地質統計學（空間信息統計學）基本理論與方法應用 尹鎮南 地質齣版社 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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尹鎮南 著

圖書標籤:

• 地質統計學
• 空間統計
• 空間信息
• 地質
• 統計方法
• 數據分析
• 地球科學
• 資源評估
• 建模
• 尹鎮南

店鋪： 北京環球視圖圖書專營店

齣版社： 地質齣版社

ISBN：9787116079700

商品編碼：1451251304

 

書名	地質統計學(空間信息統計學)基本理論與方法應用	* ISBN編號	9787116079700
條形碼	9787116079700	* 是否是套裝	否
* 書名	地質統計學(空間信息統計學)基本理論與方法應用	* 定價	50.00元
* 齣版社名稱	地質齣版社	齣版時間	2012年10月
* 作者	尹鎮南

目錄

序

作者的話

第一章緒論

第二章地質統計學理論體係及區域化變量理論

第三章變差函數（結構函數）及結構分析

第四章剋裏格法

第五章泛剋裏格法

第六章條件模擬原理與地質統計學條件模擬

第七章介紹一個優惠的應用範例-地質統計學在薄脈狀金礦床品位優化估計中的應用

第八章國內外地質統計學應用簡述

第九章50年來地質統計學的發展與示來展望

附錄關於“運用地質統計學方法提交地質勘探報告的編寫提綱和審查提納”的試行意見

參考文獻及資料

地質統計學：解析空間奧秘的科學語言 我們生活在一個充滿空間信息的世界。從地球的構造深處，到城市規劃的藍圖，再到生態環境的監測，無不蘊含著復雜的空間關聯。然而，這些空間信息並非孤立存在，它們之間存在著韆絲萬縷的聯係，這種聯係往往呈現齣非獨立同分布的特徵。傳統的統計學方法，在麵對這類具有空間自相關性的數據時，常常顯得力不從心。地質統計學，正是為瞭應對這一挑戰而應運而生的學科。它將統計學的嚴謹性與對空間規律的深刻洞察相結閤，為我們提供瞭一套強大的工具，用以理解、描述和預測空間現象。 地質統計學的核心思想：從“隨機”到“結構” 地質統計學並非簡單地將數據視為一係列獨立的隨機變量。它深刻認識到，現實世界中的空間數據，例如土壤養分分布、礦産資源儲量、汙染物濃度等，往往受到地理位置的影響，相鄰區域的數據更可能相似，而距離較遠區域的數據則可能存在較大差異。這種現象被稱為“空間自相關性”。地質統計學正是圍繞著“空間自相關性”來展開其理論與方法的。 其核心思想可以概括為：將空間數據看作是區域化變量（Regionalized Variable），即在空間上連續變化的變量。這些變量的變異性既有隨機成分，也存在著由地理因素決定的結構性成分。地質統計學試圖通過數學模型來刻畫和量化這種空間結構，並在此基礎上進行推斷與預測。 關鍵理論基石：變異函數（Variogram） 理解地質統計學的理論，繞不開“變異函數”這一核心概念。變異函數（或稱變異圖）是地質統計學中最具代錶性的工具，它定量地描述瞭空間數據在不同距離上的變異程度。簡單來說，變異函數衡量的是，當兩個樣本點之間的距離增加時，它們數值差異的平均平方會如何變化。 變異函數的計算公式通常為： $gamma(h) = frac{1}{2N(h)} sum_{i=1}^{N(h)} [Z(x_i) - Z(x_i + h)]^2$ 其中，$h$代錶樣本點之間的距離和方嚮，$N(h)$是在距離為$h$的樣本點對數量，$Z(x_i)$是在位置$x_i$的樣本值。 通過繪製變異函數圖，我們可以直觀地瞭解數據的空間結構。一個典型的變異函數圖通常會顯示以下幾個關鍵參數： the Sill ( the variance) ：當距離 $h$ 足夠大時，變異函數的值趨於穩定，達到一個飽和值，這個值通常與數據的整體方差（the variance）相近。它代錶瞭整體的變異性。 the Range ：變異函數達到the Sill之前的距離。它指示瞭空間自相關性消失的有效範圍。超齣the Range的距離，樣本點之間的數值差異基本與距離無關，呈隨機狀態。 the Nugget Effect ：當 $h$ 趨近於零時，變異函數可能不會趨於零，而是一個非零的常數。這代錶瞭由於測量誤差、微觀尺度的變異或數據采樣不足等原因造成的局部變異。 通過對變異函數的擬閤，我們可以得到一個經驗性的模型，這個模型能夠有效地捕捉數據的空間結構特徵，並為後續的空間插值和預測提供依據。 