2、地球科学中的数据分析与MATLAB应用

地球科学中的数据分析与MATLAB应用

1. 数据分析方法

在地球科学领域，数据分析是利用小样本的精确特征对感兴趣的一般现象进行假设。选择何种数据分析方法，取决于数据类型和项目需求。以下是常见的数据分析方法：
- 单变量方法 ：假设每个变量相互独立，对其进行单独探索。数据以数字列表形式呈现，代表标度线上的一系列点。单变量统计方法包括收集变量的相关信息，如最小值、最大值、平均值以及围绕平均值的离散程度。例如，受化学风化影响的火山玻璃碎片的钠含量，或沉积层中蜗牛壳的大小。
- 双变量方法 ：同时研究两个变量，以检测它们之间的关系。可以计算相关系数，探究两个变量之间是否存在线性关系；也可以使用双变量回归分析，找到描述两个变量关系的方程。哈克图（Harker Diagram）就是一种双变量绘图示例，它是可视化火成岩地球化学数据的古老方法之一，简单地将元素氧化物与二氧化硅（SiO₂）进行绘图。
- 时间序列分析 ：研究数据序列随时间的变化。时间序列可分解为长期趋势、系统（周期性、循环性、节律性）成分和不规则（随机、随机性）成分。频谱分析是描述时间序列循环成分的常用技术。这些技术的应用包括研究沉积岩中的周期性气候变化，或分析地震数据。
- 信号处理 ：包括所有处理信号的技术，旨在最小化噪声影响，纠正各种不必要的失真，或分离感兴趣的各种成分。这包括滤波器的设计和实现，并将其应用于数据。这些方法常与时间序列分析结合使用，例如提高气候时间序列、数字图像或地球物理数据的信噪比。
- 空间分析 ：对二维或