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使用Dataview插件实现类似Github一样的热力图

整年分布显示，海洋热浪与Chla负异常的强等级事件在黄海南部至中部外海具有高度重合且集中的空间结构，而中弱等级事件则表现出分散且一致性较差的响应格局。

该研究利用高分辨率海洋再分析数据（GLORYS12）和 K-means 聚类分析方法，系统地检测并分类了南美洲西南大西洋沿岸（10°S 至 45°S）发生的海洋热浪（Marine Heatwaves, MHWs），并识别了不同类型海洋热浪的主要驱动机制。作者分析了海洋热浪的时空特征、频率、持续时间和强度，并结合大气和海洋气候模式（如 ENSO 和 MJO）探讨了它们与不同海洋热浪类型的关系，为理解区域海洋热浪形成机制及其预测提供了新见解。

综合来看，热浪强度与叶绿素异常之间存在稳定的负向关联，且该关系在生物系统活跃、热扰动与光照叠加的夏秋季更为突出。上述结果强调了在多尺度交互机制下，热浪作为气候极端事件的生态效应需结合季节背景进行解读与预测。

强 MHW（红色区段）通常伴随显著的负向 Chla 响应，暗示极端暖事件可通过温度、光照、水体稳定性等机制抑制浮游植物生长。中等强度 MHW 的生态响应具有不确定性，而弱事件多数未造成明显异常。

面对高维、多类型或时序样本，应结合降维、DTW 或 Gower 距离等技术提升聚类适应性与可解释性。

通过轮廓系数、Calinski–Harabasz 指数、Adjusted Rand Index 等多维度指标综合判断聚类效果的合理性与稳健性。

密度法与生成模型可有效处理非凸簇、重叠样本和离群点，为复杂空间结构提供更高弹性的划分能力。