《海洋环境监测技术课件 海洋监测中的数据处理与误差分析》

海洋环境监测技术数据处理与误差分析本课件旨在介绍海洋环境监测技术中数据处理和误差分析的相关知识，为学生提供扎实的理论基础和实用的操作技能，帮助他们在未来从事海洋环境监测工作时能够更加科学地处理数据，提高监测结果的准确性和可靠性课程目标与学习要点课程目标学习要点

1.掌握海洋环境监测数据处理的基本理论和方法

2.了解

1.测量误差的基本概念

2.系统误差与随机误差的特征和处常见误差的来源、分类和分析方法

3.掌握数据质量控制理方法

3.测量数据的统计分析方法

4.数据预处理技术

5.和不确定度评定的基本方法

4.能够运用相关技术进行海海洋数据的时间序列分析

6.空间分析技术

7.多维数据分析洋监测数据的处理和分析技术

8.数据质量控制和不确定度评定

9.海洋监测数据报告规范

10.数据可视化技术数据处理基础概述数据来源数据类型12海洋环境监测数据主要来监测数据包括时间序列数自各种传感器和仪器，包据、空间数据、多维数据括水温、盐度、溶解氧、等，需要根据不同的数据pH值、营养盐、浮游生物类型选择合适的处理方法等监测数据数据处理目的3数据处理的目的是为了消除或减少误差、提取有用信息、分析数据规律、为海洋环境监测工作提供科学依据测量误差的基本概念测量误差的定义真值的定义测量误差是指测量值与真值真值是指客观存在的实际值之间的差异，它反映了测量，但在实际测量中，真值通结果的准确性常是无法精确获得的误差的分类根据误差产生的原因，测量误差可分为系统误差和随机误差误差的分类系统误差与随机误差系统误差随机误差由测量仪器、环境条件、操作人由不可控因素引起的，在相同条员等因素引起的，在相同条件下件下重复测量时，误差的大小和重复测量时，误差的大小和方向方向随机变化保持一致系统误差的特征可重复性1在相同条件下重复测量时，系统误差的大小和方向保持一致可预测性2系统误差的来源和大小是可以预测的，可以通过校准、补偿等方法进行消除或减小可控性3系统误差的来源是可以控制的，通过改进仪器、规范操作等方法可以减少或避免系统误差的产生系统误差的来源分析仪器误差仪器本身的缺陷、老化、校准不准确等引起的误差环境误差温度、湿度、气压等环境因素的变化引起的误差操作误差操作人员的技能水平、经验不足、操作不规范等引起的误差方法误差测量方法本身的缺陷或不完善引起的误差系统误差的消除方法规范操作改进方法严格遵守操作规程，减少操作补偿采用更加精确的测量方法，减人员的误差校准根据环境因素的变化，对测量少方法误差的产生使用标准样品对仪器进行校准结果进行相应的补偿，以消除，以消除仪器本身的误差环境误差的影响随机误差的特征不可控性随机误差的来源无法控制，通常由2微小的、不可避免的因素引起随机性1随机误差的大小和方向随机变化，无法预测可减小性可以通过增加测量次数、提高仪器精度等方法来减小随机误差的影响3随机误差的统计特性平均值为零1在多次测量中，随机误差的平均值趋近于零标准差2标准差可以用来衡量随机误差的大小，标准差越大，随机误差越大正态分布3随机误差的分布通常符合正态分布，可以利用正态分布的性质进行误差分析正态分布及其在误差分析中的应用正态分布的概念1正态分布是一种常见的概率分布，其形状类似于钟形曲线正态分布的特点2正态分布的平均值、中位数和众数都相等，分布曲线关于平均值对称误差分析中的应用3利用正态分布的性质，可以估计随机误差的置信区间，进行显著性检验测量数据的统计分析方法算术平均值反映数据的集中趋势标准偏差反映数据的离散程度变异系数反映数据相对离散程度置信区间估计真值的范围显著性检验判断两个数据组之间是否存在显著差异算术平均值的计算n∑x样本量数据总和x̄算术平均值算术平均值是指所有测量值的总和除以测量次数标准偏差的计算与意义变异系数的应用变异系数应用场景变异系数是指标准偏差与算术平均值的比值，用于反映数变异系数可以用来比较不同组数据的离散程度，例如，比据的相对离散程度较不同海域水温数据的离散程度置信区间的确定显著性检验的基本原理检验假设检验统计量拒绝域设定一个关于总体参数的假设，称为根据样本数据计算一个统计量，用于确定一个拒绝域，如果检验统计量落原假设检验原假设在拒绝域内，则拒绝原假设检验的应用场景t比较两个样本的均值检验样本均值与已知总体均值12检验两个样本的均值之间是否存在显著差异检验样本均值是否显著不同于已知总体均值检验在海洋数据分析中的应用F方差齐性检验方差分析检验两个或多个样本的方差是否相等，这是进行t检验分析多个因素对观测结果的影响，例如分析不同季节对的前提条件水温的影响异常值的识别方法异常值识别方法异常值是指与其他数据相比，明显偏离正常范围的值，也常用的识别方法包括3σ准则、Grubbs检验法、Dixon检验法称为离群值等准则的应用3σ3σ准则13σ准则认为，在正态分布中，

