基于聚类分析的年轮宽度与气候关系模型开题报告

全文总字数：2236字

1. 研究目的与意义

研究目的聚类分析又称群分析，是根据物以类聚的道理，对样品或指标进行分类的一类多元统计方法。

本文主要是采用sas/stat统计软件中的聚类分析方法，对于树木年轮宽度中某一棵树的多个样本树进行聚类分析，得出结果并对结果进行分析。

首先，介绍关于聚类分析的思想以及发展状况。

2. 国内外研究现状分析

树木年轮宽度作为反映气候变化的重要信息指标，已被广泛用于年轮对气候的响应研究中，并在古气候环境研究和预测环境等领域取得了显著的成效。

随着研究的深入发展、高新技术的应用、学科之间的相互渗透以及树轮气候学理论的不断充实和完善，目前我国对树木年轮的研究范围、采样的手段以及数据分析的方法，还没能完全反映和揭示树木年轮宽度所蕴含的信息。

从学科发展的眼光来看，我国今后的研究趋势应该侧重于以下几点。

3. 研究的基本内容与计划

研究内容本文主要讲述了聚类分析在树木年轮宽度与气候因子模型中的应用，在利用树木年轮资料分析气候与环境变化的研究中，最常用的是年轮宽度，不仅因为它的获取比较容易、准确，更重要的是它能够直观地反映气候因子的变化情况。

树木生长过程中每一年年轮的形成都取决于当年及生长前期的许多气候因子(主要是温度和降水)的综合影响，这种影响在树木生长和年轮结构中是很重要的。

气候变化对树木年轮的影响是复杂的，受树木种类、立地因子，如土壤、污染、虫害、风害，地震、火灾等因素的影响，必须通过较长时间的连续资料，对各个因子进行详细的研究，才能找出其主导因子及规律。

4. 研究创新点

本文主要运用聚类分析的方法对树木年轮宽度与气候因子模型进行了预测。

在事先不知道研究的问题应分为几类，更不知道观测到的个体的具体分类情况下，通过对观测数据所进行的分析处理,选定一种度量个体接近程度的统计量,确定分类数目，建立一种分类方法，并按接近程度对观测对象给出合理的分类.从而更好的解决了一些实际中问题。