%0 Journal Article
%T To Reduce MCSs Spatial Data Database Using Correlation Analytical Method<br>用相关分析法约简MCSs空间数据库
%A FANG Zhaobao
%A LIN Hui
%A WU Lixin
%A JIANG Jixi
%A <br>方兆宝
%A 林珲
%A 吴立新
%A 江吉喜
%J 地理科学进展
%D 2004
%I 
%X 长江流域出现致洪大暴雨与青藏高原上中尺度对流系统(MCSs)的东移密切相关。为了寻找MCSs移动和传播的规律，我们将MCSs的移动路径与其中心附近一定范围内的环境物理量场之间建立联系，构造出MCSs东移空间数据挖掘数据库。在这个数据库中，包含由9个环境物理量生成的18个属性项，除此，还包括由MCSs本身的空间特征量构成的5个属性项，即TBB强度、面积、地理位置、形状等，共计23个属性项。利用1998年6月至8月日本地球静止气象卫星(GMS)的青藏高原逐时红外遥感云图计算出的云顶黑体辐射温度(TBB)及青藏高原高分辨率有限区域数值分析预报值系统(HLAFS)环境场物理量数据，构造出上述空间数据挖掘数据库，运用空间相关分析技术对其进行约简，结果表明：在高度(H)、温度（T）、涡度(VOR)、散度(DIV)、水汽通量散度(IFVQ)、垂直速度(W）、假相当位温（θse)、K指数(K)、相对湿度(RH)等9个因素中，高度、涡度、散度、水汽通量散度、垂直速度及k指数6个因素相对独立；而温度(T)、假相当位温(θse)、相对湿度（RH)之间相关性较强，而且与高度等其它6个因素密切相关。根据数据库约简原则，可将温度（T）、假相当位温(θse)、相对湿度(RH)3个因素生成的6个属性项从数据库中删除，以便提高数据挖掘效率。
%K Tibetan Plateau
%K mesoscale convective systems (MCSs)
%K infrared remote sensing
%K spatial data mining
%K correlation analytical method<br>青藏高原
%K 中尺度对流系统（MCSs）
%K 红外遥感
%K 空间数据挖掘
%K 相关分析法
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=E62459D214FD64A3C8082E4ED1ABABED5711027BBBDDD35B&cid=869B153A4C6B5B85&jid=1328CFD3AA22A104E94CC0878E405FDC&aid=A3E2D0FB6D0D1773&yid=D0E58B75BFD8E51C&vid=EA389574707BDED3&iid=38B194292C032A66&sid=DB817633AA4F79B9&eid=104F3E58501D589BB01602B5658E6E2A&journal_id=1007-6301&journal_name=地理科学进展&referenced_num=0&reference_num=13