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Vol. 55,No. 4Apr 2021第55卷第4期2021年4月原子能科学技术AtomicEnergyScienceandTechnology西北太平洋表层海水中239+240 Pu 浓度及240P u /239P u 同位素比李思璇1黄雯娜2许宏宀，郭秋菊1"1.北京大学物理学院核物理与核技术国家重点实验室，北京100871&2.浙江省辐射环境监测站，浙江杭州310012)摘要：钚是与核工业密切相关的敏感元素，是来源于人类核活动、以痕量或超痕量水平存在于环境中 的重要锕系元素％与陆地土壤中钚的环境行为不同，输入到海洋环境中的钚会随洋流路径进行远距 离迁移扩散％因此，对于包括我国近海在内的西北太平洋区域海水，除受全球沉降影响外，还长期受 到美国太平洋核试验场(PPG)所造成区域污染的显著影响％本文利用从相关报道中收集的数据，对西北太平洋表层海水中钚浓度及同位素比的分布特征进行了分析％结果表明,000年至今，西北太平洋表层海水中239D240 Pu 浓度和240 Pu/239 Pu 同位素比分别在1. 15〜22. 3 mBq/m 3和0. 184〜0. 31间 变化，其中,39D240 Pu 浓度分布与西北太平洋各区域的环境条件等密切相关，而240 Pu/239 Pu 分布则相对 均匀，后者在除中国南海以外的西北太平洋地区均值为0.247土 0.025("),据此估算得美国太平洋核试验场区域污染输入的钚对该海域表层海水中钚的贡献约占其总活度的45% %此外，本文还对福岛核电站附近海域中核事故前后钚的相关数据进行了分析对比，未观察到该事故对西北太平洋海域中 钚分布的影响％关键词：西北太平洋；表层海水；钚；PPG 中图分类号:TL75. 1文献标志码:A 文章编号"000-6931(2021)04-0751-10doi 10 7538/yzk2020 youxian 0082239+240Pu Concentration and 240Pu/239Pu Isotopic Ratio in Surface Seawater of Northwest PacificLI Sixuan 1 , HUANG Wenna 2 , XU Hon g 2'* , GUO Qiuju *(1. State Key Labrratrry of Nuclear Physics and Technology , School of Physics ,Peking University , Beijing 100871 , China &2. Radiation Monitoring Station of Zhejiang Province , Hangzhou 310012 , China )Abstract: Plutonium is a sensitive element closely related to nuclear industry. It is an.mportantact.n.deelementor.g.natedfrom human nuclearact.v.t.esandex.sts.ntheenv.ronmentattraceorultratracelevels.D.f erentfromthebehav.orofpluton.um.n theterrestr.alenv.ronment !pluton.um entered.ntothe mar.neenv.ronmentcould be收稿日期：2020-02-10;修回日期：2020-05-31基金项目：国家自然科学基金资助项目(11775009)作者简介:李思璇(1994-),女，浙江宁波人，博士研究生，辐射防护与环境放射性专业% 通信作者：许 宏，E-mail : 705793140@752原子能科学技术第55卷driven by ocean currents a nd then transported for a long distance.In addition to the global subsidence,the sea water in the Northwest Pacific region,including China,s coastal waters,is significantly affected by the regional pollution caused by the US Pacific Proving Ground(PPG)for a long time.With data assembled from published articles, the