单次流量测验中Ⅰ、Ⅱ型误差分布的研究

目前许多数据处理方法和统计推断都是以正态分布为其理论依据的。然而对水文观测数据和误差是否符合上述特性,国内外水文学者都曾有疑义,近年来数理统计学者也注意到当观测值不符合某些特性假定或含有异常点时,误差分布将不是正态,而是所谓的“长     

地球化学元素概率分布型式

对于人们关心的地球化学元素概率分布型式,通常只检验它们是否符合正态分布或者符合对数正态分布,并通常认为这两种不同分布各对应着不同的地质背景和过程。我们对地矿部化探数据质量监控站提供的数据,用符合国家标准的D检验法和w~2检验法作检验,得到了一些新的认识。检验的样本共40个(40种元素)。每个样本均为52个花岗岩样品的测试数据,不作剔除。我们发现,有相当部分样本(元素)在符合正态分布的情况下同时符合对数正态分布,有的还同时符合Γ分布。     

分形方法在海南屯昌地区地球化学找矿中的应用

化探异常下限的确定是勘查地球化学有效地应用于矿产勘查的一个关键性环节。传统的异常下限计算方法是以地球化学元素含量数据服从正态或对数正态分布为前提,而本文采用的元素含量-总量多重分形计算异常下限的方法,则基于地球化学变量服从分形与多重分形分布的理论与方法。作者以海南屯昌某测区化探数据为例,运用传统元素含量对数正态分布和元素含量-总量多重分形两种计算模型确定了测区主要指示元素的异常下限并圈定、对比了其化探异常图。本区槽井探对化探异常的揭露表明,采用元素含量-总量的分形方法确定化探异常下限的尝试是成功而有效的。     

次生晕数据的对数正态泛克立格法研究及异常评价

首先介绍了对数正态泛克立格法的基本理论和方法,包括对数正态分布,三参数对数正态分布,求解估值(Z_v)~*所需的权系数λ_α.及求解漂移值(m_v)~*所需的权系数ρ_α的对数正态泛克立格方程组.其次,笔者应用对数正态泛克立格法探讨了华北某测区的次生晕数据、元素统计分布特征以及变异函数及结构分析.最后,给出测区估计结果,元素综合异常图,划分出5个异常区,并结合地质条件对异常进行了综合评价.     

识别和剔除野值的一个算法

在实际问题中,我们收集到的数据常常是多个指标的,并且一般都假设它们是多元正态样本,由于量测仪器的偶然跳动或人为过失等原因,样本中常夹杂着个别的异常点。为了更好地反映客观规律,采用这些数据作进一步研究之前,人们常常提出识别和剔除异常数据的问题。本文将介绍多元正态样本中识别和剔除异常数据的一个计算方法。当然,出现的异常数据可能反映了客观事物本身的异常特性。例如在成人的身长数据中,如果发现某人身长不足1.1米,这也可能不是量度或记录弄错,而是确实迂到了一个侏儒。也可能反映了原假设模型与实际情况确有偏差。因为,当我们谈论到异常点时,总是针对     

为地质人员服务的计算机化谘询系统

美国加利福尼亚州的一家研究机构正在研制一种计算机系统,可以用来帮助地质学家寻找矿床。把地质和其它数据输入计算机后,研究者就可以得到矿床形成的定量模式。根据这些模式,可以抽取出表明某一地质特征是否指示出一种特定类型的矿床存在以及在何种程度上指示出的一些标准。计算机化的系统能够叙述某一系列这样     

西藏班戈-嘉黎地区铀矿远景调查中地球化学异常的识别方法

地球化学元素的背景值一般服从正态分布或对数正态分布,假定服从正态分布,用图方法可以求出它的数学期望值(μ)和标准差(σ),进而可以求出每个观测数据的背景值。观测数据由背景值和剩余异常值组成,剩余异常值等于观测数据减去背景值。定义异常为剩余异常值在背景值上发生的小概率事件,即剩余异常值≥μ+3σ,称为剩余异常法。以西藏班戈-嘉黎地区铀矿远景调查项目的化探数据为例,通过与传统方法圈出的异常进行对比显示,剩余异常法可以有效地降低异常数量和剔除假异常,减少不必要的异常查证,节约经费,提高找矿效率。     

组合元素NAP值异常评序方法及其应用

所谓组合元素NAP值(规格化面金属量)综合评序方法,是根据异常的元素组合特征,选择与矿种密切共生的指示元素的组合NAP值对异常进行评序。这样可弥补单元素NAP值评序方法的某些不足,用于闽北某地分散流异常评序,得到了较为满意的结果。1.组合元素NAP值选定与某一矿种密切伴生的指示元素,分别计算出异常中各指示元素的     

