协同泛克立格法—数据处理的新方法

协同克立格法是多元地质统计学的一个重要方法，它以协同区域化变量为研究对象，充分考虑了变量的空间相关性和变量间的统计相关性，因而有着单变量克立格法无可比拟的优点。非平稳条件下的协同泛克立格法不仅能对变量进行线性、无偏、最优估计，而且能对漂移和剩余进行估计。协同泛克立格法在数据处理中有着十分乐观的发展前景。     

山东归来庄金矿床金异常分布及其时空演化的地质统计学研究

在时空域内利用普通克立格法和协同克立格法对山东归来庄金矿床 Au的异常分布及其时空演化进行了地质统计学研究。根据该区早时相和现时相 Au的分布特征 ,圈定了 Au异常 ,总结了 Au异常的分布及时空演化规律 ,指出了金的赋存部位。最后对该区今后的工作提出了建议     

山东归来庄金矿区g(Au/Ag)的空间信息统计学特征

空间信息统计学是一门集数学、空间信息科学及计算机技术于一体,在时空域内对区域化变量的随机性与结构性进行定量研究的技术。以山东归来庄金矿床为例,对其g(AuAg)异常进行空间信息统计学研究。利用指示克立格法研究g(AuAg)的空间变异结构特征,建立空间结构模型。在对结构模型和估计方案进行交叉验证后,对g(AuAg)的空间分布进行估计。根据g(AuAg)的空间分布规律,探讨其与Au空间分布的关系,并对今后该区的找金工作提出建议。     

用协同—指示克立格预测储层物性参数：以胜利油田罗家砂四上砾岩为例

指示克立格是一种非参数统计方法,它能在不舍弃特异值的条件下进行有效的空间估计,协同克立格以协同区域化变量的研究对象,充分考虑了变量空间相关性和变量间的统计相关性,有着单变量克立格法可可比拟的优点,因而,本文提出协同－指示克立格法这一方法,在指示克立格中考虑多变量的空间相关性和变量间的统计相关性,使指示克拉立格与协同克立格相互补充,模拟现实,提高预测精度,并以胜利油田罗家砂四上砾岩为例进行参数预测,     

微机矿产储量计算

用地质统计学（也称克立格法）的方法，在微机上进行矿产储量计算，依据矿床或矿体的地质条件，研究块段矿化空间结构的变化规律，选择代表矿体的矿化规律的参数作为区域化变量进行变异函数的计算和结构分析，建立理论模型进行矿产储量估算。应用克立格法对广东白石嶂细脉型钼矿床各块段进行了储量评估，取得了满意的效果。     

协同克立格法在广西林旺金矿化探数据处理中的应用

协同克立格法,同时兼具化探数据多元性及克立格法表征空间属性的特点。考虑到地质变量两个以上的空间属性,在化探数据处理中运用协同克立格法,可以进一步提高估计精度。运用协同克立格法对广西林旺矿区中金元素成矿进行预测,经相关性分析显示,在矿区中元素的基本组合是Au、Ag、As、Hg,协同克立格插值以Au为主要变量,伴生元素Ag、As、Hg为次要变量。把插值计算后的结果与传统多元统计方法和普通克立格法的计算结果进行比较,结果协同克立格法得到的估值误差较小,预测精度较高,在成矿元素的预测中具有一定程度的优越性。     

时空多元协同克立格的理论研究

本文结合地质统计学的最新成果,在空间协同区域化理论的基础上,对时空域中多元信息的协同克立格（ＳＴＣＯＫ）理论进行了较为详细的研究。主要研究内容有：（１）ＳＴＣＯＫ中的互变异函数与互协方差函数;（２）ＳＴＣＯＫ方程组及求解估值权因子的三种方法：①传统普通协同克立格法（ＳＴＴＯＣＯＫ）,②标准普通协同克立格法（ＳＴＳＯＣＯＫ）,③简单协同克立格法（ＳＴＳＣＯＫ）;（３）排列协同克立格（ＳＴＣＯＬＣＯＫ）;（４）指示协同克立格（ＳＴＩＫＣＯＫ）。     

因子克立格分析的理论综述及应用展望

   因子克立格分析是研究多元地质统计学的基拙，是由因子克立格法和协区域化分析两部分组成，方法上包括了区域化变量(集)的分解和分解后每一空间分童的估值;本文阐述了因子克立格分析从产生到应用的理论发展、研究成果及应用展望。     

岩溶含水介质渗透性参数空间最优估计的原理与方法

本文着重阐述区域化变量理论和克立格法在岩溶含水介质渗透性分析中的应用，并对岩溶含水介质渗透性参数空间最优估计的方法进行了探讨。     

薄脉状金矿体空间形态的地质统计学研究——以东坪金矿床为例

脉状金矿体空间形态的估计误差对矿床储量的影响远大于矿块品位的影响，提出指示值作为区分矿与非矿的指标，并且指出这种指标具有区域化变量的特征，可以利用克立格法对其进行有效估计，进而确定矿体的空间形态，通过研究认为此法可作为一种精确估计矿床储量的有效途径。