distributions of Pu concentration and isotopic ratios in surface seawater of Northwest Pacific were analyzed in this work.After2000,Z39+Z40Pu concentration and Z40Pu/Z39Pu isotopic ratio in surface seawater of this region vary in 1.15-22.3mBq/m<and0.1840.31,respectively.The spatial distribution of239+240Pu concentration is closely relatedto local environmental conditions,while that of Z40Pu/Z39Pu isotopic ratio is rather more homogeneous.Despite the China South Sea,the mean value of Z40Pu/Z39Pu isotopic ratio for Northwest Pacific Ocean is0.247+0.025(1#).According to that,the contribution of Pu from PPG is estimated to be around45%in surface seawater.In addition,Pu data in marine environment off Japan Fukushima Dai-chi Nuclear Power Plant were also collected and compared,among which no indication of Pu released from the accident could beobserved.Key words：Northwest Pacific；surface seawater；plutonium；PPG钚(Pu)的原子序数为94,是与核工业等人类核活动密切相关的敏感锕系元素，其存在于环境中的重要同位素包括Z38Pu(T1/2=87.7a)+ Z39Pu(T1/z=24110a)J40P u(T1/2=6563a)和241Pu(3i/(=14.1a),其中以239Pu和240Pu的环境浓度最大由于钚兼具放射性和化学毒性，且除(41Pu外均为长寿命的%放射性核素,释放到环境中后可长期存在，因此，在核设施安全运行、乏燃料及放射性废物后处理和处置等领域，钚在各类环境介质中的分布及行为特性等都备受关注％目前环境中以痕量或超痕量水平存在的钚的主要来源为1945—1980年间有核国家开展的543次大气层核试验(总当量约440Mt)⑵％此外核工业、核事故以及核废料处置等对环境中钚的含量也有较重要贡献。
2015年全国大学生统计建模大赛论文题目：西北太平洋台风特征评价及其随机路径模拟参赛队员：方根深李瑞琪韩若愚指导教师：王勇智参赛单位：同济大学目录表格和插图清单 ------------------------------------------------------ 2 1、引言 ---------------------------------------------------------------- 41.1台风简介与建模背景----------------------------------------------------------- 41.2文献综述 -------------------------------------------------------------------------- 42、相关理论----------------------------------------------------------- 52.1大气流体动力理论-------------------------------------------------------------- 52.2随机过程相关理论-------------------------------------------------------------- 63、数据来源及研究路线-------------------------------------------- 63.1数据来源及描述----------------------------------------------------------------- 63.2研究路线 -------------------------------------------------------------------------- 74、建模过程与模型描述-------------------------------------------- 84.1西北太平洋台风对我国影响估计-------------------------------------------- 84.2台风特征统计与描述----------------------------------------------------------- 84.3台风起点统计与建模----------------------------------------------------------- 94.4台风路径统计与建模--------------------------------------------------------- 104.5台风终点统计与建模--------------------------------------------------------- 124.6 台风路径形成 ----------------------------------------------------------------- 135、模型检验与评价------------------------------------------------- 145.1 模型检验 ----------------------------------------------------------------------- 145.2 模型评价 ----------------------------------------------------------------------- 15参考文献 -------------------------------------------------------------- 16表格插图清单表1 中国气象局热带气旋中心位置资料表 (7)图1 台风移动的平均方向 (6)图2 台风建模区域划分 (6)图3 基于统计理论台风风荷载评价过程 (6)图4 西北太平洋台风时间分布规律和对我国影响 (8)图5 我国主要受影响区域分布 (8)图6 历史台风中心压强与风速极值的回归分析 (9)图7 台风起点主要分布区域统计和模拟 (10)图8 各区域单位统计时间行进距离分布拟合 (11)图9 各区域转向角度分布统计 (12)图10 历史台风终点分布与累积终止频率 (13)图11 台风随机路径模拟 (14)图12 同一起始点影响区域检验 (14)图13 台风影响区域检验 (15)西北太平洋台风特征评价及其随机路径模拟【摘要】西北太平洋地区的是世界台风发生最多的区域，我国亦是遭受台风灾害最为严重的几个国家之一，特别是东南沿海区域在每年8月受强台风的影响，往往造成严重的生命财产损失。
1.西北太平洋海洋三维实况分析系统简介：依托于国家专项和军队专项等项目，国家海洋信息中心逐步发展并建立了西北太平洋海洋实况分析系统，该系统能够实现海洋表层卫星遥感数据到水下次表层三维温盐场的映射，为海洋环境保障业务提供准确的三维温盐场信息，目前该产品已经应用于多个军事海洋环境保障单位及海洋减灾防灾等领域，发挥了积极的军事和社会效益。
实况分析系统基于模块化设计思想，利用多年的温盐剖面资料结合统计建模和数据同化等多项技术，建立温盐剖面垂向延拓模型、海面状态信息对水下剖面状态信息的垂向映射模型、海洋数据同化模型，实现海洋表层信息到水下三维温盐场的实时分析，其系统组成包括：海洋温盐剖面资料精细处理子系统、海面温度和海面高度与温盐剖面垂向建模子系统、三维温盐网格化背景场生成子系统、三维温盐场映射子系统、三维温盐和水声环境要素实况分析子系统及产品可视化子系统。
2.实况分析数据格式：rcyyyymmdd.dat：三维温盐反演场数据。
第一行为经纬度信息（依次包括：经度、纬度、深度层数、最大深度、年、月、日），海区范围为99~150°E，-10~52°N，共计409×497个网格点。
每一行经纬度信息后的1~51行是网格数据信息，第一列为深度，第二列为温度，第三列为盐度。
（注：9999.0表示缺省值）rayyyymmdd.dat：同化观测剖面后的三维实况分析数据。
第一行为经纬度信息（依次包括：经度、纬度、深度层数、最大深度、年、月、日），海区范围为99~150°E，-10~52°N，共计409×497个网格点。
经纬度信息后的1~51行是网格数据信息，第一列为深度，第二列为温度，第三列为盐度，第四列为密度，第五列为声速，第六列为经向地转流，第七列为纬向地转流。
yyyymmdd.dat：二进制数据。
存储格式为binary，依次存储要素温度、盐度、密度、声速、经向地转流、纬向地转流和动力高度。
