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R語言在海洋漁業中的應用

為了解決海洋模型的問題，作者官文江（主編） 這樣論述：

《R語言在海洋漁業中的應用/全國高等院校海洋專業規劃教材》第1章至第5章簡要介紹了R的基本使用方法，以使讀者能掌握R的基本語法與用法，特別是R獲取幫助、讀取與漁業有關的各種資料及利用R進行必要的圖形繪製的方法。由於海洋漁業研究經常需要使用海洋遙感資料、海洋模型同化資料或浮標資料，這些資料通常使用nc或hdf格式存儲，因此，《R語言在海洋漁業中的應用/全國高等院校海洋專業規劃教材》除了介紹TXT與EXCEL檔讀取方法外，同時也比較詳細地介紹了nc、hdf檔的讀取方法。除一般圖形繪製外，《R語言在海洋漁業中的應用/全國高等院校海洋專業規劃教材》也比較詳細地介紹了地圖、向量與柵格資料疊加等圖形繪製方

法，以更好地滿足漁業資料分析的需要。由於R涉及的內容廣泛，如圖形繪製，除基本繪圖套裝軟體外，lattice、ggplot等套裝軟體提供了更豐富的圖形繪製方法，因此，如需繪製更美觀、更複雜的圖形或圖像，讀者仍需要參考其他有關R的參考書，但更為重要的是讀者需要掌握R獲取線上說明的方法，這是學習、掌握R的重要途徑。 《R語言在海洋漁業中的應用/全國高等院校海洋專業規劃教材》第6章至第12章為R在海洋漁業中的應用，這些章節主要介紹了海洋漁業研究中的模型如親體補充量模型、生長模型、生物量動態模型等基本概念，介紹了這些模型參數估計、假設檢驗、不確定性分析的基本方法。《R語言在海洋漁業中的應用/全國高等院

校海洋專業規劃教材》強調模型誤差結構選擇的重要性，模型選擇、參數估計的不確定性，並充分展示了電腦類比方法在漁業資源研究中的應用價值。貝葉斯模型在漁業資源的研究中扮演著重要角色，《R語言在海洋漁業中的應用/全國高等院校海洋專業規劃教材》也較詳細地展示了貝葉斯模型的使用方法。每一章節的例子均提供了資料、R代碼及相關說明，讀者應仔細閱讀這些例子的代碼，並在R中執行，這有利於讀者掌握相關方法。對這些代碼略做修改，讀者可以直接將其應用於相關的研究中。 第1章 R語言基礎 1.1 R語言簡介 1.1.1 R語言的開發歷史 1.1.2 R語言的特色與功能 1.2 R語言的安裝 1.2.1

R軟體的安裝 1.2.2 R套裝軟體的安裝 1.3 R套裝軟體的使用與引用 1.3.1 套裝軟體的載入、卸載與刪除 1.3.2 R或相關套裝軟體的引用 1.4 R使用簡介 1.4.1 R的介面設置 1.4.2 R會話 1.4.3 當前工作目錄 1.4.4 R命令 1.4.5 命名字元集 1.4.6 命令列的重複輸入 1.4.7 R命令列的注釋 1.4.8 保存先前命令產生的結果及變數的保存 1.4.9 獲取幫助 1.4.10 R中對象的查找 1.4.11 獲取和設定環境變數 1.5 R代碼的編輯 1.6 R運行環境的定制 1.6.1 通過檔定制R環境 1.6.2 通過定義.First（）函數

與.Last（）函數定制R環境 1.6.3 通過自訂普通函數執行初始化 第2章 R的數據 2.1 R的資料類型 2.1.1 數值型（numeric） 2.1.2 字元型（character） 2.1.3 複數型（complex） 2.1.4 邏輯型（logical） 2.2 R中的資料組織方式 2.2.1 向量 2.2.2 純量 2.2.3 陣列 2.2.4 數據框 2.2.5 列表 2.2.6 時間系列資料 2.2.7 因數 2.3 資料類型的判斷與強制轉換 2.3.1 資料類型的判斷 2.3.2 資料類型的強制轉換 2.4 資料的運算 2.4.1 數學運算 2.4.2 比較運算與邏輯運算

