小尺度下烟田土壤有效态微量元素空间分布格局研究

为探讨微肥的精准施用,采用地统计和GIS技术相结合的方法,研究了植烟土壤有效态微量元素(有效铁、锰、铜、锌)的空间变异规律。结果表明,土壤有效态微量元素变异幅度在22.0%～48.4%之间,表现出中等强度的空间变异性。4种微量元素的空间结构模型均符合球状模型,利用克里格法生成4种元素的空间分布图显示,研究区域有效铜和有效锰整体为中等偏高水平,有效铁和有效锌含量缺乏的区域分别占78%和43%。     

解决地质非平稳性的新方法

在传统的储层随机建模中,获得具有代表性的统计数据需要平稳的训练图像,因此,建模中都基于平稳性假设。针对非平稳地质现象是普遍存在的这一事实,首先提出了四种不同的多点地质统计学算法来模拟非平稳现象,然后从方法和应用的角度具体阐述了用存在的模型作为训练图像结合核函数新的多点模拟方法。结果发现,该方法能很好地捕获真实空间地质体的空间差异性。同时,这个算法具有很重要的实践意义,解决了基于地质过程储层模型的井数据条件化的问题。     

多重指示克里格法在坦桑尼亚某金矿床储量估算中的应用

运用地质三维建模软件建立坦桑尼亚某金矿三维地质模型,并结合地质统计学基本原理建立块体模型完成了储量估算,为矿山的勘探计划及采矿实施提供理论指导和数据支持。建立该金矿床历史勘探数据地质数据库、局部地表模型与矿化体三维模型,实现矿区在三维立体空间内地质数据的复建;基于地质统计学基本原理,完成了对钻孔内样品的组合计算,对按同等长度组合样品进行统计分析,以为多重指示克里格异常值处理提供依据,并确定用于多重指示克里格分域分析的一系列阈值边界品位;完成对块体尺寸、估值最大以及单孔最大样品数、搜索半径等参数优化;利用多重指示克里格法,对块体模型进行品位估值,并最终得到主要矿化体的储量赋存情况和相关统计报告。与传统地质块段法、距离幂次反比法、普通克里格方法进行对比的结果表明,参数修正后的多重指示克里格估值准确度得到进一步提高,矿体品位估算工作优化圆满完成。     

地下水大尺度非列线不等距采样网的优化研究

采样的方法决定地质统计学中克立格法的估值精度。以研究区由开采井构成的具有99个地下水位长期观测孔的观测网为例,对地下水大尺度非列线不等距最佳采样网的合理性选择方法进行了研究。以采样点要避免过滤效应、分团效应以及采样数据分布要满足均匀性和随机性的检验准则为原则,选择了具有66个样本点的最佳采样网。     

2009—2019年河西走廊地下水位时空分布及演变趋势

基于2009—2019年河西走廊的地下水位资料,运用地统计学方法研究了河西走廊地下水位的空间分布特征;采用基于分形理论的R/S分析法计算地下水埋深时间序列的Hurst指数,分析了地下水位的动态演变趋势。结果表明：2009—2019年河西走廊的地下水位总体呈现持续下降的趋势;河西走廊地下水位变化与灌溉面积相关性最强,其次为人口数量和地下水供水量;预计在未来一段时间内,金昌、武威、白银以及酒泉中部区域的地下水位将持续下降,而酒泉西部地区与张掖大部分地区的地下水位将不呈现明显的变化趋势,以随机波动变化为主。     

同位协同克里金方法在储层横向预测中的应用

介绍了一种储层横向预测方法——同位协同克里金方法。同位协同克里金方法能够协同地震属性数据进行储层横向预测。在油藏开发评价阶段、滚动开发阶段和开发调整阶段，运用同位协同克里金方法，充分利用已知井较多的条件，在井数据体现的地质规律统计的基础上，结合井震数据开展储层预测，在应用地震数据区域分辨率较高特性的同时，能够更好地发挥井数据的作用。     

水盐空间变异性监测的条件模拟

本文用地质统计学的条件模拟(CS)理论对24hm2实验区的水盐监测系统，进行了两种田间尺度空间变异性的模拟，与普通Kriging(OK)法估计比较：CS的模拟方差接近实验值并可较好地揭示水盐特性空间变异的波动过程，在掌握一定距离若干控制点的采样后，可以较少钻孔模拟孔间的空间变异规律及其离散性，有突出优点；但模拟值不如OK估计能平均的接近实验值，研究认为CS和OK法各有优缺点，在水盐监测时，模拟和估计因目标不同，必须结合使用。     

曲流河储层建模方法的比较研究

以大庆曲流河储层为例,选择指示克里金方法、序贯指示建模方法及多点地质统计学方法进行曲流河储层建模的比较研究。通过比较决定河流相的储层建模的优选方法,更好的服务于油田生产。从建立的模型效果看,指示克里金方法建立的模型砂体连片性最好,但存在明显的平滑效应,表现在泥岩分布面积小,呈"牛眼"状分布;序贯指示建模建立的砂体模型较有效地克服了平滑效应,弱化了泥岩分布的"牛眼"状特征,但砂体连续性最差;而多点地质统计学则较好地反应了砂体的连续性,体现了河流的分布特征,同时避免了平滑效应,建立的模型最为客观和准确。研究为河流相储层建模方法选择提供了依据,为实际油藏建立了高精度的储层地质模型。     

Model building and assessment of the impact of covariates for disease prevalence mapping in low-resource settings: to explain and to predict

This paper provides statistical guidance on the development and application of model-based geostatistical methods for disease prevalence mapping. We illustrate the different stages of the analysis, from exploratory analysis to spatial prediction of prevalence, through a case study on malaria mapping in Tanzania. Throughout the paper, we distinguish between predictive modelling, whose main focus is on maximizing the predictive accuracy of the model, and explanatory modelling, where greater emphasis is placed on understanding the relationships between the health outcome and risk factors. We demonstrate that these two paradigms can result in different modelling choices. We also propose a simple approach for detecting over-fitting based on inspection of the correlation matrix of the estimators of the regression coefficients. To enhance the interpretability of geostatistical models, we introduce the concept of domain effects in order to assist variable selection and model validation. The statistical ideas and principles illustrated here in the specific context of disease prevalence mapping are more widely applicable to any regression model for the analysis of epidemiological outcomes but are particularly relevant to geostatistical models, for which the separation between fixed and random effects can be ambiguous.     

融合多源信息的地表气温插值研究

为了提高地表气温的插值精度,提出了融合多源信息的地表气温插值方法,该方法以地表气温和辅助信息之间显著相关为前提条件,利用多元地统计（拟协同克里金、基于局部变化均值的简单克里金、带外部漂移的克里金）来实现多源信息的融合。对中国720多个气象站2008年8月的月平均地表气温进行了空间插值实验,实验结果表明,综合考虑两种辅助信息的SKlm和KED插值方法最优,其原因在于：1）地表气温和海拔及地表温度显著相关,海拔反映地表气温的总体趋势,而地表温度更侧重反映它的局部趋势,综合考虑它们能更准确地预测地表气温。2）SKlm和KED均是基于非二阶平稳的插值方法,而地表气温的空间分布往往呈非平稳性,因此它们要优于其他方法。