序特征又有明显的空间特征,是典型的时空数据。目前对该类数据的分析挖掘一般采用单纯的时间或者空间方法进行,不能很好地顾及时空数据的
【机 构】
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同济大学测绘与地理信息学院,国家海洋局东海信息中心
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长序列的表层海水温度（SST）数据既有时序特征又有明显的空间特征,是典型的时空数据。目前对该类数据的分析挖掘一般采用单纯的时间或者空间方法进行,不能很好地顾及时空数据的时空耦合、时空相关与时空异质特征。时空聚类分析是时空数据挖掘领域中的热点问题,对于揭示时空数据的发展变化趋势和规律具有重要意义。利用Arcgis、时空统计学、智能计算等工具对表层海水温度进行时空聚类分析,尝试对东海区40余个海洋点2008-2015年的月均表层水温数据进行时空数据挖掘以验证时空聚类方法的可行性和有效性。
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