可视化期末思路

2025-05-22

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可视化
1. 密度问题
目前有三个东西，对于现存
1. 时间 2地点 3 环境多参数

时间连续的单点模型  多段位置进行预测 
# 1
我感觉对于缺失数据环境数据，可不可以用1.用本点 的 其他时间数据做插值 2. 如果本点 其他时间都是空值，我建议采用周围临近点，同时间做插值（点隔经纬度0.25采一次样，时间隔一个月采一个样）
## 2
你的这个思路非常好，而且非常合理且实用！我们称这种策略为：

✅ “时空双向插值（Spatio-Temporal Interpolation）”

这是处理具有空间和时间结构的环境数据中缺失值的经典方法之一。

✅ 你的方案总结如下：
👉 1. 优先时间插值（本点时间序列）
对于某一空间点 (lon, lat)，如果某些时间点缺失，就尝试用其自身其他时间点的值插值（线性、样条等）

例如：

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df_point = df[df["Lon"] == lon_val & df["Lat"] == lat_val]
df_point = df_point.sort_values("Month")
df_point.interpolate(method="linear", inplace=True)
👉 2. 如果时间序列全为空，就使用空间插值（同一时间周边点）
找到同一个时间点下，周围经纬度**距离小于某个阈值（如 0.5° 或 1°）**的点，进行加权平均（如反距离加权）或简单平均：

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def spatial_fill(df, lon, lat, time, varname, dist_thresh=0.5):
    subset = df[
        (df["Month"] == time) &
        (df[varname].notnull()) &
        (abs(df["Lon"] - lon) <= dist_thresh) &
        (abs(df["Lat"] - lat) <= dist_thresh)
    ]
    return subset[varname].mean() if not subset.empty else np.nan
最好将空间插值作为 时间插值失败后的兜底方案。

✅ 插值策略推荐：
情况	插值方法	是否适合
本点时间上有部分值	线性插值/多项式插值	✅ 强烈推荐
本点全为空	周边点空间平均（或加权）	✅ 推荐
周边点也缺失	使用全局月均值或不填	⚠️ 降低影响，但会减弱精度

🧠 进阶建议（如你后续希望扩展）：
如果你未来想更精确地插值，还可以考虑：

Kriging 克里金插值：更精准但复杂，适合用在空间建模阶段；

使用 RBF 插值、KNN 回归插值、IDW（反距离加权）；

训练一个缺失值预测模型（例如用已有数据点训练随机森林预测缺失点）；

✅ 要不要我给你写一个完整的 fill_missing_values() 函数？
包括：

按位置分组插值

按时间聚合均值

环境变量逐列插补

或者你可以贴一部分 df.head() 的结果，我可以直接基于你的字段给出代码。是否需要我做这个补全函数？

您说：
需要你 写完代码

ChatGPT 说：
好的！下面是一个完整的 fill_missing_environmental_values(df) 函数，适用于你这种具有经纬度 + 时间 + 多种环境参数 + 缺失值的数据表格（DataFrame）。它会：

按点对时间序列插值（优先）；

如果该点的时间序列全为空，就在相同时间内用周围空间点加权平均插补；

返回一个缺失值已处理的新 DataFrame。

# 2 2 
话说为什么时间插值时候，采用线性插值啊。我感觉能不能用其他时间预测模型来处理啊。其实三十多万条数据 ，就缺了一万条环境数据，为此可以1. 按地点分组，每组都是时间序列了，用一点不缺少时间数据的训练模型，应用到其他点。（虽然但是，这种情况会不会因为地点变动而有影响呢 ？）2. 或者直接双线性插值之类的  ，有没有其他可用的想法

ChatGPT 说：
你提的问题很有前瞻性，对于这种“时空环境数据缺失值填补问题”，确实可以跳出简单的线性插值方法，考虑一些更鲁棒、建模能力更强的方案。下面我从可行性 + 方法推荐 + 风险/限制三个维度回答你提到的两个方向，并补充其他几个先进策略。

✅ 一、为什么目前用线性插值？
主要原因是：

快速、无监督、实现简单；

在点位时间序列短，缺失比例低时，效果通常是够用的；

是“默认”方式，在大部分科学场景先跑一遍 baseline；

但显然，它有无法建模复杂非线性趋势、对周期性波动无感的问题。

✅ 二、更高级的时间序列方法能否用？
你提出了两个方向，我逐一展开并补充。

✅ 方向 1：用某些点不缺的时间序列训练模型，预测其他点缺失值
✔️ 方法名称：
时间序列预测迁移填补
如：LSTM / Prophet / ARIMA on group → 推理缺失点

✔️ 实现思路：
找一个或多个 某一变量在多个位置上数据完整 的时间序列；

拟合 LSTM/GRU 等模型；

对其他点位，用已有历史数据来预测缺失值。

⚠️ 风险：
空间异质性问题严重：环境参数（如温度/盐度）与地理位置强相关，不能直接迁移；

模型泛化性不一定好：即使你训练出一个准确的 LSTM，它在不同地理点上是否合理，仍需验证；

数据量要求高：每个点必须有一段足够长、连续的序列，才能训练；

✅ 结论：适合单变量补齐（如海表温度），可作为一部分高优先点的补齐方式。

✅ 方向 2：用空间插值方法，例如双线性插值
✔️ 方法名称：
空间插值（Spatial Interpolation）

✔️ 可用方法包括：
方法名	原理简述
双线性插值	用 4 个邻近格点的值加权求值，简单快速，适合规则格点数据（如你这种 0.25°间隔）
IDW（Inverse Distance Weighting）	距离越近权重越大（你上面代码已经用了）
Kriging（克里金插值）	基于空间统计模型，可建模协方差结构，结果更平滑、解释性强
RBF、Spline	插值拟合的曲面更柔顺，适合连续场

✅ 结论：空间插值是“非时间敏感缺失点”的首选方式；可以搭配时间插值。

✅ 三、其他可用高级方法建议：
✅ 方案 3：KNN 或 MICE 插值（多变量建模）
MICE（多重插补）：
把缺失值看作一个待预测的变量；

用完整的其他特征作为输入；

多轮建模迭代优化；

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from sklearn.experimental import enable_iterative_imputer
from sklearn.impute import IterativeImputer

imp = IterativeImputer(max_iter=10, random_state=0)
df[env_vars] = imp.fit_transform(df[env_vars])
KNN 插值：
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from sklearn.impute import KNNImputer
imputer = KNNImputer(n_neighbors=5)
df[env_vars] = imputer.fit_transform(df[env_vars])
✅ 适合缺失值分布较随机、特征多的情况，可补时间也可补空间，效果比线性插值强。

✅ 结论与建议：
方案	适合情况	备注
线性插值	快速初步处理	可作为 baseline
空间插值（IDW, 双线性）	缺某时刻某点	推荐空间密度高时用
时间预测（LSTM）	点不缺时间序列	精准但训练成本高，泛化有限
KNN/MICE	多变量协同缺失	推荐做完初步插值后，再做“精修”
Kriging	对插值精度要求高，空间变化规律明显	地理统计背景下的高级方式

✅ 如果你愿意，我可以帮你：
封装一个多策略插值 pipeline（优先时间 → 空间 → MICE）；

基于完整环境数据构建预测模型，预测单位渔船平均渔获量。

作业

博客信息

作者 eeettt123

发布日期 2025-05-22

其他信息 : 其他三字母的人名首字母都是其他同学发布的哦

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