地统计学简介PPT课件

1.地质统计学导论。2。课程大纲。第一章引言。第2章地质统计学基础。第三章区域化变量理论。第四章变异函数结构分析。第五章克里金法。第6章地质统计学应用示例。3.1.地质统计学概念2。地质统计学研究内容3。地质统计学起源与发展4。地质统计学应用领域5。地质统计学软件简介。第一章绪论。4，1，地质统计学概念，5，1，地质统计学概念，理论基础区域化变量理论当变量呈现空间分布时，称为区域化。这种变量经常反映一些空间现象的特征。区域化变量描述的现象称为区域化现象。区域化变量有两个最重要的特征，即随机性和结构性。主要工具协方差函数和变差函数及变差函数是基于区域化变量理论建立的地质统计学的两个最基本的函数，也是描述区域化变量的主要工具。地质统计学的概念是地质统计学的主要内容之一，其主要内容是克立格插值克立格插值，又称空间局部估计或空间局部插值。克里金法是基于变差函数理论和结构分析。其实质是利用区域化变量的原始数据和变差函数的结构特征，对非采样点的区域化变量的值进行线性无偏最优估计。普通克里金法、通用克里金法、指示克里金法、析取克里金法、协同克里金法等。8。经典统计学研究纯随机变量可以无限重复观测，或者大量重复观测样本可以独立研究样本的数字特征。地质统计学研究区域化变量不能重复测试。样本具有空间相关性研究样本的数字特征和区域化变量的空间分布特征。经典统计学和地质统计学的区别。9.第二，地质统计学研究内容。1.空间估计根据空间分布的离散采样点值获得未知点值，或将离散数据点转换为连续数据面，即空间估计。在地质统计学领域，估值方法统称为克里金法。2.通过考虑待估计点周围样本点的影响来估计局部不确定性，并使用条件概率模型来推断局部不确定性。如参数法中的多高斯法和非参数法中的指示克里金法。根据随机变量的定义，每个变量可以用多种方式实现。只要总体趋势是正确的，在每个未知点都可能有许多变量估计的情况。这种方法被称为随机模拟。4.多点地质统计学通过用多点训练图像代替变差函数，可以有效地反映目标的空间分布结构。地质统计学的起源和发展起源于地质学领域，也称为地质统计学。1951年，克里格和西切尔提出了克里格方法。20世纪50年代末，法国著名的采矿工程师和统计学家马瑟隆提出了区域化变量理论。1962年，他首次提出了“地质统计学”,出版了应用地质统计学论专著，阐明了“地质统计学原理”,为地质统计学奠定了理论基础。地质统计学作为一门新的前沿学科诞生了。地质统计学、多元和非线性地质统计学的起源和发展出现于20世纪60年代末和70年代，如普通克里金法、泛克里金法、析取克里金法和条件模拟法。20世纪80年代初，非参数和非稳定统计出现在地质统计学的兴起阶段，非线性统计得到发展。1975年、1983年和1988年举行的国际地质统计学会议以及国际地质统计学协会的成立标志着地质统计学的成熟。三维时空地质统计学是在20世纪90年代初地质统计学进一步成熟阶段发展起来的，并开发了大量相关软件。自2000年以来，不确定地质统计学和新的地质统计学方法在地质统计学的创新二次开发阶段得到了发展，其应用领域得到了进一步拓展。地统计学的起源和发展，地统计学理论的两大流派：以马瑟隆为首的枫丹白露地统计学学派，在正态假设的基础上开展了克立格研究，提出了多元地统计学的思想，形成了一套包括简单克立格、普通克立格、泛克立格、析取克立格等在内的理论和方法。克立格方法被称为“参数地质统计学”，因为它需要使用实际样本数据来获得区域化变量的理论模型的一些参数。(2)乔治朱尼尔领导的斯坦福地质统计学学校开发了一套方法，如指示克里金法、概率克里金法和快速条件模拟法，这些方法不需要对数据分布做任何假设，并考虑如何使用“软”数据，即所谓的“非参数地质统计学”。1977年，美国的帕克博士将地质统计学引入中国。1982年，侯镜如等人第一次将采矿地统计学翻译成中文，王仁铎等人于1989年出版了线性地质统计学。孙慧文等译大卫矿产储量地质统计学评价 1993年出版矿床统计预测及地质统计学的理论和应用，王政权1999年出版地统计学及其在生态学中的应用，2005年出版空间变异理论及应用.嘿。嘿。16，4，地质统计学应用领域，应用范围空间分布数据的结构和随机空间相关性以及相关性空间模式和变化。最佳无偏插值用于估计模拟数据的离散性和波动性(侯镜如，1993)。17岁。地质统计学用于计算矿产资源储量和估计平均品位。地质统计学用于预测矿产资源，地质统计学用于进行石油勘探和开发。1.在地质学中的应用，18岁。土壤物理性质空间变异的应用。它通过地质统计学研究土壤颜色、土壤颗粒、土壤水分、土壤导水率、饱和水压和孔隙大小等土壤物理性质的空间变化。土壤化学性质空间变异的应用。研究了氮、磷、钾、钙、镁等土壤养分与土壤酸碱度的空间相关性。对土壤化学性质的空间属性进行了描述和分类，为土壤养分管理、土壤环境背景制图等提供了必要的数据和方法。2，应用于土壤学，19，2，应用于土壤学，应用于土壤学实验设计和取样方法分析土壤特性的空间变化规律，可以有效地指导土壤取样数量、取样点分布、取样密度和取样方法的确定。地质统计学在土壤质量管理中的应用提供了一种利用已知采样点的数据来估计非采样点的土壤特征指数是否超过某一阈值的方法。近年来，地统计学在土壤质量管理中的应用主要集中在土壤养分管理和土壤污染研究方面。生态学应用，生态变量空间变异性的定量描述和解释。生物学特性的估计。分析生态研究对象的时空变化以及不同相关研究对象的时空动态和耦合关系。土壤环境地质统计学研究中的变异函数和克里金插值技术在环境科学中的应用是分析、模拟和评价重金属空间结构的主要工具。通过描述和模拟污染物的空间分布特征，估算非采样点的值，揭示污染物的空间分布和迁移趋势。水环境研究用于地下水位预测、污染物迁移扩散参数估计、水环境污染物浓度分析预测、水质参数研究等。在气象学的应用中，在数值天气预报和日常天气分析中，经常需要将不规则的站点数据插入到规则的网格中。随着地质统计学的兴起，克里金法已逐渐应用于气象学。地质统计学软件介绍见表12，如地理信息系统、ArcGIS、Surfer、STATPAC、Geo-EAS、GEOPACK、Geo statolbox、GSLIB、DPS数据分析软件等。1.地理信息系统软件地理信息系统是最常用的，所有这些都被称为地质统计学正交环境科学。它是由美国GammaDesignSoftware软件公司生产的。它提供了所有的地质统计学组件，包括基本统计分析、分形分析、协方差分析、方差函数分析和其他三维条件下常用的地质统计学分析方法。评估包括普通克里金法、协同克里金法和条件模拟法。亮点：可以根据输入数据自动拟合实验变差函数(包括高斯模板、椭圆和指数模型)。它具有强大的图表输入功能，可以直接绘制和输出计算结果。您可以导入/导出Surfer、Arcgisgrid和其他常