2.4.3 資料的操作函數 2.5 R中的物件 2.6 資料的輸入與輸出 2.6.1 資料的輸入 2.6.2 其他格式檔的輸入 2.6.3 資料的輸出 2.6.4 R中的資料集 2.6.5 其他統計軟體資料的讀取 2.7 資料的編輯 2.7.1 資料編輯方法 2.7.2 資料的融合 第3章 R的圖形繪製 3.1 圖形設備 3.1.1 顯示器圖形設備 3.1.2 檔設備 3.1.3 印表機設備 3.2 繪圖區域與坐標系統 3.2.1 設備區域 3.2.2 繪圖區域設置 3.2.3 坐標系統 3.3 高級繪圖函數 3.3.1 簡單的圖形繪製 3.3.2 顏色繪製 3.3.3 文本字元 3.3.

4 坐標軸 3.3.5 線 3.3.6 符號 3.4 其他高級繪圖函數 3.4.1 長條圖 3.4.2 柱狀圖 3.4.3 箱線圖 3.4.4 圓形圖 3.4.5 QQ繪製 3.4.6 條件繪製 3.4.7 散點陣列圖 3.4.8 地圖繪製 3.4.9 點陣圖資料的顯示 3.5 低級繪圖函數 3.5.1 添加圖元 3.5.2 圖形工具函數 3.5.3 圖形邊緣標注與圖例繪製 3.5.4 軸繪製 3.6 圖形疊加繪製 3.7 互動式圖形函數 第4章 概率分佈 4.1 單變數連續分佈 4.1.1 單變數正態分佈 4.1.2 對數正態分佈 4.1.3 Gaamma類分佈函數 4.1.4 Beta類

分佈 4.2 單變數離散分佈 4.2.1 二項分佈 4.2.2 泊松分佈 4.2.3 負二項分佈 4.3 經驗分佈及隨機採樣 4.3.1 經驗分佈 4.3.2 基於樣本的亂數 4.3.3 一個隨機測試的例子 第5章 程式控制結構與函數 5.1 運算式 5.1.1 簡單運算式 5.1.2 複合運算式 5.2 R的控制結構 5.2.1 分支結構 5.2.2 迴圈結構 5.3 函數 5.3.1 函數的定義 5.3.2 函數的參數 5.3.3 作用域 5.3.4 返回函數的函數 5.3.5 函數的編輯 5.3.6 程式調試 第6章 漁業模型及參數估計 6.1 漁業模型 6.1.1 模型的概念 6.

1.2 漁業模型及假設 6.1.3 參數估計與模型選擇的不確定性 6.2 模型參數的估計方法 6.2.1 最小二乘法估計 6.2.2 最大似然估計 6.2.3 貝葉斯參數估計 第7章 電腦類比計算方法 7.1 隨機檢驗 7.2 Jackknife方法 7.3 Bootstrap方法 7.3.1 一般Bootstrap方法 7.3.2 平衡Bootstrap方法 7.4 蒙特卡洛模擬 第8章 魚類的生長 8.1 魚類生長的數學模型 8.1.1 體長與體重關係模型 8.1.2 年齡與體長、體重的關係 8.2 參數估計 8.2.1 年齡與體長資料下的參數估計 8.2.2 對於標誌放流類資料 8.

2.3 其他生長方程的擬合 8.3 生長方程模型的選擇與比較 8.3.1 生長方程模型的選擇 8.3.2 生長方程模型的比較 第9章 親體與補充量關係模型 9.1 繁殖模型 9.1.1 B-H模型 9.1.2 Ricker模型 9.1.3 Deriso-Schnute模型 9.1.4 環境因素在繁殖模型中的作用 9.1.5 繁殖模型的誤差結構 9.2 參數估計 9.2.1 產卵生物量沒有測量誤差時的參數估計 9.2.2 產卵生物量存在測量誤差時的參數估計 9.2.3 存在自相關性 9.2.4 基於貝葉斯的參數估計 第10章 世代動態模型 10.1 魚類的死亡與世代數量的變化 10.2 單位