全球变暖背景下西北太平洋热带气旋活动的时空变化特征及潜在风险分析顾成林;康建成;闫国东;陈志伟【摘要】以美国联合台风中心的热带气旋资料为基础,探讨全球变暖背景下1951-2015年65年间西北太平洋热带气旋(TC)活动变化的时空特征,并对中国所受潜在风险进行分析.结论如下:①1951-2015年热带气旋频数、超强台风频数长期变化趋势并不明显.热带气旋频数在1950年左右发生突变,由1950年以前的偏少期向偏多期转变,但只有在1960年代初期到1970年代初期、1990年代末期至2000年代初期两个阶段增加趋势通过0.05的显著水平检验.②从1950年代初期至1950年代末期,西北太平洋热带气旋年均最大强度与年均强度呈现短期加强趋势,之后呈现长期减弱趋势.总体上看,西北太平洋热带气旋年均最大强度与年均强度总体上呈明显下降趋势.平均强度在1972年左右发生突变,说明在1972年以后平均强度减少的趋势显著.最大强度在1968年左右发生突变,说明在1968年以后最大强度减少的趋势显著.③从热带气旋最大强度(成熟)阶段,路径频数,观测强度线性变化趋势的空间分布来看,线性变化呈上升趋势的位置均向东亚大陆靠近,这也就意味着西北太平洋热带气旋活动强度在一定程度上呈减弱趋势,但是登陆的频次、强度极有可能加强.也就是在整个东亚大陆受西北太平洋热带气旋潜在威胁会进一步加剧.④产生这样结果极有可能是由于全球变暖导致的西太平洋与中东太平洋纬向温度梯度加大,从而导致walker环流的加强,正在加强的walker环流能够加强热带西北太平洋风垂直切变与相对涡度的变化,从而影响西北太平洋TC活动的时空变化.【期刊名称】《灾害学》【年(卷),期】2019(034)002【总页数】8页(P89-96)【关键词】全球变暖;西北太平洋;热带气旋;时空变化特征;大尺度背景场【作者】顾成林;康建成;闫国东;陈志伟【作者单位】上海师范大学环境与地理科学学院,上海200234;佳木斯大学理学院环境科学系,黑龙江佳木斯154007;上海师范大学环境与地理科学学院,上海200234;上海工程技术大学,上海200234;上海师范大学环境与地理科学学院,上海200234【正文语种】中文【中图分类】X43;X915.5;P444;P461在过去几十年，揭示热带气旋的生成、发展以及影响因素一直是气象学所面临的挑战。
东亚—西北太平洋海平面气压场的动力特征分析东亚—西北太平洋海平面气压场的动力特征分析引言：东亚—西北太平洋是一个重要的海洋和气候系统，其海平面气压场的变化对周边地区的气候和天气产生重要影响。
本文将对东亚—西北太平洋海平面气压场的动力特征进行分析，以期更好地理解这一气候系统的变化规律。
一、东亚—西北太平洋气候系统的基本特征东亚—西北太平洋气候系统包括海洋和大气两部分，其中海洋主要指西北太平洋，大气主要指东亚地区。
该气候系统具有以下特征：东亚地区属于季风区，具有明显的季风变化；西北太平洋海洋环流复杂，包括风暴槽、热带漩涡等；东亚和西北太平洋地区之间存在明显的相互影响。
二、东亚—西北太平洋海平面气压场的变化特征1. 季节变化：东亚—西北太平洋海平面气压场的季节变化明显，夏季为负异常，冬季为正异常。
这与季风气候的特点相一致，夏季低气压主要位于西太平洋暖池地区，冬季高气压主要位于高纬度地区。
2. 年际变化：东亚—西北太平洋海平面气压场的年际变化较为显著，表现为持续几年的异常状态。
这些年际变化与ElNiño和La Niña现象密切相关。
El Niño年份海平面气压场呈现负异常，而La Niña年份则为正异常。
3. 长期变化：东亚—西北太平洋海平面气压场的长期变化趋势目前还没有得出明确的结论。
然而，一些研究表明，近年来的气候变化可能对其产生影响。
例如，全球变暖可能导致西北太平洋的温度升高，从而改变了大气环流，进而影响海平面气压场。
三、东亚—西北太平洋海平面气压场变化的动力机制1. 热力效应：热力效应是东亚—西北太平洋海平面气压场变化的重要动力机制之一。
海洋和大气的相互作用导致了气候系统的变化，热带海洋暖池的加热会改变大气环流，从而影响海平面气压场。
2. 季风效应：季风效应是东亚地区气候变化的重要因素之一，也对海平面气压场产生影响。
夏季季风使得东亚地区气压降低，形成低气压，而冬季季风则使得东亚地区气压升高，形成高气压。