元素背景值计算问题探讨

了解和确定元素的背景含量,不但可以确定、对比、分析和解释元素的地球化学异常,进而发现矿体,而且对于地层对比、了解和解决成矿物质来源等基础地质问题,也有很大的意义.但是,元素背景值的计算手续繁杂,花费时间颇多.为适应区域化探中大量资料整理工作的需要,我们经过对计算方法的研究和对比,提出下列较为简便的方法. 一般认为,一定地质过程形成的地质体,其金属含量分布,服从某种统计分布规律——正态分布或对数正态分布.因此,在统计和处理数据     

元素背景值计算的几个问题——与李清同志商榷

李清同志在《元素背景值计算问题探讨》一文中,论述了柯氏检验、偏度与峰度检验在处理化探数据中的应用,无疑地具有实际意义,这里不再赘述.不过,就笔者所见,在该文的后半部份,还有值得商榷的地方.下面是笔者的一些浅见,提出来供讨论. 1.元素含量所遵循的分布问题该文指出了“同一批数据既符合算术正态分布,又符合对数正态分布时”的现象.原则上,随机数据所遵循的分布必须是图形一致或类似的分布.而正态分布与对数正态分布的图形在大多数场合下并不相似,只有在对数均值m较大、对数标准差s较小时的对数正态分布才趋近正态分布.此时,随机变量x_i的对数可表示为:     

消除背景影响的化探异常圈定方法——以张家口地区为例

由于不同成矿元素在不同岩性地层单元中的背景值存在较大差异,如采用符合正态分布的统计法计算元素异常下限值,会使得矿床可能并不分布在圈定的地球化学异常范围内,异常区可能仅是高背景岩石的反映。本文以张家口1∶20万化探扫面数据为例,圈定了Cu、Zn、V、Ti、Ni等受岩性影响较大元素的异常,结果表明传统统计方法所圈元素异常区受岩性控制作用明显。而考虑岩性本底含量的衬度值法所圈异常,不仅能有效避免岩性对异常的控制作用,且能在低背景岩石单元中圈出新异常,具有较好的找矿指示意义。     

指示克立格法的理论及方法

地质、物化探数据的分布常出现一个长尾巴,这种分布特征影响了矿产储量计算及数据处理的精度.引起这种非正态分布的因素有:数据中有特异值,它的出现表明矿床具有高品位的矿化作用,这对储量计算及数据处理是很重要的;数据由若干个总体组成,即所谓的混合总体.对这种数据,普通克立格法是不稳健的.为此,本文介绍一种新的地质统计学方法——指示克立格法(非参数方法).文中讨论了(1)指示函数及其二阶矩;(2)指示半变异函数;(3)指示克立格方程组;(4)待估块段品位的指示克立格估计.最后,还介绍1个应用实例,并给出了计算方法和步骤.     

盲源分离技术在化探数据处理中的思考与探索

化探数据处理是矿产预测中的重要环节,传统处理方法基于单因素分析,而且假设化探数据是正态分布或对数正态分布。实际上化探数据由于地质成因与地质过程具有高度复杂性和非线性性,综合性指示才能有效反映出矿体的存在。盲源分离技术可以从多维信号中分解出若干独立成分,因此可以利用盲源分离技术探索从化探数据中提取最易致矿的元素组合来指导矿产勘探。通过对目标区域水系沉积物测量数据和矿体数据的应用分析,可以看出盲源分离技术对区域地球化学数据分析和原生晕地球化学分析具有良好的应用效果,能够反映矿点的分布,可以用于矿体的深部预测。     

岩石地球化学数据挖掘及弱异常识别--以新疆阿舍勒铜矿为例

勘查地球化学找矿工作的重点在于正确解译地球化学数据,以便从冗杂的地质信息中精准提取与成矿有关的异常信息,指导找矿研究。然而,地球化学数据属于成分数据,具有闭合效应,只有对数据进行正确的预处理才能应用多元统计分析方法,还原元素真实的空间分布。本文在阿舍勒铜锌矿区外围南侧区域共收集1009件地表原生晕样品,对样品中的13种微量元素进行测试,并对原始数据、对数及ilr变换后的数据进行EDA分析,对比数据空间分布及内部结构特征。运用(稳健)主成分分析,结合成分数据双标图及第一主成分点位图,解译三类数据指示的元素组合与成矿信息之间的关联。随后运用多重分形滤波技术,对以ilr变换为基础的稳健主成分得分数据分解元素组合异常和背景分布特征。结果表明:①经过对数及ilr变换后的数据相比原始数据空间尺度更均匀,数据近似正态分布;②三类数据双标图表明,仅ilr变换后的数据消除了“闭合效应”,且其第一主成分元素分组揭示了研究区铜矿化与铅锌多金属矿化组合;以对数变换与ilr变换为基础的第一主成分点位图表明,后者主成分得分异常能够较好指示研究区地质找矿信息;③结合研究区地质找矿信息、元素组合异常及背景空间分布特征,最终圈定3个有利找矿靶区。     

