基于聚类分析的川滇地区块体划分与应变研究

思想是：对含有n个数据的数据集，欲分k个簇，首先任意选择k个不同的数据作为初始簇中心，再根据每个数据对象到簇中心的距离，将它们重新分配到距离最近的簇;然后通过反复地用非中心点代替初始簇中心，而选取的标准就是当该样本点成为新的中心點后能提高类簇的聚类质量，使得类簇更紧凑.K-medoids相比k-means算法采用均值计算法获得中心点，能改善k-means的“噪声”敏感特性[11].

1.2 川滇地区GPS水平运动速度场

本文利用Liang等[12]、Gan 等[13]公布的川滇地区1999—2013年间GPS观测数据.数据处理主要有以下4步：

1）利用GAMIT软件处理GPS数据，获得站坐标和卫星轨道的单日松弛解;

2）将获得的单日松弛解与SOPAC提供的全球解用GLOBK软件进行融合;

3）用QOCA软件根据卡尔曼滤波方法计算全球参考框架ITRF2000站坐标和速度;

4）将基于全球参考框架ITRF2000的测站速度转换到稳定欧亚参考框架的速度.

川滇地区的水平运动速度场由北向南、西向东逐渐减弱，呈顺时针涡旋式运动[1-3]（图1）.

2 聚类结果

2.1 K-medoids直接聚类

首先，利用K-medoids聚类分析方法对川滇地区的水平运动速度场进行初步聚类分析.在聚类分析过程中，设定K取不同的值，以顾及不同聚类数对聚类分析结果的影响.图2a—2d分别是聚类数K取3、4、5和6时的聚类分析结果，其中同一集群的GPS站点用相同的符号表示.

图2a为聚类数K取3时的分析结果，可以看出川滇菱形块体与滇东块体能够很好地被划分出来;但巴颜喀拉块体中的龙门山块体与滇东块体被划分到了一起，其中滇东块体与滇西南块体也被分在一起.值得说明是，龙门山块体中的一个点被错误地划分到川滇菱形块体中.

图2b为聚类数分成4类的分析结果，可以看出与3类聚类分析结果相似，川滇菱形块体与滇东块体能够被很好地识别并划分出来.除此之外，滇东块体与滇西南块体也被成功地划分出来，巴颜喀拉块体中的阿坝块体与藏东块体被分在一起，并且龙门山断裂带未被检测到，玉树-甘孜断裂带也未被检测到.其中滇东块体的3个点被错误地划分到滇西南块体中（图2b粉色三角形表示的点），同时巴颜喀拉块体和滇西块体各有1个点和2个点被错误地分到滇东块体中（蓝色方块点所示）.

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