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地质统计学

地质统计学

第一章绪论一、历史背景与产生地质统计学是二十世纪六七十年代发展起来的一门新兴的数学地质学科的分支。

它开始主要是为解决矿床从普查勘探、矿山设计到矿山开采整个过程中各种储量计算和误差估计问题而发展起来的。

它是由法国著名学者G. 马特隆教授于1962年创立的。

其核心即所谓的“克立格”。

它是一种无偏的最小误差的储量计算方法。

该方法按照样品与待估块段的相对空间位置和相关程度来计算块段品位及储量,并使估计误差为最小。

这是南非采矿工程师D. G. Krige 根据南非金矿的具体情况与1952年提出的,故命名为克立格法。

后来法国学者G. 马特隆(Matheron)对克立格提出的方法进行研究,认为克立格提出的方法是在考虑了空间分布特征的基础上,合理地改进了统计学,是一种传统方法与统计学方法结合起来的新方法。

同时为了解决具二重型(结构型与随机性)的地质变量的条件下使用统计方法的问题。

马特隆教授提出了区域化变量的概念(Regionalized Variable),从而创立了地质统计学。

根据地质统计学理论,地质特征可以用区域化变量的空间分布特征来表征。

而研究区域化变量的空间分布特征分布的主要数学工具是变差函数(Variogram)。

到七十年代中后期,马特隆的学生JOURENL等在研究其它地质变量的基础上,认为某些地质变量并不是一成不变的,而是有一定波动的,这样使用克立格法就不能很好再现地质变量的分布特征。

因此他们采样模拟的方法,将克立格估计的离散方差的波动性模拟出来,从而产生了随机模拟法。

因此,从二十世纪八十年代以来,地质统计学分为两派:一派以法国的马特隆教授等人为主,仍致力于克立格估计的研究;一派以美国JOURENL等人为主,主要致力于随机模拟方法的研究。

地质统计学的产生是在经典统计学的基础上发展起来的。

在此前,为了反映地质变量的空间变化性,一些地质学家曾经使用一些经典的概率统计方法来研究地质变量。

但由于地质变量并不是纯粹的随机变量,因此,直接用简单的统计方法解决复杂的地质问题,有一定的局限性。

地学统计第一章PPT课件

地学统计第一章PPT课件

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地统计学与经典统计学的区别4
经典统计学以频率分布图为基础研究样本 的各种数字特征。
地统计学除了要考虑样本的数字特征外, 更主要的是研究区域化变量的空间分布特 征。因此,地统计学的主要研究室围绕着 变量的空间分布理论和估计方法。
2020/7/17
华中农业大学 资源与环境学院
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1.2 地统计学的应用(土壤)
50年代后期,法国Matheron在此基础上提出 了区域化变量理论,形成了地统计学的基 本框架。
2020/7/17
华中农业大学 资源与环境学院
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地统计学发展简史
70年代,计算机的出现,这项技术被引入到 地学领域。1975年在罗马举行了关于该学科 的第一个国际性会议后,陆续有多个相关 国际会议举行。
地统计学和土壤过程的空间建模
利用多源数据模拟土壤发生发展的过程
地统计学和土壤特性的不确定性模拟
土壤属性超过某一阈值的概率
地统计学和土壤过程的时空变异 地统计学与精确农业 土壤综合特性的空间变异性研究 ……
2020/7/17
华中农业大学 资源与环境学院
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第二章 样本数据的 统计分析和预处理
2020/7/17
华中农业大学 资源与环境学院
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地统计学与经典统计学的区别2
经典统计学所研究的变量理论上可无限次 重复或进行大量重复观测试验。
而地统计学研究的变量不能进行这样的重 复试验。因为区域化变量一旦在某一空间 位置上取得一次样品后,就不可能在同一 位置再次取得该样品,即区域化变量取值 仅有一次。
耗时,耗力,耗财
得到的是点状数据 面状连续分布呢? 未采样地的状况如何呢?
华中农业大学 资源与环境学院