核心方法應用：剋裏金插值（Kriging） 如果說變異函數是地質統計學的“診斷工具”，那麼“剋裏金插值”無疑是其最核心的“預測引擎”。剋裏金插值是一種最優綫性無偏估計方法，它利用已知樣本點的數值以及它們之間的空間結構信息（通過變異函數模型描述），來預測未知區域的數值。 剋裏金插值並非簡單地進行綫性加權平均，而是根據樣本點與預測點之間的距離、樣本點之間的空間相關性以及樣本點的相對位置，為每個樣本點賦予一個最優的權重。其基本思想是： 1. 最優性：剋裏金法在所有綫性無偏估計中，能夠獲得最小的預測方差（即最準確的估計）。 2. 無偏性：剋裏金法估計的期望值等於真實值，即不會係統性地高估或低估。 3. 空間結構利用：剋裏金法充分利用瞭變異函數所描述的空間自相關信息。距離近、空間相關的樣本點獲得的權重更大，而距離遠、空間不相關的樣本點權重則較低。 剋裏金插值有多種類型，以適應不同的數據特徵和應用需求： 普通剋裏金（Ordinary Kriging, OK）：假設待估區域的均值在局部區域是未知的，但被假定為恒定。這是最常用的剋裏金方法。 簡單剋裏金（Simple Kriging, SK）：假設待估區域的均值是已知的。這種方法在實際應用中較少使用，因為它需要事先知道全局均值。 泛剋裏金（Universal Kriging, UK）：當數據存在趨勢時（即均值不是局部恒定，而是隨空間位置變化），泛剋裏金可以通過一個趨勢模型來描述均值的變化，然後對殘差進行剋裏金插值。 指示剋裏金（Indicator Kriging, IK）：用於處理二值數據（如是否超過某個閾值），可以用來估計超過某個閾值的概率。 協剋裏金（Cokriging）：當存在多個相互相關的變量時，協剋裏金利用一個變量的空間結構信息來輔助預測另一個變量，從而提高預測精度。 剋裏金插值的結果不僅僅是預測值，更重要的是它還能提供預測值的方差，即預測的不確定性。這對於風險評估和決策製定至關重要。 地質統計學的應用領域 地質統計學的理論與方法已經廣泛應用於眾多領域，展現齣其強大的實用價值： 地質與礦産勘探：評估礦産資源的儲量，預測品位分布，圈定有利勘探區，優化鑽探設計。例如，在銅礦、金礦、煤炭等資源的勘探開發中，地質統計學能夠幫助科學傢們更準確地估計礦體的形態、規模和質量。 石油與天然氣勘探：預測儲層屬性（如滲透率、孔隙度），評估油氣藏的産量潛力，進行儲層建模。 環境科學與工程：監測和預測汙染物（如重金屬、放射性核素、溫室氣體）在土壤、水體和大氣中的分布，評估環境風險，進行汙染治理規劃。例如，在土壤汙染調查中，地質統計學可以幫助確定汙染的範圍和程度，為製定修復方案提供依據。 農業科學：分析土壤養分、水分、pH值等參數的空間變異，指導精準施肥、灌溉和農藥施用，提高作物産量和質量。 水文學與水資源管理：預測降雨、地下水位、地錶水流量的空間分布，評估水資源量，進行水資源優化配置。 遙感與地理信息係統（GIS）：對遙感影像進行處理和分析，填補影像中的缺失區域，生成高分辨率的專題地圖。 城市規劃與土地利用：分析土地利用類型的空間分布，預測人口密度、交通流量等，輔助城市基礎設施規劃。 林業與生態學：研究森林覆蓋率、物種分布、生物量等空間格局，評估生態係統的健康狀況。 地質災害評估：預測滑坡、地震等災害發生的概率和影響範圍。 超越插值：地質統計學的進一步發展 除瞭核心的插值功能，地質統計學還在不斷發展，湧現齣更多高級的技術和應用： 多尺度地質統計學：研究不同尺度下的空間結構，例如，在研究一個區域的地質構造時，既要考慮大尺度的斷層分布，也要考慮小尺度的岩性變化。 不確定性分析：更精細地評估預測結果的不確定性，例如，通過濛特卡羅模擬、分位數迴歸等方法。 集成建模：將地質統計學與其他模型（如物理模型、機器學習模型）相結閤，以獲得更全麵和精確的結果。 三維與四維地質統計學：將分析擴展到三維空間（如地下地層）甚至四維時空（如地下水流動隨時間的變化）。 結語 地質統計學以其獨特的視角和強大的工具，幫助我們揭示瞭隱藏在空間數據中的深刻規律。它不僅僅是一門統計學理論，更是一種認識和理解我們所處世界的科學語言。通過對空間自相關性的深入研究和對變異函數、剋裏金插值等方法的靈活運用，我們可以從看似雜亂無章的空間數據中提取有價值的信息，做齣更明智的決策，從而更好地認識和改造我們生存的環境。它為科學研究、工程實踐和資源管理提供瞭堅實的基礎，並將繼續在人類探索未知、優化資源利用的道路上扮演著至關重要的角色。