范秀梅，唐峰华，崔雪森，等. 基于栖息地指数的西北太平洋日本鲭渔情预报模型构建[J]. 海洋学报，2020，42(12)：34–43，doi:10.3969/j.issn.0253−4193.2020.12.004Fan Xiumei ，Tang Fenghua ，Cui Xuesen, et al. Habitat suitability index for chub mackerel (Scomber japonicus ) in the Northwest Pacific Ocean[J]. Haiyang Xuebao ，2020, 42(12)：34–43，doi:10.3969/j.issn.0253−4193.2020.12.004基于栖息地指数的西北太平洋日本鲭渔情预报模型构建范秀梅1，唐峰华1*，崔雪森1，杨胜龙1，朱文斌2，黄良敏3( 1. 中国水产科学研究院东海水产研究所 农业农村部远洋与极地渔业创新重点实验室，上海 200090；2. 浙江省海洋水产研究所，浙江 舟山 316021；3. 集美大学 福建省海洋渔业资源与生态环境重点实验室，福建 厦门 361021)摘要：根据2014−2017年5−11月西北太平洋公海灯光围网日本鲭(Scomber japonicus )生产数据，结合同期的环境遥感数据，分别基于捕捞量和作业次数，构建日本鲭栖息地适宜性指数(Habitat Suitability Index ，HSI)模型。
选取海表水温、海面高度异常和叶绿素a 浓度，采用一元指数回归拟合，建立各个环境变量的适应性指数模型，并利用线性规划方法确定各环境因子的权重，从而提高日本鲭HSI 模型对渔场的预报精度。
利用2018年5−11月的实际捕捞数据对模型进行预报准确率验证，在基于渔获量和作业次数构建的HSI 模型中，HSI 大于0.7的海域，渔获量平均占比分别为77.29%、76.79%，这表明基于不同权重环境因子的HSI 模型能够较好地预测西北太平洋公海日本鲭中心渔场。
西北太平洋海表温度的季节变化特征陈秋颖;杨坤德【摘要】通过分析新的SODA资料,得到西北太平洋上层海表温度时空分布特征,剖析了西北太平洋海表温度的季节变化及经纬向分布特征,得出西北太平洋声速值变化规律.资料分析表明:西北太平洋海表温度存在着显著的季节变化特征.在季节变化中,春季由于太阳辐射加强,使整个海域海表温度比冬季约高2℃,整个西北太平洋东南部SST等温线分布较为平缓;夏季SST受太阳辐射的影响而整体升高,分布均匀且南北温差较小;秋季海表温度开始降低:冬季海表温度整体降低,等温线达到全年最低,南北温差较大.海表温度基本上是纬向分布,低纬海洋温度在20～30℃之间.高纬海洋降至0～1℃,等温线在中纬度(40°N附近)最密集,南北温度梯度最大.【期刊名称】《电声技术》【年(卷),期】2010(034)010【总页数】5页(P65-68,72)【关键词】海表温度;西北太平洋;季节变化【作者】陈秋颖;杨坤德【作者单位】西北工业大学,航海学院,陕西,西安,710072;西北工业大学,航海学院,陕西,西安,710072【正文语种】中文【中图分类】TB56引言海洋表面温度（Sea Surface Temperature，SST）的研究一直是海洋科学研究领域中一个重要的研究方向。
海表温度是海洋热力、动力过程和海洋与大气相互作用的综合结果，它的季节变化、年际变化及更长时间的变化对气候系统的变化都很重要[1]。
W.Cai和.H.Whentton在研究中提取了全球海洋表面温度距平变化的模态，并且分析了各种模态的周期性振荡特征[2]。
Sarah L.Heidt[3]通过对比不同类型数据，分析了ST随不同因素的变化情况。
Allon G.Turek[4]通过研究智能气候，对SST的分布规律做了介绍。
严华生[5]等运用均方差的方法，分析对比热带太平洋和印度洋的温度年际变化。
张旭等[6]利用WOA05数据，得到了中国近海声速剖面模态特征的区域性分布和季节性变化。
地理学报ACTA GEOGRAPHICA SINICA 第66卷第1期2011年1月V ol.66,No.1Jan.,2011收稿日期：2010-08-09;修订日期：2010-10-08基金项目：国家自然科学基金重点项目(40730527);国家高技术研究发展计划专项课题(2009AA12Z205)[Foundation:Key Project of National Natural Science Foundation of China,No.40730527;National High Technology R&DProgram of China,No.2009AA12Z205]作者简介：罗文(1986-),男,硕士,主要从事海面变化及GIS 时空分析研究。
E-mail:luow1987@通讯作者：袁林旺(1973-),男,教授,主要从事海面变化与地理建模研究。
E-mail:yuanlinwang@111-122页基于验潮数据的西北太平洋区域海面变化预测罗文,袁林旺,易琳,俞肇元,谢志仁(南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室，南京210046)摘要：区域海面变化研究受到验潮站数据时段不一致、空间分布不均匀及影响要素复杂性和不确定性等因素制约。