地质统计学及其应用介绍PPT

地质统计学及其应用介绍PPT
1.参数估计 地质统计学的基本原理就是应用线性加权的方法对地质变量进行局部的最优化估计。 如与油气有关的储层厚度、孔隙度、渗透率、饱和度等参数。大量的研究实践已经证明 了地质统计学的估计结果明显优于传统方法。 2.储层非均质性研究 随着油田开发进入高含水期,层间、层内矛盾日益突出,如何更好地描述层间及层内 非均质性是油藏描述的关键,地质统计学为此提供了各种随机建模技术,可以较好地解 决这一问题。 3.各种资料的综合应用 油藏描述资料复杂、信息量大、多解性十分明显。只有靠多信息的综合才能获得可靠 的油藏地质模型。为此,地质统计学提供了许多信息联合的方法,如协克里格等,增加 了综合使用各种资料的能力。 4.不确定性描述 过去人们所选用的模型,不管静态还是动态,基本上都是单一的确定性模型,但实际 情况极为复杂,确定性的模型已不能精确的反映地下油藏的真实变化,只有通过不确定 性描述,从地质统计学的观点概括和综合地质模型,才能真实的反映复杂的油藏模式。
第二节 地质统计学的研究现状及优点
一、研究现状
(1)线性平稳地质统计学
(2)线性非平稳地质统计学 (3)条件模拟 (4)平稳非线性地质统计学 (5)储量参数确定
1.初步形成了一直完整的理论体系
基本概念:区域化变量 基本工具:变差函数 基本假设:二阶平稳假设和本征假设 基本公式:估计方差,离散方差 基本方法:克里格法
问题2:品位空间变化问题:矿化的空间结构。如:走向上变化小 ,倾向变化大,权值不一样。
问题3:矿化强度的空间变化问题:离散度。这与问题2相关联,离 散度是衡量经济开采可行度的重要因素。
问题4:缺乏估计精度的方1:不考虑样品的空间分布
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地 质 统 计 学

地质统计学 张树泉(课件)

地质统计学 张树泉(课件)

正态分布的误差图示
μ = x ± zα 2σx
μ - 2.58σx μ -1.65 σx
σx
μ
μ +1.65σx μ + 2.58x
x
μ -1.96 σx
μ +1.96σx
90%的概率 95% 的概率 99% 的概率

泛克立格法(Universal Kriging)
• 指示克立格法(Indicator Kriging)
• 指示克立格法(Indicator Kriging)
•协同克里格法(Co-Kriging)
• 协同克里格法(Co-Kriging)
•协同克里格法(Co-Kriging)
•协同克里格法(Co-Kri,地质统计学的发展突飞猛进。在此期间, 从理论突破的频度、论文发表的篇数、以及世界各地对地 质统计学所表现的极大关心程度,都说明地质统计学达到 了前所未有的发展阶段。目前条件模拟技术广泛应用于石 油、采矿、水文、和环境保护等领域中。研制出一批高水 平的地质统计学方法计算程序软件。在地质统计学的理论 及方法基础上开发了许多成熟的应用软件。如美国开发的 矿床建模软件包(Deposit Modeling System),功能上 可覆盖矿山地质设计的全过程;而MICL(英国矿业计算 机有限公司)开发的DATMINE软件包,则集地、测、采 于一体;法国巴黎高等矿院地质统计学研究中心研制出两 种大型软件系统:ISATIS系统及HERESIM系统;澳大利亚 的MICROMINE软件,SURPAC软件,加拿大的GEOSTAT 软件,CAMET软件和GLS软件系统等。
到上世纪60年代,才认识到需要把样品值之间的相似 性作为样品间距离的函数来加以模拟,并且得出了半变异 函数。法国概率统计学家马特隆(Matheron)创立了一个 理论框架,为克立格作出的经验论点提供了精确而简明的 数学阐释。马特隆创造了一个新名词“克立格法” (Kriging),藉以表彰克立格在矿床的地质统计学评价工 作中所起到的先驱作用。即1962年,马特隆在克立格和西 奇尔研究的基础上,将他们的成果理论化、系统化,并首 先提出了区域化变量(Regionalized variable)的概念, 为了更好地研究具有随机性及结构性的自然现象,提出了 地质统计学(Geostatistics)一词,发表了《应用地质统 计学》,该著作的出版标志着地质统计学作为一门新兴边 缘学科而诞生。地质统计学开始进入了学术界。在法国枫 丹白露成立了地质统计学中心(Centre de Geostatistiques),培养了一大批学员,不仅为地质统计 学的研究而且为它的传播起到了巨大的作用。