評分☆☆☆☆☆

最讓我感到驚喜的，是作者在章節末尾設置的那些“思考題與拓展閱讀”部分。它們絕非敷衍瞭事的練習題，而是真正引導讀者跳齣現有知識框架去思考更深層次問題的引子。例如，在討論瞭經典的地球統計學模型之後，作者竟然引入瞭對貝葉斯方法在空間不確定性量化中的潛能的探討，這無疑是為我們這些希望與時俱進的研究者指明瞭新的探索方嚮。這種前瞻性的視野，讓整本書的價值超越瞭對現有成熟技術的總結，更像是一份通往未來研究的“路標”。閱讀完這些拓展內容，我感覺自己不僅僅是掌握瞭一門技術，更是被激發瞭對整個空間科學領域更廣闊圖景的求知欲，這纔是優秀教材的終極價值所在。

評分☆☆☆☆☆

從編輯排版的角度來看，這本書的易讀性和檢索性做得非常齣色，這是很多厚重學術著作的通病——內容雖好，但查閱起來如同大海撈針。此書在圖錶的使用上可謂是煞費苦心，那些二維和三維的截麵圖、誤差分布圖，無一不清晰地標識齣坐標軸、比例尺和數據來源的單位，完全杜絕瞭閱讀時的歧義。更值得稱贊的是其索引係統的構建，詳盡而閤理，當你需要快速定位到某一特定統計量或軟件操作細節時，隻需輕掃目錄或最後的關鍵詞索引，目標內容便能迅速鎖定。這種對讀者時間尊重的體現，在學術齣版物中是難能可貴的，它讓這本書真正成為瞭一個高效的工作助手，而不是一個僅僅占據書架的裝飾品。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實戰應用部分，簡直是為我們這些在野外摸爬滾打的工程師量身定製的寶典。它不像某些理論教材那樣，隻停留在對模型的數學推導上，而是將每一個算法的落地過程都描繪得淋灕盡緻。我特彆關注瞭剋裏金插值（Kriging Interpolation）的章節，作者不僅詳細解析瞭不同類型剋裏金的適用場景，還附帶瞭處理實際礦區勘探數據的具體步驟和常見陷阱的規避方法。其中關於變異函數模型選擇的討論，更是獨到深刻，他沒有給齣“萬能答案”，而是引導讀者根據數據分布的非平穩性特徵，去審慎地做齣最優選擇，這纔是真正的科學精神。每次遇到數據異常或模型擬閤不佳時，我都會翻迴這一塊，總能找到新的啓發點，它教會我的不是如何簡單地套用軟件參數，而是如何像一個老練的棋手一樣，布局、思考、預判最終結果的閤理性。

評分☆☆☆☆☆

初次翻閱時，那種撲麵而來的學術氣息，簡直像一股清冽的山泉水，瞬間滌蕩瞭我的思緒。它絕非那種故作高深、堆砌晦澀術語的“假學術”，而是那種由內而外散發齣的、對復雜概念進行精準切割和梳理的智慧。作者在開篇部分對空間自相關性的闡述，就展現瞭非凡的洞察力，他沒有直接拋齣莫蘭指數（Moran's I）的公式，而是先用生動的地質案例，勾勒齣“為什麼我們需要它”的邏輯起點。這種循序漸進的敘事方式，讓那些初學者也能迅速抓住問題的核心，而不是被數學符號直接勸退。閱讀過程中，我時常停下來，不是因為看不懂，而是因為被其中一些巧妙的比喻或精闢的總結所摺服，感覺作者就像一位經驗豐富的老地質學傢，帶著你穿梭於數據的迷宮，每一步都走得踏實而有方嚮感，讓人由衷地敬佩其深厚的理論功底和高超的錶達藝術。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計著實讓人眼前一亮，封麵采用瞭一種沉穩的深藍色調，搭配燙金的字體，顯得既專業又富有質感。那種觸感，像是觸摸著一塊曆經風霜的岩石，沉甸甸的，讓人對內容充滿瞭期待。我尤其欣賞那種恰到好處的留白處理，既沒有過度堆砌那些花哨的圖案，也沒有顯得過於單調，它平衡瞭學術的嚴謹性與視覺上的舒適度。裝訂工藝也相當紮實，即便是頻繁翻閱，書頁也牢牢地貼閤在一起，這對於一本需要經常查閱參考的工具書來說，簡直是福音。內頁的紙張選擇瞭略帶米黃色的啞光紙，這對於長時間閱讀來說，極大地減輕瞭視覺疲勞，那些密密麻麻的公式和圖錶，在這樣的背景下顯得尤為清晰。齣版社的用心程度，從這些細節中可見一斑，它不僅僅是知識的載體，更是一件值得收藏的工藝品，讓人忍不住想把它擺在書架最顯眼的位置，時不時地拿齣來摩挲一番，感受那種知識的厚重與寜靜。

評分☆☆☆☆☆

東西可以，參考著用吧！

評分☆☆☆☆☆

很好，專業用書

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

不錯

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東西可以，參考著用吧！

評分☆☆☆☆☆

這配圖也是醉瞭～

評分☆☆☆☆☆

棒棒噠

評分☆☆☆☆☆

還行

評分☆☆☆☆☆

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