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文檔簡介

課程描述課程定位與內容在《海洋學》與《海洋調查與觀測》等課程的基礎上，對海洋學要素進行統計分析和經驗計算。課程目的（實例+應用）海洋要素數據的主要獲取方法、表征方法及數據分析基本原理。學習溫度、鹽度、密度分析的各種典型方法；熟悉潮流、海流數值預報方法的原理；潮汐、潮流調和分析；動力計算；介紹海浪的幾種典型的經驗計算方法。

經驗頻率分布水文要素的變化規律還可以用其概率分布來描述它的各種觀測值出現的可能性大小。即可計算給出每一個觀測值出現的概率。其中，m為落在組內的觀測值個數；n為觀測樣本總數；區間端點亦稱上下組限；上下組限的差值稱為組距；通常以組中值或區間中值，代表該頻率的觀測值。可以設想，若觀測值無限增多，組距逐漸縮小，頻率密度曲線將趨向概率密度曲線。考慮某水文要素的連續觀測時間序列，由連續型隨機變量的概率性質知道，不應統計各個觀測值出現的頻率，而應統計它在某—范圍內出現的頻率。為此，可把觀測值的變化范圍劃分為許多連續但不重疊的區間（每一個區間稱為組），統計觀測值落在各區間內的頻率，即可得到要素的經驗頻率分布累積頻率分布將數據由小到大排列取組的上限F（x）稱為不及累計頻率分布將數據由大到小排列取組的下限P（x）稱為不及累計頻率分布由經驗頻率分布按觀測值進行由小到大或由大到小的頻率積分，即可相應得到超越累積頻率分布或不及累積頻率分布。

由于觀測儀器本身設計原因，在觀測過程中儀器的零點發生自動漂移，由此而產生觀測數據的系統性偏差。此種偏差一般具有單調性，一般可采用線性修正方法處理。由于儀器安裝位置的不可恢復性緩慢變化或跳動，而產生觀測數據的系統偏差。此種會具有較強的階段性，一般對數據進行零點修正。數據系統性偏差比較難于判別，尤其當變動值較小時，只有清晰了解要素的變化規律才可能加以判別。數據系統性偏差的檢查和修正為什么使用統計學方法

分析海洋環境數據？如果所有的海洋環境變量受控于一個“確定性”系統，該系統具有以下屬性：A)系統的復雜性，相對于觀測，真實系統具有更多的自由度。由于存在觀測不能描述的自由度，使得我們認識的系統具有“不確定性”，“隨機性”。B)系統是非線性的，即環境變量之間可能存在相互影響。如：ElNinoC)動力學可能具有不可預報性

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