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: q9 N: F% G4 Y! n 中国经济已发展成为高度依赖海洋的外向型经济，对海洋资源、空间的依赖程度大幅提高，在管辖海域外的海洋权益也需要不断加以维护和拓展，这些都需要通过建设海洋强国加以保障。响应国家发展海洋战略需求，全国各大高校纷纷开设海洋类相关专业。其中，“海洋数据处理分析方法”是“海洋科学类专业”等相关专业基础必修课，国内有关“海洋数据处理分析方法”教材为1991年版本，四分之一世纪过去，已没有更新。而迄今，国际海洋观测手段和技术的不断更新，海洋科学研究成果日新月异，海洋现场观测和卫星遥感技术正突飞猛进的发展，这些资料的分析和处理方法的新知识应该吸收和反映到“海洋数据处理分析方法”的本科教材中。一本新时代的“海洋数据处理分析方法”教材的需求非常迫切。
0 \7 }8 s+ Y( A8 ]+ s: e2 x 在过去的几十年里，有许多关于数据分析方法的书。这些书大多是针对数据处理的基本理论或集中在某一个特定的主题。很少有书涵盖了从基本数据处理、统计分析方法到更现代的技术，如小波分析，旋转谱分解，卡尔曼滤波和信息流等。本书是为高年级本科生、研究生和科研工作者设计的。在大多数情况下，海洋学研究生课程都有某种形式的方法课程，教学生们学习海洋科学和地球物理数据的测量、校准、处理和解释，这些课程旨在让学生在数据处理与分析的实际问题方面获得所需的经验。本书结合实例讲解海洋数据分析中的常用方法，我们希望这本书能为海洋科学的学生提供教学材料，并为海洋学和地球物理研究分支领域科研工作者提供参考。
9 [' v( t" a7 B2 f V/ r( { 全书共分五章。第一章主要讲述了数据预处理和数据滤波方法，主要包括理想滤波器、海洋滤波器的设计、巴特沃斯滤波器等多种滤波器，以及数据资料的展示方法。该章由何宜军和刘保昌主笔编写。 / w9 q: H6 s6 ~, K) J. `
第二章主要介绍随机资料处理基本知识，主要包括海洋资料的统计特征、随机过程的基本概念及统计特征、随机过程的微分和积分计算，以及随机过程的一些基本知识，该章为随机资料处理基础。该部分和第三章由陈忠彪博士主笔编写。第三章介绍了时间序列数据处理方法，主要包括谱估计方法、短时傅里叶变换、小波变换、经验模态分解方法、信息流与因果分析方法等现代数据分析方法。其中，信息流与因果分析方法由梁湘三教授提供。 * X* @' S3 X6 [- q' X4 l) J
第四章介绍了空间数据处理方法，主要包括最优插值和克里金插值方法、主成分分析方法、经验正交方法、卡尔曼滤波方法、混合层深度估计和逆方法等。该部分和第五章由李洪利博士主笔编写。第五章主要介绍了极值分布和重现期极值的估计方法，主要包括极值分析中的重现期和重现期的处理方法，以及几个海洋典型要素极值计算实例分析。
; r; v( ~; p, W- o$ q+ V* T 本书总结的研究成果得到了国家自然科学基金（海洋领域多个项目）、2019年江苏省品牌专业（海洋科学）和南京信息工程大学等经费支持，在此一并致谢。另外，在本书撰写和出版过程中，得到了多位同事的帮助，其中，梁湘三教授撰写了信息流与因果分析方法。研究生李刚、矣娜、顾经纬等研究生对书稿的文字、公式、图表等进行了加工处理，借此一并表示感谢。 6 @0 t) |% [7 P' S) v* g" `
由于作者水平所限，加之本书所涉及的专业面较宽，书中难免存在不足之处，敬请批评指正。 ) Z1 b7 [2 x* Y6 W. S
本文摘自科学出版社2021年3月出版《海洋数据处理分析方法》一书“前言”，内容有删节。标题为编者所加。 0 H6 s4 N, k7 k, x, X) G% E8 @
（本文编辑：韩鹏）
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