地质统计学简介及其应用ppt课件

地质统计学简介及其应用ppt课件

(Simple Kriging)
的 2、普通克里金
(Ordinary Kriging)
几 3、非稳态克里金 (Nostationary Kriging)

克 4、内在趋势克里金 (Universal Kriging)

(泛克里金)

5、外在趋势克里金 (Kriging with an External Drift)


滞后距(Lag)
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的,应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失,增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
散 点 图
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的,应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失,增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的,应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失,增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
4、内在趋势克里金
(Universal Kriging)
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的,应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失,增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的,应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失,增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
几种克里金算法之间的关系
简单克里金 (Simple)
非稳态克里金 (Nostationary) 同位协克里金(Collocated Cokriging)

地质统计学教材

地质统计学教材
在正常、稳定的经济环境中,采矿的利润率也就是15%左右。因此,不加分析地将极值样品进行删除或限值处理,很可能将本来能够获取正常利润的矿床人为地变为没有开采价值,从而导致错误的投资决策。这对于一个在市场经济条件下,以盈利为主要目的的矿业投资者来说,无疑是一个重大的决策失误。
这里必须澄清的是,极值样品是实实在在存在的有效样品,并不是指那些由于化验或数据录入错误造成的、具有“错误品位值”的样品。如果有根据认为某些样品的品位是错误的,将这些样品从样本空间中删除不仅是合理的而且是必要的。
第一章品位与储量计算
第一节概述
投资一个矿床开采项目,首先必须估算其品位和储量。一个矿床的矿量、品位及其空间分布是对矿床进行技术经济评价、可行性研究、矿山规划设计以及开采计划优化的基础,是矿山投资决策的重要依据。因此,品位估算、矿体圈定和储量计算是一项影响深远的工作,其质量直接影响到投资决策的正确性和矿山规划及开采计划的优劣。从一个市场经济条件下的矿业投资者的角度看,这一工作做不好可能导致两种对投资者不利的决策:(1)矿体圈定与品位、矿量估算结果比实际情况乐观,估计的矿床开采价值在较大程度上高于实际可能实现的最高价值,致使投资者投资于利润远低于期望值,甚至带来严重亏损的项目。(2)与第一种情况相反,矿床的矿量与品位的估算值在较大程度上低于实际值,使投资者错误地认为在现有技术经济条件下,矿床的开采不能带来可以接受的最低利润,从而放弃了一个好的投资机会。
(1)限值处理:即将极值样品的品位降至某一上限值。比如在上述例子中,将所有高于100克/吨的样品的品位降至100克/吨。
(2)删除处理:即将极值样品从样本空间中删去,不参与分析计算。
使用上述处理方法时应非常谨慎。虽然极值样品在数量上占样品总数的比例很小,但由于其品位很高,对矿石的总体品位和金属量的贡献值都很大。因此,不加分析地进行降值或删除处理会严重歪曲矿床的实际品位和金属含量,人为地降低矿床的开采价值。这一点可用下面的例子说明。

读书_地质统计学

读书_地质统计学

读书_地质统计学1地质统计学介绍地质统计学是结合地质学、统计学的交叉边缘学科,它是以区域变量理论为基础,以变异函数为主要工具,采用不同的克立格方法,研究那些在空间上既有随机性又有结构性的自然现象的学科。

