地质统计学法
geostatistics
定义：以区域化变量理论为基础，以变异函数为基本工具，研究那些分布于空间并呈现一定的结构性和随机性的变量空间分布规律的方法。
学科：冶金学_采矿_矿山地质
相关名词：空间数据 随机函数 克里金法
图片来源：视觉中国
【延伸阅读】
地质统计学法研究空间数据的变化性和不确定性，是一种应用统计学方法。它的基本思想是将地质现象视为一种随机函数，并通过对空间数据之间的相关性、依赖性和变异性的分析，来理解和预测地质现象的变化。
地质统计学法最初于20世纪50年代初被采矿工程师丹尼尔·格哈德斯·克里格应用于南非的采矿工作中。50年代后期，法国统计学家乔治斯·马瑟伦在此基础上提出了区域化变量理论，形成了地质统计学的基本框架。然而，直到70年代计算机出现，这项技术才被引入到地学领域。
地质统计学的方法主要包括区域化变量法、变差函数法、克里金法以及随后发展起来的两点地质统计学法和多点地质统计学法等。其中，克里金法是一种基于随机地质模型进行确定性求解的方法，它用于估计二维或三维空间中的数据，以实现期望偏差相对最小。
基于变差函数的两点地质统计学模拟方法是最早发展起来的一大类模拟方法，这类方法主要遵循序贯模拟的思路，相关的方法主要包括序贯高斯模拟、序贯指示模拟、直接序贯模拟等。多点地质统计学法则是基于空间上多个点形成的模式的统计特征进行随机模拟，通过考虑高阶统计量来提高模型模拟结果的真实性。
地质统计学法被广泛应用于地质勘查、矿产资源预测、环境监测、地球化学分析、气象预测等领域。例如，在石油地质学中，地质统计学法被用于预测地下石油的储量和分布；在矿产资源预测中，地质统计学法被用于模拟地球化学元素的空间分布；在水文地质学中，地质统计学法被用于预测地下水的流动和储量；在环境科学中，地质统计学法被用于预测空气污染、水质污染等环境问题。
（延伸阅读作者：西华师范大学数学与信息学院 李斌斌博士）
责任编辑：张鹏辉