補充量漁獲尾數與產量 10.3 單位補充量產量模型的應用 10.3.1 計算不同F及開捕年齡下的單位補充量產量 10.3.2 等漁獲量曲線圖 10.3.3 F0.1與Fmax 第11章 單位捕撈努力量漁獲量 11.1 基本概念 11.1.1 捕撈努力量 11.1.2 單位捕撈努力量漁獲量（CPUE） 11.1.3 CPUE與資源量的關係 11.1.4 CPUE與子區域CPUE的關係 11.1.5 CPUE的標準化 11.2 CPUE標準化模型與模型選擇 11.2.1 CPUE標準化模型 11.2.2 模型的選擇 11.3 CPUE標準化中需注意的問題與展望 11.3.1 捕撈量為零資料的處理

11.3.2 交互效應的處理 11.3.3 捕撈努力量的空間分佈對CPUE標準化的影響 11.3.4 資料尺度對CPUE標準化的影響 11.3.5 多魚種漁業的cPuE標準化 11.3.6 未來展望 11.4 CPUE標準化的例子 11.4.1 GLM模型對CPUE的標準化 11.4.2 貝葉斯方法對CPUE的標準化 11.4.3 GAM對CPUE進行標準化 11.4.4 一般線性混合模型對CPUE的標準化 11.4.5 廣義估計方程對CPUE的標準化 第12章 生物量動態模型 12.1 漁業資源評估模型的基本結構 12.2 生物量動態模型的種群動態 12.2.1 種群生物量動態模型 12

.2.2 Schaefer生物量動態模型 12.3 生物量動態模型的參數估計 12.3.1 回歸方法 12.3.2 時間系列方法 12.3.3 Bootstrap方法估計參數的置信區間 12.3.4 貝葉斯方法 12.4 投影與風險分析 12.5 r的先驗設置 參考文獻

海洋模型進入發燒排行的影片

結合衛星雷射測距與衛星測高估計地心變動

為了解決海洋模型的問題，作者戴郁伶 這樣論述：

地心變動定義為地球質量中心 (Center of mass, CM) 相對於幾何中心(Center of figure, CF)之位置變化，一般以一階項之球諧係數表示。由於地心變動的為地球系統之質量重新分布，其反應出地球質量平衡及以及固體地球與地球系統中之質量交換。由於地心變動為地球質量之重新分布造成，因此透過質量變化之觀測量可精確地估計地心變動。本研究主要結合SLR及GRACE 提供之重力場解與衛星測高資料，透過Swenson 等人2008 年提出之演算法以及疊代計算方式估計地心變動，結果顯示疊代計算之成果發現使用疊代計算之成果精度較Swenson 等人[2008]提出之演算法精度更為提升

，並將估計成果與使用不同資料計算之地心變動做比較。使用測高資料結合衛星雷射測距之重力場解亦可獲得相當於結合GRACE 資料相當之估計成果，顯示衛星雷射測距之重力場解亦可有效估計地心變動之情形。將估計之一階項變化量加入高階項係數計算海水質量，計算其相對於衛星測高觀測量之差值，結果顯示由GRACE 重力場解估計之一階項結合高階項係數計算成果最符合測高衛星之觀測成果，其次為衛星雷射測距重力場解估計之成果。最後本研究加入衛星雷射測距自1993 年提供之重力場解估計長時間地心變動，以其影響量計算缺漏之一階項並結合GRACE 提供之高階項係數以計算地表之質量變化，結果顯示加入一階項後可影響計算之質量變化最

大有50%之影響。於研究特定區域之質量變化發現，格陵蘭及南極洲之冰原質量以 -80.84±2.21 mm/yr 及-9.80±2.29 mm/yr 的速率下降，全球海水面則以0.72±0.15 mm/yr 速率上升。因流入裏海區之河水量漸少導致該區海水質量以17.52±1.83 mm/yr 速率減小。