因此,只要是研究空间分布数据的结构性和随机性,并对这些数据进行最优无偏内插估计时,均可应用地质统计学理论及其相应方法。

形象一些的说就是一个矿山的矿体在各个方向上矿石品位是不均匀的,这就是随机性,同时又是有规律可循的这就是结构性。

我们利用统计学中的变异函数进行研究,搭建一个数学模型在三个方向上反应这种矿体分布变化,然后采用各种克里格法进行研究也就是对数据进行最优无偏内插估计。

在矿业工作,尤其是矿山地质工作中,经常要研究的问题是:查明矿床成矿的控矿因素;了解矿化的空间分布规律;制定合理的勘探或取样网度;查明矿体中有用、有害组分或矿体厚度的空间分布模型;确定矿床总体储量的估计量、局部块段储量的估计量以及估计引起的误差等。

诸如此类问题均可借助地质统计学的理论、方法进行研究。

2克立格法介绍克立格法是一种求线性最优无偏内插估计量的方法。

具体地说,就是在考虑了信息样品的形状、大小及其与待估块段相互间的空间分布位置等几何特征以及品位的空间结构之后,为了达到线性无偏和最小估计方差的估计,而对每一样品分别赋于一定的权系数,最后进行加权平均来估计块段品位的方法。

地质统计学特点4克里格法的储量计算按照矿床开采要求把矿体划分为许多体积相等,几何形态相同的块段,充分利用待估块段周围的品位或厚度的数据,用加权平均法计算待估块段的平均参数,其所用的权系数与传统加权平均法的权不同,是一种无偏估计量,估计误差的方差最小,用克里格方程组解出最优权系数,最大限度地减少平均参数的误差,提高估算储量的精度,具有传统的储量计算方法无可比拟的优越性。

总结:地质统计学主要是在结构分析的基础上,采用各种克立格法(kriging)来评估或解决各种(包括矿业领域的)实际问题。

地质统计学(北京科技大学 张树泉)

地质统计学(北京科技大学 张树泉)
完全负相关 无线性相关 完全正相关
-1.0
-0.5
0
+0.5
正相关程度增加
+1.0
r
负相关程度增加
• 变异函数(Variogram)
• 协方差函数(Covariance)
• 平稳假设(Stationary assumption)
• 内蕴假设(intrinsic assumption)
• 估计方差(Estimation variance) 1
• 变异函数及变异曲线
• 变异函数及变异曲线
• Z(x)和Z(x+h)的相关与变异函数 的关系
•变异函数与协方差之间的关系
• 存在趋势的变异函数
•具有空穴效应的变异函数
•几何异向性和带状异向性比较
• 变异函数在原点处的性状
• 变异函数的理论模型
C0-块金常数 a—变程 C0+C—基台
p=(i-0.5)/n 0.025 0.125 0.175
标准正态分位数 -1.9600 -1.1503 -0.9346
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7 10 12 14 15 17 18 19 20
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43 49 51 56 59 61 74 75 99
0.225
0.325 0.475 0.575 0.675 0.725 0.825 0.875 0.925 0.975
1、区域化变量理论
• 区域化变量 G.马特隆定义区域化变量是:一种在空间上具有数值 的实函数,它在空间的每一个点取一个确定的数值,即当 由一个点移到下一个点时,函数值是变化的。 从地质及矿业角度来看,区域化变量具有如下性质: (1)空间局限性:即它被限制在一个特定的空间(如一 个矿体内);该空间称为区域化的几何域;区域化变量是 按几何支撑定义的。 (2)连续性:不同的区域化变量具有不同的连续性,这 种连续性是通过相邻样品之间的变异函数来描述的。 (3)异向性:当区域化变量在各个方向上具有相同的性 质时称各向同性,否则称各向异性。 (4)相关性:一定范围内、一定程度上的空间相关性, 当超出这一范围后相关性减弱以至消失。 (5)对于任一区域化变量而言,特殊的变异性可以叠加 在一般规律之上。