99.73%的数据落在平均值±3倍标准差的范围内识别异常值2如果一个数据点落在平均值±3倍标准差之外，则可以认为它是异常值检验法Grubbs检验原理Grubbs检验法是一种统计检验方法，用于检验单个数据点是否为异常值检验步骤

1.计算数据的标准差

2.计算数据点与平均值的差值

3.将差值除以标准差，得到Grubbs统计量

4.将Grubbs统计量与临界值比较，判断数据点是否为异常值检验法Dixon检验原理Dixon检验法是一种检验样本数据中是否存在异常值的方法，该方法假设数据服从正态分布检验步骤

1.将样本数据按照从小到大的顺序排列

2.计算Dixon统计量

3.将Dixon统计量与临界值比较，判断是否存在异常值异常值的处理原则分析异常值分析异常值产生的原因，判断异常2值是否为错误数据识别异常值1首先要识别出数据中的异常值，才能进行处理处理异常值根据异常值产生的原因，选择合适的处理方法，例如删除异常值、修3改异常值、替换异常值等数据预处理技术数据标准化1将数据缩放到相同的范围，以便于不同量纲的数据进行比较和分析数据归一化2将数据缩放到0到1之间，可以提高算法的效率和稳定性缺失值处理3对缺失值进行填充或删除，避免缺失值对数据分析的影响数据平滑4对数据进行平滑处理，消除噪声和随机波动，提高数据的可信度数据标准化方法Z-score标准化1将数据减去平均值，再除以标准差，得到标准化的数据，其平均值为0，标准差为1最小-最大标准化2将数据线性变换到0到1之间，其公式为x-min/max-min数据归一化处理Min-Max归一化x=x-min/max-minDecimal Scaling归一化x=x/10^j缺失值处理技术510删除法填充法删除包含缺失值的数据记录，适用于使用均值、中位数、众数等方法填充缺失值比例较低的情况缺失值，适用于缺失值比例较高的情况15预测法使用机器学习模型预测缺失值，适用于缺失值分布规律较明显的情况数据平滑技术移动平均法多项式拟合法利用一段时间内的平均值来平滑数据，可以消除随机波动使用多项式函数拟合数据，可以消除数据的非线性趋势移动平均法的应用简单移动平均法1使用过去一段时间数据的平均值作为当前数据的预测值加权移动平均法2根据数据的历史信息，对不同时间段的数据赋予不同的权重，进行加权平均多项式拟合法拟合原理应用场景使用多项式函数来拟合数据，可以消除数据中的非线性多项式拟合法可以用于平滑数据、预测数据等趋势海洋数据的时间序列分析趋势分析方法周期性分析自相关分析分析数据随时间的变化分析数据是否存在周期分析数据自身在不同时趋势，例如，分析海洋性变化，例如，分析海间点的相关性，例如，温度随时间的变化趋势洋温度的年周期变化分析海洋温度在不同时间点的相关性交叉相关分析分析不同时间序列数据之间的相关性，例如，分析海洋温度和盐度之间的相关性趋势分析方法线性趋势1数据随时间呈线性变化，可以使用线性回归模型进行分析非线性趋势2数据随时间呈非线性变化，可以使用非线性回归模型进行分析周期性分析周期性分析方法傅里叶分析、小波分析等方法可以用来分析数据的周期性变化应用场景周期性分析可以用来分析数据的季节性变化、潮汐变化等自相关分析自相关函数自相关函数用来描述时间序列数据自身在不同时间点的相关性分析步骤

