ty -jour a2 -yu，pen au -liu，chang au -lei，yuning au -gao，feng au -zhao，meizhen py -2017 da -2017/2017/12/19 ti-最佳配置方法基于采样点的最佳配置方法海面温度SP -5638289 VL -2017 AB-原位观察是理解海洋的最直接，最有效的方法之一，但通常在空间和时间覆盖范围内受到限制。确定有效利用可用资源的最佳抽样策略来最大程度地提高收集的海洋数据的信息内容正在成为一个开放的问题。历史海面温度（SST）数据集包含SST的空间变异信息，并且可以使用此先验知识来优化采样点的配置。在这里，研究了基于SST的可变性的采样点的配置方法。首先，为了获得要采样海洋中SST的空间变异性，分析了该领域的历史SST数据。然后， k - 均值算法用于聚集亚次采样字段，以使采样点的配置更合适。最后，为了评估采样点的新配置方法的采样性能，SST字段由基于压缩传感算法的方法重建。结果表明，采样点的最佳最佳配置方法在重建精度方面显着优于传统的随机抽样点分布方法。这些结果提供了一种新的方法，用于以有限的资源配置原位观察的海洋采样点。SN -1687-9309 UR- https：//doi.org/10.1155/2017/5638289做 - 10.1155/2017/2017/5638289 JF-气象学PB -Hindawi KW -er -er- ER-