《地质统计学》ppt课件

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〔1〕实际研讨更加深化,涉及到的方法原理更加广泛,非 平稳线性地质统计学、非参数地质统计学、多元地质统计 学以及随机模拟等。
〔2〕在运用方面有了本质性的突破。采用地质统计学方法 提交地质勘探成果为消费部门所接受,开场成为地质勘探、 油田和矿山开发的运用方法,与消费实际结合得越来越严 密。。
〔3〕开发出了一系列软件系统。如西安石油学院的的KMS
2、统计概率
频率:设随机事件A,在次实验中发生m次,其比值m/n称为 随机事件A的频率
显然 当反复实验的次数充分大时,随机事件A的频率〔A〕 经常稳定在一个确定的数字附近,这就是概率。
概率:在一定的一样条件下,反复作n次实验中发生了m次, 当n充分大时,随机事件A的频率m/n稳定在某一数字P附近, 称数值P为该随机事件的概率。 记为 P(A)=P
2、构成阶段〔20世纪50年代末—60年代〕
50年代末,法国概率统计学家马特隆〔G Matheron〕在克里格 及西舍尔研讨的根底上,对十几个不同类型的矿床继续深化研 讨,于1962年首先提出了区域化变量〔regionalized variable〕的概念,为了更好地研讨具有随机性和构造性的自 然景象,他提出了地质统计学〔Geostatt;从而为地质统计学奠定了实际根底。
克里格算法的实值是利用临近的数值 Z(μa),a=1.2.3…n,估计一个未取样值Z(μ)。 主要研讨各种克里格的数学根底,不同克里格方法 的表达式及其运用条件,克里格在矿产估算中的运 用。
4、随机模拟
随机模拟是从一个随机函数(RF)模型中提取多个等 概率的一切随机变量〔RV〕的结合实现。 在随机模拟中,研讨的内容包括随机模拟的定义及 其与插值的区别,随机模拟的根本原理,随机模拟 的分类,典型的随机模拟方法及其计算机实现。

地质统计学(1)_概 述

地质统计学(1)_概  述

第二节 地质统计学的研究现状及优点
一、研究现状
理论上的两大学派: • 以G. 马特隆为首的“枫丹白露地质统计学派”
– 以正态假设为基础的析取克立格法及条件模拟的研究,同时把主成分 分析和协同克立格法结合起来,提出多元地质统计学的基本思想,形 成了简单克立格、普通克立格、泛克立格以及析取克立格等一套理论 和方法
60
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距离
这个例子直观地说明了经典统计不能反映矿化强度的空间变化性这一弱点。)
缺陷2:要求变量为纯随机变量,且服从 一定的已知概率分布,而地质变量明显地 既具有随机性,又具有结构性。
缺陷3:所研究的变量原则上可无限次重 复实验或大量观测。而地质变量不可能达 到,样品一但取出,不可能在同一处再获 得。
泛克里格法和K阶本征函数法等
(3)条件模拟
对矿床的条件模拟和对采矿过程的条件模拟
(4)平稳非线性地质统计学
条件数学期望、析取克里格法等
(5)非参数地质统计学
指示克立格法等
以平均品位考察问题的缺陷
问题1:样品的代表性问题:“承载、支撑、支架、支集”即钻孔 取心样品承载小,而块段承载大。两者不可能等同的结果是:低品位估 计过低,高品位估计过高。
问题2:品位空间变化问题:矿化的空间结构。如:走向上变化小 ,倾向变化大,权值不一样。
问题3:矿化强度的空间变化问题:离散度。这与问题2相关联,离 散度是衡量经济开采可行度的重要因素。
G 2
(0.50%)
d2 (60m)
G 7 (1.00%)
d7 (75m)
d6 (60m ) d9 (45m)
G 9
(0.70%) (0.60%)
G 3
G 6
(0.50%)

