地球物理数据网格化方法研究.docVIP

 地球物理数据网格化方法研究 王春庆* （地质出版社，北京 100083） 5 10 15 20 摘要：地球物理中对不规则数据进行网格化处理是首要问题。网格化方法包括空间域法、频 率域法等。其算法原理分为全局插值法和局部插值法。本文基于各种网格化方法的基本原理 及理论模型试验，并借助 SUFER8 软件进行网格化插值，对比分析了克里格 (Kriging)法、 谢别德（Shepard）法、多元二次函数( Multiquadric function)法及反距离加权（Inverse Distance to a power）法的异同及优劣，并总结了各种网格化方法的特点。 关键词：网格化；克里格；谢别德；多元二次函数；反距离加权 中图分类号：P631.8+4 The Study of Geophysical Data Griding Methods Wang Chunqing (Geophysical Publishing House,Beijing 100083) Abstract: Geophysical data of irregular grid processing is the first important problem. Gridding methods including spatial domain method, frequency domain method. The principle of the algorithm is global interpolation method and local interpolation. In this paper, based on the basic theory of various griding methods and model test, with the help of SUFER8 software for grid interpolation, comparative and analysis the similarities and differences , advantages and disadvantages of the Kriging, Shepard, Multiquadric function and Inverse distance to a power ,and summarizes the characteristics of various griding methods. Key words: griding methods；kriging；shepard；multiquadric function；inverse distance to a power 25 0 引言 在地球物理各种方法的数据处理中，数据不完整是一种常见的现象。比如海上作业羽状 漂移，陆上地形起伏不平；测区绕过障碍物，测线不规则，测点不均匀等。数据缺失不仅仅 意味着丢失一些信息，更重要的是它会在各种处理过程中产生许多不必要的噪声，对分辨率 30 35 和信噪比都有影响。另外，从算法角度来说，现在的许多算法都是针对均匀分布数据的，由 于数据不完整或者数据缺失，会造成算法不能运行或运行结果不可预测，因此，对不规则离 散数据进行网格化，是地球物理数据处理和解释的首要问题，是保证各种地球物理数据处理 方法得以成功实施的前提。所谓网格化是指通过一定的插值方法,将稀疏的、不规则分布的 数据插值加密为规则分布的数据，以适合绘图的需要[1]。规则网格能够更好地反映连续分布 的空间现象，并对他们的变化做出模拟。现代地球科学模型，都要求与 GIS 数据模型和遥 感数据高度兼容的空间数据集。格网化的数据，尤其是规则矩形格网，已成为目前地球物理 模型的主要数据形式。因此，对已知观测台站的观测数据进行空间内插，得到网格化数据是 至关重要的。 作者简介：王春庆（1980—），女，中级职称，毕业于中国地质大学（北京）地球探测与信息技术学院， 硕士，现于地质出版社任编辑，主要从事地球物理、国土资源、物化遥、地质工程等专业书籍的审稿工作. E-mail: wangchunqing0220@126.com -1- 1 网格化方法研究  40 45 50 55 60 目前，地球物理不规则分布数据的网格化方法有空间域网格化法、频率域网格化法等。 在此仅介绍空间域网格化方法。利用特定区域已知的离散观测数据来估计规则格点上的非观 测数据，这就是所谓的“空间内插”。其目标可以归纳为: ①缺值估计:估计某一点缺失的 观测数据，以提高数据密度；内插等值线: 以等值线的形式直观地显示数据的空间分布； 数据网格化:把无规则分布的空间数据内插为规则分布的空间数据集，如规则矩形格