海陆气候事件关联规则挖掘方法

被引:4
作者
石岩 [1 ]
邓敏 [1 ]
刘启亮 [2 ]
杨文涛 [1 ]
机构
[1] 中南大学地理信息系
[2] 香港理工大学土地测量与地理信息资讯学系
基金
高等学校博士学科点专项科研基金;
关键词
气候指数; 异常气候事件; 气候分区; 时序关联规则挖掘;
D O I
暂无
中图分类号
P461.2 [];
学科分类号
0706 ; 070601 ;
摘要
近年来,异常气候事件的频发对人类的生活环境和经济发展带来严重负影响。气象学家研究表明:海洋气候异常对陆地气候异常事件的发生具有重要的诱发作用,因此,对海陆气候间的内在关联机制进行深入挖掘具有重要研究价值。本文提出了一种关联规则挖掘方法,以探索单一海洋气候指数与陆地异常气候事件间存在的关联。首先,针对陆地气候要素,采用顾及空间邻近关系的层次聚类方法进行有效气候分区,通过对各层分区结果进行相关统计分析得到有效的各区域气候序列;然后,进行顾及多重约束进行时序关联规则挖掘,以探索海陆气候要素间的关联机制;最后,通过实际算例分析得到的各气候指数与我国陆地区域异常降水事件间的关联机制结果,与实际情况高度吻合。
引用
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页数:9
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[5]   An adaptive spatial clustering algorithm based on delaunay triangulation [J].
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Liu, Qiliang ;
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COMPUTERS ENVIRONMENT AND URBAN SYSTEMS, 2011, 35 (04) :320-332
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