地质统计学7

地质统计学7

马元哲, 2013 April
Spatial Continuity & Sampling Density
• Kriging and stochastic simulation require variogram model; • Experimental variogram is calculated only for some specified lag distances; • By fitting an experimental variogram, variagram values can be calculated for any lag distance and any direction. • Variogram must be (semi) definite positive; • Fitting can help to understand spatial continuity.
a=3
a=30 a=60
马元哲, 2013 April
Computing Experimental Variograms • To describe the data structures: continuity/discontinuity
马元哲, 2013 April
Computing Experimental Variogram
马元哲, 2013 April
Random or Not? That is the Question
• The 2 models have the same mean and variance • Purely random porosity • Spatially-correlated porosity
Variogram and Covariance Function

地质统计学PPT共261页

地质统计学PPT共261页
40、人类法律,事物有规律,这是不 容忽视 的。— —。 ——德 谟克利 特 67、今天应做的事没有做,明天再早也 是耽误 了。——裴斯 泰洛齐 68、决定一个人的一生,以及整个命运 的,只 是一瞬 之间。 ——歌 德 69、懒人无法享受休息之乐。——拉布 克 70、浪费时间是一桩大罪过。——卢梭
地质统计学
36、如果我们国家的法律中只有某种 神灵, 而不是 殚精竭 虑将神 灵揉进 宪法, 总体上 来说, 法律就 会更好 。—— 马克·吐 温 37、纲纪废弃之日,便是暴政兴起之 时。— —威·皮 物特
38、若是没有公众舆论的支持,法律 是丝毫 没有力 量的。 ——菲 力普斯 39、一个判例造出另一个判例,它们 迅速累 聚,进 而变成 法律。 ——朱 尼厄斯
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(3)零星的研究应用,随意性大,目的性不强。多应用于物探、化探、 遥感数据处理及找矿预测等方面。
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地质统计学在中国的发展历程
2、发展阶段(1989.11~1995.10)
1989年11月召开全国第一届地质统计学学术讨论会
阶段特点:
(1)理论研究更加深入,涉及到的方法原理更加广泛,非平稳线性地 质统计学、非参数地质统计学、多元地质统计学以及随机模拟等。
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地质统计学在中国的发展历程
3、完善阶段(1995.10~)
阶段特点:
(1)与生产实践结合的更加紧密,注重解决实际问题,地质统计学的 方法原理成功地应用到地质建模,成为今年来是由地质领域发展最快的 技术之一。 (2)地质统计学的软件系统进一步成熟。 (3)无形资源评估将为地质统计学的应用提供更加广阔的市场。现在, 地质统计学的应用已不仅仅限于地质领域,在环境科学、农田水利、土 壤学、渔业、森林、海洋等方面也发挥这巨大的作用
3)地质统计学与其它学科的相互渗透,如贝叶斯理论, 模糊数学及分维理论的结合,可能会产生新的突破。
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四、地质统计学的研究内容
随机变量 变差函数 克里格 条件模拟
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1、随机变量和随机函数
按定义,地质统计学是“研究在空间(或时间)内变化的现象,”例如:岩石 的物理性质包括Φ、Κ、金属或污染源的含量,地理性质(人口密度、海 拔高度)这些连续性变化的变量,离散性的变量如岩石类型,昆虫或化石 的属种,沉积微相类型等。 把任何未知样本看作一个随机变量(RV)Z,这个随机变量的概率分布描述 了有关Z的不确定性。 随机变量:按照一定的概率分布能够取得不同数值的变量,随机变量的模 型,即随机变量的空间分布,通常依赖于所处的空间位置,同时也随已有 信息的变化而变化。
