面向表层海水温度的时空数据挖掘研究

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1、ResearchofSpatio-TemporalDataMininginSeaSurfaceTemperatureLUWei1DAIWenjuan2HUANGYaxin2ZHANGFeng2CHENLiangyu2(1.SurveyingandGeo-InformationSchool,TongjiUniversity,Shanghai200092,China;2.EastSeaInformationCenter,SOAChina,Shanghai，200126,China)基金项目：国家海洋公益性行业科研专项201105034-6Ab

2、stract:Longsequence-relatedseasurfacetemperature(SST)datahastimingcharacteristicsandapparentspatialcharacteristics,andthereforecouldbetypicalspatio-temporaldata.Atpresent,eithertimeorspacemethodhasbeenfrequentlyusedforanalysisofSSTdata.However,couplingofspatio-temporaldat

3、a,spatio-temporalcorrelationandcharacteristicsofspatialandtemporalheterogeneitycouldnotalwaysbewelltakenintoaccountbyabove-mentionedmethod.Keywords:SeaSurfaceTemperature(SST);Spatio-TemporalDataMining;Spatio-TemporalClustering1引言时空数据挖掘是数据挖掘从单一时间和空间延伸到时空的产物，能够揭示时空数据的发展变化趋势

4、和规律。按照挖掘任务，时空数据挖掘主要分为以下几类：时空模式挖掘、时空聚类、时空分类、时空异常检测等。其中时空聚类是指基于空间和时间相似度把具有相似行为的时空对象划分到同一组中，使组间差别尽量大，而组内差别尽量小。时空聚类在气候变化、公共安全、交通运输、预报监测等领域有重要的应用价值。因此选择时空聚类分析对东海区表层海水温度数据进行挖掘，以便更好的发现和分析其数据的变化趋势、规律和本质特征[1][2]。2时空聚类分析的研究方法根据时空聚类分析的研究目标可将时空聚类分析可以归纳为三个步骤：首先，需要对时空数据进行探索性分析，掌握时空数据的特

5、性。其主要包括：（1）空间相关性分析，判断时空数据是否可以进行时空聚类分析；（2）时间平稳性分析，分析时空数据的时空异质特征。其次，根据时空数据的具体特点发展专门性的时空聚类方法。最后，需要对时空聚类分析的结果进行分析和评价[3][4]。71表层海水温度数据时空聚类分析实验3.1数据选择与预处理本文选择东海区四十五个海洋站2008年1月-2015年1月间的月平均表层海水温度作为研究对象，剔除其每月缺测超过30%的数据月。观测点空间分布如图3-1所示，表层水温平均值存储于数据库表中如表3-1所示。图3-1东海区表层海水温度观测点空间分布图3

6、-2东海区某月表层海水温度Delaunay三角形属性名类型描述站名称Text观测点名称时间（月）DateTime08年1月-15年1月经度IntegerWGS84坐标系纬度IntegerWGS84坐标系月平均温度Integer表层水温月平均值表3-1东海区表层海水温度月平均数据库表结构3.2数据探索性分析数据探索性分析作为时空聚类的第一步，主要包含时空相关性分析和时空平稳性分析。本文同月平均表层水温数据的空间相关性分析采用Moran’I指数分析的方法进行，Moran指数I分为全局和局部两种，根据需求在此选择全局I利用ArcGIS构建泰森多

7、边形进行计算[6][7]，采用相连海洋观测点连接成Delaunay三角形（如图3-2），三角形各边垂直平分线围成一个多边形，根据泰森多边形代替站点数据方式直接关联邻接方式确定空间权重矩阵，进行空间相关性分析。多边形中气象观测站的气温I的计算公式如（1）（2）7其中取值1是i和j的距离0时，表示空间正相关，表现为聚集特性。通过计算得到东海海洋表层按月平均温度的Moran’I指数约为0.6~0.7之间，具有显著的聚

8、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指数0.6320.6100.6080.6130.6210.6330.6430.6670.6140.6290.6300.627表3