本文基于西北太平洋海域22个站位的验潮数据，应用RegEM 及MTM 方法探讨其多尺度波动过程的时空差异，基于空间邻近性及有序聚类方法，将区域海面变化划分为5个区段(渤海—黄海北部沿岸、黄—东海中国沿岸、东海海域日本沿岸、东海南部沿岸以及南海西北部沿岸)，进而利用MGF 方法对各站位进行中长期的统计预测，并结合主成分方法进行区域综合。
结果显示各区2001-2030年的海面变化平均速率分别为：1.23~1.27mm/a ，3.30~3.34mm/a ，2.72~2.76mm/a ，1.43~1.47mm/a 和1.13~1.15mm/a ，而区域海面上升速率为2.01~2.11mm/a 。
关键词：海面预测；时空分异；RegEM ；MGF ；MTM ；西北太平洋作为21世纪海面变化预测两个基本目标的全球平均与区域性相对海面变化预测，在预测方法上可分为动力预测和统计预测两大类。
国内早期的相关研究多基于统计模型[1-3]，其预测结果往往受基准数据起迄时间不同及基准序列长短不一的影响，且对海面变化物理过程与历史背景揭示不足，从而使预测结果的可对比性变差，此类研究在经历了短暂的热潮后渐归于冷寂。
IPCC AR4评估报告基于气候—海面变化系统中各要素间相互作用机制，构建以海洋—大气环流模式为核心的多种动力模式，并对自然驱动与人类活动影响不同场景下的全球性及区域性气候—海面变化特征、过程进行模拟试验及影响评价[4]。
然而，由于海面变化驱动过程的复杂性所导致的物理机制的不明晰[5-6]，以及动力模式对关键参数的极端敏感[7-8]，使得现有的动力模式预测结果与实测数据间仍存在相当的差异[9]。
Rahmstorf (2007)提出了一种半经验统计模型对21世纪全球平均海面上升速率进行预测[10]，Grinsted 等基于蒙特卡洛反演的方法给出了2000-2100年海面变化的可能场景[11]，两者结果均对IPCC AR4预测结果提出质疑，并引发了广泛争论。
基于历史观测数据及统计模型的海面变化预测研究重新得到海面变化研究者的重视，并将在海面预测研究中发挥重要作用。
验潮数据是海面变化研究的主要数据来源之一，由于验潮站点分布不均和受陆地垂直运动的影响，数据整理与分析至关重要[12]。
近年来，基于主成分及虚拟站位等方式进行序列插补及平均序列重构研究取得了重要进展[11,13]，但该类方法仍受原始序列的波动结构及精度影响，且其在空间结构的敏感性，重构序列的不确定性等方面仍存在一定争议[14]。
综合卫星及验潮数据的海面变化时空综合研究也得到了逐步的开展，但在研究时段及分析方法受限的前提下，对于海面变化上升速率至今仍无定论[15-16]。
海面变化数据长短不一，精度各异，在时域上呈现非线性、多尺度性，在空间上呈现的区域不一致性，使得对区域海面变化的整体研究相对较为困难。
引入多尺度视角，从序列重建、谱系特征、波动过程特征和时空结构特征上对海面变化的历史过程进行综合集成研究并将其成果应用于预测，是区域海面预测研究值得尝试的新思路。
本文综合多种数学方法进行海面变化预测的区域综合集成研究，尝地理学报66卷112试实现海面变化特征研究与预测研究的有机整合。
1数据与研究方法1.1研究数据西北太平洋海区邻近热带辐合带，与欧亚大陆相连，受到季风、洋流、ENSO以及人类活动等诸多因素的强烈影响，是研究海—气相互作用过程及特征的理想地域。
考虑到数据的图1原始数据序列Fig.1Original series of each station1期罗文等：基于验潮数据的西北太平洋区域海面变化预测113有效性和可获取性，本文从PSMSL以及UHSLC公开发布的验潮数据中选取处于该海域的22个潮位站的月均海平面数据，整体时段跨度从1925年1月到2009年12月，其中秦皇岛、烟台、仁川、大埔滘、澳门的数据引自(PSMSL)公布的修正地方基准海面(Revised Local Reference,RLR)数据[17]。
其余各站数据均引自UH Sea Level Center*(图1)。
1.2研究方法由于各站位验潮数据在起讫时段上的不一致性，导致各站位共有时段明显变短，因此基于时空特征的序列重建或频域特征分析是可能的研究途径。
序列重建方法在气候、海面变化的空间构型对比及序列重建与分析中有较多尝试[18-19]。
基于频域的方法可有效地揭示序列波动的周期和能量特征。
本文利用RegEM获取各站位海面波动的空间格局及不同阶段的变化速率，而后应用MTM方法进行频域特征对比，并结合海区应用有序聚类方法进行站位分类分区；基于均生函数(MGF)方法获得的各站位至2030年海面变化预测结果，结合经验模态分解(EMD)和主成分分析(PCA)方法，讨论了区域海面变化特征、区域海面变化综合曲线以及区域海面变化速率。