田世丰在《数学地质浅析》(1998)一文中将地质统计 学定义为:地质统计学是以矿石品位和矿床储量的精确 估计为主要目的,以矿化的空间结构(空间相关)为基 础,以区域化变量为核心,以变异函数为基本工具的一 门新兴学科。
地质学→数学地质→地质统计学
地质统计学是地质学由定性向定量化发展的产物
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二、地质统计学的发展历程
《应用地质统计学论》从而为地质统计学奠定了理论基础。
3、发展阶段(20世纪70年代— )
经过30多年的发展,地质统计学从理论研究到实践应用都有了一大批成果, 其应用领域也不断地扩大和深入,在地质、矿山、环境保护、石油勘探、 开发等10余个学科都不同程度地得到应h 用,越来越受到世界各国的重视。5
地质统计学在中国的发展历程
(2)在应用方面有了实质性的突破。采用地质统计学方法提交地质勘 探成果为生产部门所接受,开始成为地质勘探、油田和矿山开发的使用 方法,与生产实践结合得越来越紧密。。
(3)开发出了一系列软件系统。如西安石油学院的的KMS克里格绘图 系统、北京科技大学的三维普通克里格法程序系统(3DOK),地矿部的 KPx2.0软件系统等。
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三、地质统计学的发展趋势
1)从地质统计学的发展及应用看,它是一门新兴的交叉 边缘学科,具有广阔的发展空间。
2)由于研究对象的复杂性,地质统计学在许多多方面还 存在着理论上的不足和不完善,要使地质统计学达到完全 成熟和实用,还有许多工作待作。目前对于地质统计学的 反对意见也很多,有人根本就不相信地质统计学的结果。
地质统计学
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第一章 绪论
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一、地质统计学的概念
地质统计学(Geostatistics)
Geostatistics is concerned with the study of phenomena that fluctuate in space and/or time
( Geostatistics Glossatyand Muktilingual Dictionary R . Olea.editor. Oxford Universily Press New York.1991)
2、形成阶段(20世纪50年代末—60年代)
50年代末,法国概率统计学家马特隆(G Matheron)在克里格及西舍尔研究
的基础上,对十几个不同类型的矿床继续深入研究,于1962年首先提出了
区域化变量(regionalized variable)的概念,为了更好地研究具有随机性和 结构性的自然现象,他提出了地质统计学(Geosta间)内变化的现象,它提 供了一套理解和模拟空间变量的一套确定性和统计性的工 具。
地质统计学是数学地质的一个重要分支,而数学地质是地
质科学中一门新的边缘学科。h
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地质统计学的定义
地质统计学是以区化变量理论作为基础,以变异函数为 主要工具,对既有随机性又具有结构性的变量进行统计 学研究的一门学科。(侯景儒,1998)
1、 萌芽阶段(20世纪40年代—50年代末)
为寻求合理、先进的矿床储量估算方法,有人提出了变异函数 (variogram)的基本概念,随后南非金矿的矿山地工程师克里格(krig)及 南非统计学家西舍尔(H.S.Sichel),提出了根据样品空间位置不同,相关
程度不同来计算块段品位及储量而使其估计误差最小的储量计算方法。
F (u ;k |(n ) p{ r z (u o ) k b (n )}
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随机函数
连续型随机变量的随机函数
连连续性随机变量Z(u)的累积概率分布函数(ccdf)可以表示为:
F (u ;z)pr { z(o u ) b z}
F ( u ;z|(n ) p{ r z ( u ) o z|b (n )}
离散型随机变量的随机函数
在只能取得K个不同值的离散随机变量的情况下,使用类似的表示方法
1、起步阶段(1977~1989.11)
地质统计学1977年传入我国,当时由美国福禄尔采矿金属有限公司)的 H.M.Parker博士随美中贸易全国委员会矿业代表团来华访问,纯属偶然
机缘。
阶段特点:
(1)以大专院校和有关工业部门的研究设计单位为活动主体,以出国 学习深造、宣传、学术交流为主要形式。
(2)在理论研究方面,以普通克里格法为主,泛克里格、对数正态克 里格、因子克里格有所涉及。
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