【摘 要】
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重力异常平面图的区域划分是地球物理场及地质构造解释的重要参考,但对于大范围数据一直缺少自动化辅助划分方法.基于凝聚层次聚类算法,开展重力异常网格数据的自动化区域划分研究,以空间邻近性为限制条件,分析不同连接方法对模拟重力异常数据的聚类效果,最终选取以Ward法为连接方式的凝聚聚类法,对菲律宾海盆区域的简单布格重力异常数据进行应用实验,并与已有板块划分理论进行对比分析.结果 表明:凝聚聚类算法能够根据重力异常数据的空间位置及其数值的大小进行较为合理的自动划分;对菲律宾海盆重力异常的聚类分析结果与已有的板块区
【机 构】
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国家海洋信息中心,天津300171;海军研究院,天津300061
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重力异常平面图的区域划分是地球物理场及地质构造解释的重要参考,但对于大范围数据一直缺少自动化辅助划分方法.基于凝聚层次聚类算法,开展重力异常网格数据的自动化区域划分研究,以空间邻近性为限制条件,分析不同连接方法对模拟重力异常数据的聚类效果,最终选取以Ward法为连接方式的凝聚聚类法,对菲律宾海盆区域的简单布格重力异常数据进行应用实验,并与已有板块划分理论进行对比分析.结果 表明:凝聚聚类算法能够根据重力异常数据的空间位置及其数值的大小进行较为合理的自动划分;对菲律宾海盆重力异常的聚类分析结果与已有的板块区划较为接近,能够反映出许多局部细节上的信息,有利于解释工作的开展.因此,聚类分析是研究地球物理场特征的有效辅助工具.
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