Treffer: Aquatic Sciences and Engineering / Testing Linear Regressions by StatsModel Library of Python for Oceanological Data Interpretation
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Das Untersuchungsgebiet konzentriert sich auf den Marianengraben im Westpazifik. Das Ziel der Forschung besteht darin, die Korrelation zwischen verschiedenen Faktoren zu untersuchen, wie z. B. Badetiefen, geomorphe Form, geografische Lage der Probenahmestellen entlang des Grabens auf vier tektonischen Platten und deren Einfluss auf die geologische Sedimentdicke. Technisch wurden die Vorteile der Anwendung der Programmiersprache Python für ozeanografische Datensätze getestet. Die methodischen Ansätze umfassen GIS-Datenerfassung, Datenanalyse, statistische Modellierung, Darstellung und Visualisierung. Zu den statistischen Methoden gehören mehrere getestete Algorithmen: 1) gewichtete lineare Regression der kleinsten Quadrate zwischen geologischen Variablen, 2) Autokorrelation; 3) Designmatrix, 4) gewöhnliche Regression der kleinsten Quadrate, 5) Quantilregression. Die räumliche und statistische Analyse des Zusammenhangs dieser Faktoren zielte auf das Verständnis ab, welche geologischen und geodätischen Faktoren die Verteilung der Steilheit und Form des Grabens beeinflussen. Folgende Faktoren wurden analysiert: Geologie (Sedimentdicke), geografische Lage des Grabens auf vier tektonischen Platten: Philippinen, Pazifik, Mariana und Caroline und Bathymetrie entlang der Profile: Maximal- und Mittelwerte, Minimalwerte sowie die statistischen Berechnungen der 1 und 3. Quantile. Die Studie ergab Korrelationen zwischen der Sedimentdicke und deutlichen Variationen der Grabengeomorphologie und der Probenahmestellen in verschiedenen Abschnitten entlang der Sichel des Grabens. ; The study area is focused on the Mariana Trench, west Pacific Ocean. The research aim is to investigate correlation between various factors, such as bathymetric depths, geomorphic shape, geographic location on four tectonic plates of the sampling points along the trench, and their influence on the geologic sediment thickness. Technically, the advantages of applying Python programming language for oceanographic data sets were tested. The methodological ...