上述方法的综合运用为最大限度地利用现有数据，进行区域海面变化的过程、特征研究提供了新的视角。
研究所采用6种主要方法如下：(1)调整最大似然法(the regularized EM algorithm,RegEM)该方法以岭回归方法实现回归正则化及参数估计，利用交叉检验实现给定精度的时空矩阵插值。
相对于普通最大似然法而言，该方法在小尺度的细节波动上具有更好的重现性，且可有效应用于变量数多于样本数的情况，因而被广泛应用于气候序列的插补等[20]。
该方法运算过程中可给出具有缺失值样本序列的较准确的协方差估计，并可有效获取不同时段序列重构的空间型及误差分布。
Mann等(2009)曾利用该方法重建了1500年来全球温度序列，并利用其讨论了重建气温的空间型以及小冰期及中世纪暖期全球气候的波动特征与动态结构，在国际上引起了较大的反响[21]。
(2)多窗口谱分析(Multi-taper Spectral Method，MTM)该方法由D.J.Thomson于1982年提出[22]。
它可在谱分辨率与方差之间取得良好平衡，进而达成低方差、高分辨率的分析目标。
相对常规的功率谱分析而言，其谱泄露几乎为零，非常适合于对短序列、高噪声背景下非线性系统中与时空变化有关的弱信号的检测分析，已被广泛应用于气象、海洋等领域[23-25]。
(3)有序聚类方法[26-27]：有序聚类也称有序样本最优分割法，是聚类分析中的一种，该方法不同于系统聚类法和逐步聚类法。
它充分考虑样本的空间或时间顺序，按照有序样本组内相似性最大、组间相似性最小的标准对样本进行分类，进而获得最优分类结果。
此方法已被广泛应用于气象、地质、土壤等诸多领域。
(4)均生函数(Mean Generating Function,MGF)方法该方法由曹鸿兴，魏风英提出[28-29]，基于统计—动力建模思路，可有效平衡细节预测与趋势预测精度，利用从原序列中派生出的自变量作为预测变量和原序列建立最优子集回归模型，采用兼顾数量预报和趋势预报的CSC 双评分准则确定自然周期、筛选变量和确定阶数。
该方法能较好地预测序列各种周期的波动特征、极值变化和长期趋势变化，且可进行多步预测，在多个预测领域得到运用[30-31]。
袁林旺等曾利用MGF进行海面变化的预测试验，结果显示，该方法不仅具备了较准确的长期预测性能，且其预测结果受序列长度及预测起始点影响较小，且可有效应用于波动趋势预测[31]。
(5)经验模态分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)方法EMD方法是非线性与非平稳时间序列多尺度分析的有效工具。
其提取出的趋势具有更好的逻辑基础、自适应特征，是进行趋势分离的有效方法之一[32-33]。
海面变化中不同尺度波动组分在振幅、相位以及结构稳定性上的差异使得直接基于多尺度混合序列计算海面变化速率可能存在较高的不确定性。
为此利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)从预测序列中提取趋势并进*/uhslc/data.html66卷地理学报行速率计算，以滤除不同尺度波动组分对海面变化速率计算的影响。
(6)主成分分析(Principal Component Analysis,PCA )该方法利用协方差矩阵实现原始时空数据中特征的去相关。
从而利用尽可能少的几个新变量来表达原始时空矩阵的信息，实现特征提取及数据压缩。
Mann 等(1998)等曾基于该方法集成各类不同时段及分辨率的代用指标获得全球平均气温变化的综合曲线，在古气候领域产生较大的反响[18]。
Church 、Chambers 等则利用PCA 方法进行时段较短的近全球范围的卫星测高数据与时段较长但稀疏分布的其他海面变化数据间的集成，并用于全球平均海面综合序列及其速率的计算[15-16]。
2海面变化的过程特征与岸段划分2.1插补序列揭示的空间构型与不同阶段速率对比对各站位原始序列进行RegEM 插补，结果显示1954年以前因序列缺失相对较多，其重构的不确定性相对较高。
如1954年后序列插补的误差分布(图2a)所示，已基本满足序列重构的精度需求。
从基于RegEM 获得的各站位序列协方差看，各站位海面变化波动存在明显的空间分异性，且整体表现为以纬向分异特征为主，但不同站位、不同区域间存在一定的差异性。
空间分异的大致构型上，秦皇岛—名濑一线各站位间协方差相对较大，而名赖以南站位间协方差则相对较小。
显示研究区北部海面变化波动的空间一致性高于南部地区；从协方差矩阵看，南北两区均可以以进一步划分为两类次级分异区。
