储层非均匀性的分形表征技术

系统总结了国外近年来利用分形理论定量表征储层非均匀性方面的进展情况。指出分形理论是储层表征的有力工具,解决了复杂储层定量描述的难题,使储集性预测更可靠更准确。储层具有分形性质,有助于定量地将地质模型与数学模型有机结合起来,对油田开发具有重大意义。     

四阶矩准正态分布和三阶矩剪切近似的验证

本文利用近地面层大气湍流量的观测资料对四阶矩的准正态分布假定和三阶矩的剪切近似进行了实验验证。结果表明，四阶矩能够较好地符合准正态分布假定；三阶矩不仅完全满足剪切近似，甚至还可以对剪切程度进一步加强，并且得到了一系列剪切近似的加强修正系数。     

稳健统计学的基本观点及其对数学地质工作的启示

本文扼要介绍了稳健统计学的基本思想方法及其在处理地质数据方面经典统计方法无法比拟的优点,同时指出稳健统计学在推广应用中的一些问题,认为现阶段的数学地质工作应吸取稳健统计学的基本思想,以“不稳健”的方法,获得“稳健”处理的效果。     

分形地质统计学

综述了分形几何学的创立和发展，并系统总结了分形地质统计学的形成以及这一独特的新兴教学地质分支学科的方法和应用。阐述了分形地质统计学是定量剖析地质现象的有利工具，在地质学领域有广阔的应用前景。最后，作者指出，分形地质统计学不同于研究几何体自相似性的分形几何学，而是一个研究事物变量间的分形关系的数学地质分支学科。     

面向地质大数据的结构-属性一体化三维地质建模技术现状与展望

开展三维地质建模的目标,不应当只是实现地质体框架的可视化表达,而应当同时实现地质大数据的聚合、管理、挖掘、分析和共享。然而,传统的方法和技术难以实现顾及地质语义的结构-属性一体化三维地质建模与耦合表达。多点地质统计学方法虽然便于多源数据、地质先验知识、结构-属性的融合建模,却仍然受到数据结构表达能力不足、三维训练图像难以获取和非平稳现象的限制。面向地质大数据集成与管理的要求,详细讨论了三维地质建模中的空间数据模型、基于多点地质统计学的结构-属性一体化集成建模方法、以及基于三维地质模型的地质大数据集成与管理的框架与模式。发展新型的面向地质结构-属性耦合表达的统一空间数据模型,以及知识驱动与数据驱动协同的三维地质结构-属性一体化集成建模技术体系,着力构建出地质大数据的聚合、集成、管理、挖掘和分析的可视化环境与操作平台,是未来三维地质建模领域的研究热点和前沿方向。      

变异函数的自动拟合研究

提出了初值限定的加权多项式回归方法,提高了各类地质统计学软件包的自动化程度,提供了地质统计学扩展GIS空间分析功能的重要方法.     

一种基于进化规划的变异函数模型拟合方法

研究了变异函数理论模型的最优拟合问题,提出了以滞后距倒数为权系数建立目标函数的基于进化规划的变异函数模型拟合方法,实现了动态地估计参数值,避免了估计过程中各参数在精度上的相互依赖.     

考虑降水时间相关性的地面观测-雷达-卫星遥感逐时降水融合方法研究

以广东省北部山区2018年汛期强降水时段4月23—28日龙舟水、5月7—11日龙舟水和9月16—17日台风“山竹”3次典型暴雨过程的逐时降水为研究对象,研究基于XGBoost算法与地统计学理论的地面观测-前两个时刻逐时降水-雷达-卫星遥感的多源逐时降水融合模型,充分考虑相邻时刻降水的时间相关性,得到空间分辨率为1 km的逐时降水融合数据。此外,分别利用XGBoost与随机森林(RF)算法进行不考虑降水时间相关性的地面观测-雷达-卫星遥感逐时降水融合对比试验,并对试验结果进行精度评价。结果表明：(1) 在3次暴雨过程中,三种融合模型的逐时降水融合结果具有类似的空间分布;(2) 与XGBoost和RF逐时降水融合结果相比,融合了降水时间相关性的逐时降水融合结果在不同暴雨过程的准确性均有明显改进,3次暴雨过程的决定系数(R2)平均提高了7.89%和23.27%;(3) XGBoost逐时降水融合模型的精度整体上优于RF逐时降水融合模型,3次暴雨过程的R2分别提高了7.1%、4.3%和31.4%。     

Google Earth在道路工程前期规划设计中的应用研究

Google Earth数据具备免费、直观、时效性强等特点,在道路工程设计中具有巨大的应用前景。本文以乌拉泊饮水源保护工程吐乌大高速公路段项目为例,提取项目区Google Earth最新卫星影像图和高程点数据,通过ArcGIS地统计学工具和Sufer克里金差值法进行项目区前期设计分析,获得最优路线和蓄水池的设置点,从而使前期项目设计节约劳动时间,降低劳动强度,提高工作效率。具有较强的实用性和可操作性。     

因子分析与地统计学在化探数据分析中的应用

以铜陵矿集区土壤勘查地球化学数据为实例,应用因子分析方法获取了地球化学数据中的多个主因子信息,并利用地统计学方法开展了各主因子的空间变异分析和插值研究。研究结果显示,因子分析得到的各主因子对应于不同的成矿信息,将因子分析与地统计学分析和插值方法相结合,可以更好的展现各主因子得分的空间分布趋势以及与已知成矿信息的关联程度,进而服务于成矿预测和找矿勘探工作。