未被发现矿床规模的分布

未被发现矿床规模分布的知识在勘探计划和资源评价中起着极为重要的作用.当获悉诸已知矿床的发现顺序后,发现矿床的过程可归结为预测未知矿床的规模分布,正如在石油资源估计中所作的那样.然而对金属矿床来讲,除了特殊情况外,即便是确定已知矿床的发现顺序也是很困难的.我们提出对未被发现矿床规模分布进行建模的一种新方法,是通过检查已知矿床规模的经验分布函数的性态来实现的.所建议的方法不要求知道已知矿床的发现顺序.众所周知,在一定条件下,某些分布函数的参数可根据这种经验分布函数的尾部估计出来.同样的技术已被应用于估计具有低于变量检测限的化学分析数据的痕量元素的分布函数了.将此法应用于美国加利福尼亚州硅质碳酸盐型矿床的数据集上,并将其结果与用通常的样本平均数和样本方差方法的结果进行了对比.