1.计算数据在不同时间点的自相关系数

2.绘制自相关函数图

3.分析自相关函数图，确定数据的自相关性交叉相关分析分析步骤交叉相关函数

1.计算两个数据在不同时间点的交1交叉相关函数用来描述两个时间序叉相关系数

2.绘制交叉相关函数图2列数据之间的相关性

3.分析交叉相关函数图，确定两个数据的相关性海洋数据的空间分析方法空间插值技术利用已知数据点，对未知区域的数据进行插值，预测未知区域的数据值1空间分析方法2空间分析方法可以用来分析数据的空间分布特征，例如，分析海洋温度的空间分布特征空间插值技术克里金法1基于随机函数理论，通过分析数据的空间自相关性进行插值距离反比权重法2根据数据点之间的距离，对数据点进行加权平均克里金法的原理与应用半方差函数估计根据样本数据估计半方差函数，描述数据的空间自相关性插值模型建立根据半方差函数建立插值模型插值预测利用插值模型对未知区域的数据进行预测距离反比权重法1权重计算根据数据点之间的距离计算权重，距离越近，权重越大2加权平均利用权重对数据点进行加权平均，得到插值预测值多维数据分析技术主成分分析（PCA）因子分析聚类分析将多个变量降维为少数几个主成分，探索数据背后的潜在因素，解释变量将数据分成不同的类别，以便于分析保留大部分信息之间的关系和理解数据主成分分析（）PCA数据降维1将多个变量降维为少数几个主成分，保留大部分信息特征提取2提取数据中的主要特征，用于数据分析和建模因子分析因子分析的原理因子分析是一种探索性数据分析方法，它试图用少数几个潜在因素来解释多个观测变量之间的关系因子分析的步骤

1.数据预处理

2.因子提取

3.因子旋转

4.因子得分计算聚类分析在海洋数据中的应用聚类分析应用场景聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据分成不同的聚类分析可以用来分析海洋生物的分布特征、海洋水体的类别分类等数据质量控制方法质量控制指标体系1建立一套完整的质量控制指标体系，用于评估数据的质量数据有效性检验2检验数据是否符合预设的范围和逻辑，例如，水温数据是否在合理范围内数据一致性检验3检验不同数据源、不同时间、不同方法获得的数据之间的一致性质量控制指标体系准确性反映数据与真值之间的接近程度精密度反映数据的重复性，即多次测量结果之间的接近程度完整性反映数据的完整程度，即数据是否完整、无缺失一致性反映不同数据源、不同时间、不同方法获得的数据之间的一致性数据有效性检验范围检验检验数据是否在合理的范围内，例如，水温数据是否在0℃到40℃之间逻辑检验检验数据是否符合逻辑关系，例如，水深数据是否随着时间单调递增异常值检验检验数据中是否存在异常值，例如，使用3σ准则、Grubbs检验法等方法识别异常值数据一致性检验时间一致性检验同一数据源在不同时间获得的2数据的一致性，例如，检验同一仪数据源一致性器在不同时间获得的水温数据的一1致性检验不同数据源之间的数据一致性，例如，检验不同仪器获得的相同变量数据的一致性方法一致性检验使用不同方法获得的数据的一3致性，例如，检验使用不同方法获得的盐度数据的一致性测量不确定度评定测量不确定度1测量不确定度是指测量结果的偏差，它反映了测量结果的可靠性不确定度来源2测量不确定度来源包括随机误差、系统误差、仪器误差、环境误差等不确定度评定方法3常用的不确定度评定方法包括A类不确定度评定、B类不确定度评定类不确定度评定AA类不确定度1A类不确定度是指通过多次测量获得的随机误差所产生的不确定度计算方法2A类不确定度通常用样本标准差来估计类不确定度评定B系统误差通过校准、补偿等方法估计系统误差的大小仪器误差根据仪器说明书或技术参数估计仪器误差的大小环境误差根据环境监测数据估计环境误差的大小合成标准不确定度12A类不确定度B类不确定度3合成标准不确定度合成标准不确定度是A类不确定度和B类不确定度的合成结果，它反映了测量结果的总不确定度扩展不确定度扩展不确定度覆盖因子扩展不确定度是在合成标准不确定度基础上，乘以一个覆覆盖因子是一个无量纲的常数，通常取值为2或3，它决定盖因子得到的，它反映了测量结果的置信水平了扩展不确定度的置信水平海洋监测数据报告规范数据表达方式有效数字的运用12数据表达方式要规范、清有效数字的位数要根据测晰，易于理解量精度确定，并遵循相关规范测量结果的完整表达3测量结果要完整表达，包括测量值、不确定度、测量单位等信息数据表达方式表格形式图形形式使用表格形式表达数据，可使用图形形式表达数据，可以使数据更直观、易于比较以更直观地展现数据的变化趋势和规律文本形式使用文本形式表达数据，可以更详细地描述数据信息有效数字的运用有效数字精度有效数字是指一个数字中所有可有效数字的位数反映了数据的精靠的数字，包括最后一个不确定度，位数越多，精度越高的数字测量结果的完整表达测量值1测量结果中的数值，表示测量获得的结果不确定度2测量结果的不确定度，表示测量结果的可靠性测量单位3测量结果的单位，表示测量值的物理意义误差分析报告的编写报告内容误差分析报告要包含测量方法、数据处理过程、误差分析结果、结论等内容报告格式误差分析报告的格式要规范，并遵循相关标准数据可视化技术数据可视化数据可视化是指将数据以图形、图表等形式展现出来，以便于分析和理解数据可视化工具常用的数据可视化工具包括Excel、MATLAB、R语言等可视化类型常用的数据可视化类型包括折线图、柱状图、饼图、散点图等常用图表类型及应用。