南方内陆盆地油气综合化探方法研究——以百色盆地为例 油气综合化探异常特征(二)

1 百色盆地油气成矿元素背景值及异常下限和浓度分带的确定1.1 确定方法1.1.1 背景值的确定方法 油气化探工作中背景值的确定方法,目前还在探索之中,多数赞同A.B.Vistelins(1960)等提出的观点,即经历单一地质地球化学过程的地质体,其化学元素分布形式服从正态分布,而经历多次地质地球化学作用的地质体,其化学元素含量往往不服从正态分布。在通常情况     

二维重、磁异常的转换方法

由重、磁场认识地质体或地质现象是重、磁解释的基本思路。利用不同平面上重、磁场的多种分量解释异常,无疑会提高解释结果的准确性和可靠性。目前,由于仪器的限制只能测出一个观测面上的重,磁场的个别分量,如△Z、△T、△g值。这样就影响了我们从多个场的多个分量对异常进行解释。为此提出,由地平面上观测的重,磁场的单     

等距对数比变换及混合分布在区域化探数据分析中的应用

区域化探数据是典型的成分数据,等距对数比变换(ILR)可以有效构建化探数据的标准正交基,消除其闭合效应,解释数据的组成性质,但是解释ILR转换的变量仍然很困难。为使ILR转换更容易理解,本研究利用地质知识和数据驱动的方法构建可解释的ILR转换变量,并将该方法应用于从大兴安岭中南段水系沉积物地球化学数据中提取地质信息。基于地质知识和层次聚类分析,构建了Sn、W、Cr和Ni元素浓度之间的顺序二元划分(SBP),并经ILR转换后表示为变量b1、b2和b3。此外,还采用了由最小信息长度准则(MML)改进的期望最大化(EM)算法,研究上述变量的混合分布。ILR转换的变量具有镁铁质岩浆作用、Sn-W热液成矿和后期地质作用的信息,服从双正态分布或三正态分布。其中b1、b2和b3的高平均值分组对应于锡钨成矿的异常,综合圈定4个锡钨找矿潜力较高的预测区。本研究表明,ILR转换和MML-EM算法在从区域化探数据中提取地质信息和圈定异常方面是一种很有前途的方法。     

一种求地球化学异常下限的新方法——含量排列法

地球化学异常下限的确定,在矿产勘查和资源预测中占有十分重要的地位。传统计算地球化学异常下限的方法,要求数据服从正态分布或对数正态分布,而且存在计算依据不充分的问题。这里在研究背景和异常关系的基础上,提出了一种求地球化学异常下限的新方法,即含量排列法。该方法不要求数据服从正态分布或对数正态分布,直接用原始数据求异常下限,方法简便。用此方法对广东始兴地区化探数据进行处理,取得了较好的效果。     

遥感地球化学异常信息提取研究——以青海省白日其利沟地区为例

文章基于对遥感与地球化学理论方法体系的分析,认为地球化学异常与热液蚀变、遥感影像灰度值之间存在着必然的联系。以青海省白日其利沟地区为例,通过多元统计分析及理论推导,得出了训练区样本光谱反射率与微量元素含量、遥感数据灰度值之间的回归函数,建立了遥感地球化学异常模型。应用这一模型,在缺少地球化学数据的地区,选取实验区（AOI）采样进行地球化学及光谱测试,建立遥感数据与地球化学异常之间的多元线性回归模型,进而从相对易于获取的遥感数据入手,获取遥感地球化学异常信息,用以指导地质找矿工作。     

非参数地质统计学

关于《非参数地质统计学》的介绍法国统计学家G.Matheron的地质统计学均要求对母体作出多种假设。例如假定母体服从正态分布,二阶平稳性等等。由此须对分布参数(如均值)展开各种讨论。因而从统计学的分类上,它应属于参数地质统计学。地质现象的复杂性是有目共睹的,自然界中满足它们假设条件的观测对象实在太少了。在这种情况下,虽然采用较复杂的克里金变式以试图使观测数据符合这一理论,但它明显地增加了费用而降低了稳定性,它们的“最优性”充其量也只能是近似的。从统计理论和实用角度两方面看问题,较理想的估计方法应能在给定母体的一组观测时,有一个合理地拟合观测数据的简单模型,它应要求较简单的假设条件,同时模型应具有稳定性,能将特异值的干扰作用,以及有限观测带来的不确定性降低到最小程度。