地统计学geostatistics.pptVIP

* * 在法国数学家G.Matheron教授于20世纪60年代创立了地统计学以来，在经过15年的发展之后，于1977年由美国福禄尔采矿金属有限公司H.M.Parker博士随美中贸易全国委员会矿业代表团来华访问，传入我国，继而得到进一步发展。 特点： 1、 大专院校和有关工业部门的研究设计单位是活动的主体。宣传、学术交流和研究应用活动主要在这个范围内进行。 2、理论方面，以普通克立格法为主，泛克立格法等也有研究。线性地统计学是主旋律，非线性地统计学等研究较少。 3、在应用方面，基本属于探索性的开发应用，随意性较大，目的性不强，主要应用在地质领域，其他领域涉及较少。 * 将地统计学与GIS整合在一起，构成一套完整的地统计分析工具，用ESRI的话说，是一次革命。因为只有通过计算预测模型的统计误差，GIS才能够定量描述地理空间表面模型的质量。 ArcGIS 主要特点是和ArcMap模块融为一体，提供了直观的图形化界面，易于使用。 地统计学概论（Geostatistics） 课程大纲 第一章 概论 第二章 地统计学基础 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 第六章 地统计学应用实例 一、地统计学概念 二、地统计学研究内容 三、地统计学起源及发展 四、地统计学应用领域 五、地统计学软件介绍 第一章 概论 一、地统计学概念 年代 人物 定义 1962 G.Matheron 地统计学即以随机函数的形式体系在勘查与估计自然现象中的应用。 1970 G.Matheron 地统计学是以区域化变量理论在评估矿床上的应用（包括采用的各种方法和技术）。 20世纪80、90年代 Webster 1985， 王仁铎等 1987， Issaks等 1989， 侯景儒等 1993 地统计学是以区域化变量理论为基础，以变异函数为主要工具，研究在空间分布上既有随机性又有结构性，或空间相关和依赖性的自然现象的科学。 一、地统计学概念 理论基础——区域化变量理论 当一个变量呈现为空间分布时，就称之为区域化（Regionalized Variable）。这种变量常常反映某种空间现象的特征，用区域化变量来描述的现象称之为区域化现象。 区域化变量具有两个最显著，而且也是最重要的特征，即随机性和结构性。 一、地统计学概念 主要工具——协方差函数和变异函数 协方差函数和变异函数是以区域化变量理论为基础建立起来的地统计学的两个最基本的函数，是描述区域化变量的主要工具。 一、地统计学概念 主要内容——克里金（Kriging）插值法 克立格（Kriging）插值法，又称空间局部估计或空间局部插值法，是地统计学的主要内容之一。克立格法是建立在变异函数理论及结构分析基础之上。 实质是利用区域化变量的原始数据和变异函数的结构特点，对未采样点的区域化变量的取值进行线性无偏、最优估计。 普通克里格法（Ordinary Kriging）、 泛克里格法（Universal Kriging）、 指示克里格法（Indicator Kriging） 析取克里格法（Disjunctive Kriging）、 协同克里格法（Cokriging）等。 经典统计学 研究纯随机变量 变量可无限次重复观测或大量重复观测 样本相互独立 研究样本的数字特征 地统计学 研究区域化变量 变量不能重复试验 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 经典统计学与地统计学的区别 二、地统计学研究内容 1、空间估值 根据空间分布的离散采样点值求出未知点值，或将离散的数据点转化为连续的数据曲面，即空间估值。 在地统计学领域，估值方法统称为克里金法。 2、局部不确定性预测 估值时考虑待估点周围样本点的影响，利用条件概率模型来推断局部不确定型。 如参数法中的众高斯法和非参数法中的指示克里金法。 二、地统计学研究内容 3、随机模拟 根据随机变量定义， 每个变量可以有多个实现。只要总体趋势是正确的，每个未知点上的变量估值可以有多种情况，这种方法称为随机模拟。 4、多点地统计学 通过多个点的训练图像来取代变异函数，能有效反映目标的空间分布结构。 三、地统计学起源及发展 产生于地质学领域，亦称地质统计学（Geostatistics） 1951年， D.G.Krige和H.S.Sichel提出“克里格”法。 上世纪50年代后期，法国著名矿山工程师兼统计学家G.Matheron提出区域化变量理论 1962年，第一次提出“地质统计学”，出版《应用地质统计学论》专著，阐明“地统计学原理”，为地质统计学奠定了理论基础。 地质统计学作为一门新兴的边缘学科诞生了。 三、地统计学起源及发展 20世纪6