Geostatistics with Applications in Earth Sciences pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Sarma.D.D.

出品人:

页数:224

译者:

出版时间:2009-3

价格:$ 111.87

装帧:

isbn号码:9781402093791

丛书系列:

图书标签:

• 地统计学
• 地球科学
• 空间统计
• 地球物理学
• 环境科学
• 数据分析
• GIS
• 遥感
• 地质学
• 资源评估

地质统计学在地球科学中的应用：一本深度探索与实践指南 本书导读 本书旨在为地球科学领域的研究人员、工程师以及高级学生提供一个全面且深入的视角，聚焦于地质统计学的核心理论、方法论及其在解决实际地球科学问题中的应用。我们摒弃对现有教材的简单重复，而是致力于构建一个强调概念理解、方法论选择和结果解释的进阶学习框架。本书内容结构紧凑，理论推导严谨，旨在帮助读者超越基础概念，掌握复杂地质环境下的数据处理与建模技术。 第一部分：地质统计学的理论基石与核心概念 本部分奠定了理解地质统计学的必要数学和统计学基础，重点在于概率场、随机变量的随机函数理论以及空间自相关性的量化。 1.1 随机场理论与变异函数基础 我们首先回顾随机变量与随机过程的基础知识，随后深入探讨随机场（Random Fields）的概念，这是地质统计学描述空间连续性的数学工具。重点分析随机场是如何被其一阶矩（均值函数）和二阶矩（协方差或变异函数）所定义的。 变异函数（Variogram）是地质统计学的灵魂。本书详细剖析了经验变异函数（Empirical Variogram）的计算方法、方向敏感性及其在各向异性数据中的体现。随后，我们系统地介绍了理论变异函数模型（Theoretical Variogram Models），包括球状模型（Spherical）、指数模型（Exponential）、高斯模型（Gaussian）以及分段常数模型（Power Model）。对于每种模型，本书不仅展示了其数学表达式，更重要的是阐述了其在地球空间中对“不确定性”和“距离衰减”的物理意义和空间结构解释能力。特别关注块金效应（Nugget Effect）的来源及其在实际测量误差和微观空间变异中的意义。 1.2 空间协方差与克里金理论的深化 在理解变异函数的基础上，我们转向克里金（Kriging）方法的理论核心——最小无偏线性估计。本书详尽推导了普通克里金（Ordinary Kriging）的估计方程组，阐述了其“最优性”的定义（最小均方误差）。我们深入分析了在不同假设下（如局部均值恒定、全局均值已知）各种克里金方法的适用性，包括简单克里金（Simple Kriging）和泛克里金（Universal Kriging）。 一个关键的讨论点是克里金方差（Kriging Variance）的解释。它不仅是预测不确定性的量度，更是进行风险评估和采样优化决策的关键指标。我们探讨了如何通过变异函数的结构和采样点的空间配置来最小化该方差。 第二部分：高级地质统计建模与模拟技术 本部分将读者带入地质统计学的应用前沿，重点关注处理非正态分布数据、多变量空间关系以及生成具有真实空间特征的模拟体。 2.1 数据转换与非参数方法 地球科学数据（如矿物品位、渗透率）常表现出高度的偏态分布和极值现象。本书系统介绍了处理非正态数据的策略。首先是对数转换（Log Transformation）和Box-Cox变换，及其在恢复数据正态性上的局限性。随后，本书重点介绍了等级克里金（Rank Kriging）和对数正态克里金（Lognormal Kriging），这些方法在处理极端值对变异函数结构影响过大的情况时尤为重要。我们详细论述了这些转换和反转换过程中引入的偏差校正技术。 2.2 多变量地质统计学：协同克里金与共克里金 真实的地球系统通常涉及多个相互关联的变量（例如，孔隙度与渗透率，或不同金属的品位）。本部分深入探讨了协同克里金（Co-Kriging）的理论基础。这包括构建联合变异函数（Cross-Variogram）矩阵，并解释如何利用辅助变量（Secondary Variable）的空间结构信息来提高主变量（Primary Variable）的估计精度。本书提供了严格的数学推导，说明协同克里金如何通过优化联合估计方程组来实现更优的估计。 2.3 地质统计模拟：基于蒙特卡洛方法的实现 与克里金提供一个“最佳估计值”不同，地质统计模拟（Geostatistical Simulation）的目标是生成大量在统计上与原始数据相符的实现样本，从而量化所有可能的地质场景。本书详细对比了顺序高斯模拟（Sequential Gaussian Simulation, SGS）和顺序指示模拟（Sequential Indicator Simulation, SIS）。 SGS： 重点讨论了如何通过高斯残差场生成，及其在满足预设的变异函数结构方面的优势。 SIS： 阐述了如何处理分类变量（如岩性）或阈值化变量（如矿化/非矿化），并详细解释了指示函数（Indicator Functions）的构建和模拟过程。 本书还涵盖了路径模拟（Path Simulation）和条件场的生成，强调模拟结果必须在空间结构和统计矩上与原始数据集保持一致。 第三部分：地球科学中的具体应用与挑战 本部分将理论与实践紧密结合，展示地质统计学在关键地球科学分支中的具体部署和面临的实际挑战。 3.1 储层工程与流体流动模拟 在油气和地下水资源评估中，地质统计学是刻画地下空间异质性的核心工具。我们讨论了如何使用克里金和模拟技术来： 1. 渗透率建模： 考虑到渗透率的高度各向异性（通常在层理方向上相关性强于垂直方向），如何构建并应用三维各向异性变异函数模型。 2. 平均流速估计： 探讨在模拟渗透率场后，如何使用条件模拟来估计非线性系统（如达西定律描述的流体流动）中的宏观平均参数，而非简单地对克里金结果进行平均。 3.2 环境地球科学中的污染迁移与风险评估 本书探讨了如何将地质统计学应用于污染物在土壤和地下水中的空间分布建模。重点在于非平稳性（Non-stationarity）的处理——即变异函数的参数随空间位置变化的现象。我们讨论了分层克里金（Stratified Kriging）和外部漂移法（Kriging with External Drift, KED）如何整合外部信息（如地形、地质图层）来改进污染羽的估计。同时，强调了如何通过模拟场景来评估污染风险的概率分布。 3.3 矿产资源与储量估算中的不确定性量化 在矿产勘探中，精确的储量估算至关重要。本书详细分析了矿产储量估算中的关键决策点： 1. 克里金估计 vs. 局部均值法： 为什么克里金在大多数情况下提供了更优的无偏估计。 2. 模拟在资源分类中的作用： 如何利用条件模拟来计算资源分类（如推断资源量、指示资源量）所需的置信区间，特别是在数据稀疏区域。我们着重探讨了回归克里金（Kriging on the Regression）在处理趋势或结构性偏差时的应用。 总结与展望 本书的最终目标是培养读者批判性地选择和应用地质统计学工具的能力。我们强调，任何地质统计模型的效果都依赖于对底层数据的深入理解和对所选变异函数模型的合理性检验。未来的挑战在于如何将深度学习和现代计算能力更有效地融入到复杂的非平稳和非线性地质统计框架中，本书为读者提供了坚实的理论基础去迎接这些前沿探索。

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