水质 使用ggplot2进行水质分类，TS和剖面图，以帮助分析海洋数据。 R软件包版本0.1.0 该软件包包含水质分类，温度盐度和剖面图函数。 这些功能在此软件包中是最新的，最终可能会被CRAN所使用。

面向云计算的多源海洋数据集成与应用研究.pdf

R编程的k-means算法聚类分析应用于地质数据分析是本文的讨论范围。 研究对象是位于西太平洋的海沟马里亚纳海沟。 该研究通过对地质数据的属性分析来评估地质数据的相似性。 原始观测数据集包含参数不同的样本：地质（沉积物厚度）、构造（构造板块上的位置）、火山作用（火成岩火山区）、测深（深度范围）和地貌（坡度和坡向）。 使用 k-means 算法将数据池划分为集群，目的是检测相似性。 选择聚类作为主要的统计方法，因为它可以通过无监督分类检测原始数据集中的相似组。 从技术上讲，该研究是使用 R 语言及其统计库进行的。 主要的 R 库包括 {cluster}、{factoextra}； 次要库包括 {ggplot2}、{FactoMiner}、{openxlsx}、{carData}、{rio}、{car} 和 {flashClust}。 测试了几个集群，从 2 到 7，最佳数量定义为 5。 结果显示可视化计算：因子的相关矩阵； 显示成对相关的双因子的比较； 成对比较分析显示变量作为双因素的影响：沉积物厚度与坡度角相关； 火山火成岩​​区与坡度角和坡向度的相关性。 影响地貌的四个变量：坡度角、沉积物厚度、坡向度、水深和火山作用。 该论文包括 R 编程代码列表，用于类似研究中算法的可重复性。

《海洋数据处理分析方法及其应用》详细介绍了海洋数据处理分析的过程

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2020年官方数据，已调整为excel版，包括1970-2020各大洋海面每日数据等等，具体的自己可以查看

对于气象海洋专业的入门者来说，一些数据的处理方法在书本上比较难以理解，缺少实际应用，缺少一些实用的资料进行相关的学习，确实一些整理好的方法。本资源可以帮助初学者很好的通过学习的方法进行气象数据的初步处理，比如对于nc文件进行EOF经验分解，分析时间学列，功率谱分析等等，有很清晰的解答作用。

海洋数据处理及可视化

海洋数据处理及可视化.ppt 海洋数据处理入门必备