内波实验数据的统计分析

本研究旨在开发一种系统化的方法，通过使用统计方法的复杂回归模型来识别回归模型。

回归分析是分析多因素数据的一种广泛采用的统计方法，它为检查变量之间的函数关系提供了一种概念上简单的算法。本调查使用回归分析中的数据样本评估拟议的关系，然后使用统计数据估计拟合度。此外，为了获得合适的回归模型和响应变量之间的关系，提出了几种算法和添加变量图年，第页和解释变量x个₀，x个₁，x个₂， … ,x个_第页.

通过对内波实验数据的分析，证明了所提出的统计方案，其中的结果能够很好地说明实验室实验中所研究的内容，并且可能适用于内波从倾斜底部自然发生的反射。

在以前的研究中，对内波进行了现场观测。由于静态测量的限制就地，很难获得足够的实验数据。另一方面，实验室实验收集的数据表达了更多关于波浪机制的信息，如分层流体系统中的能量耗散、混合效率和分层厚度。在本研究中，作者提供了有价值的实验数据和分析方法，这将对地球物理流体动力学作出重大贡献。结果很好地说明了实验室实验中所研究的内容，并可能适用于倾斜底部内波的自然反射。

最近，有人提出，内波混合可能对海洋内部混合有重大贡献，因此对世界气候变化有重要影响。基于统计算法和回归模型，可以预测由于摩擦效应导致的斜坡底部内波能量的减少。由于内波与均匀斜坡之间的相互作用在河口、湖泊或海洋中都会发生，本文的研究结果将有助于内波流体动力学的进一步研究。