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| 內容簡介： |
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《实用地质统计学：SGeMS用户手册》主要为实用地质统计学的SGeMS软件的相关内容，对石油工业、环境工程以及采矿业的从业者来说是一本重要的用户指南手册，此外对于遥感、地理、生态学、水资源等相关领域的研究生、教师、科研人员具有十分重要的参考价值。
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| 目錄：
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程序列表
符号表
1 引言
2 概述
2．1 用户GUI图形界面一览
2．2 使用SGeMS进行的一个典型地质统计学分析
2．2．1 加载数据到SGeMS项目中
2．2．2 勘探数据分析（EDA）
2．2．3 变差函数建模
2．2．4 创建网格
2．2．5 运行一个地质统计学算法
2．2．6 显示结果
2．2．7 用Python进行结果的后处理
2．2．8 存储结果
2．2．9 任务的自动化处理
2．3 数据文件格式
2．4 参数文件
2．5 定义一个3D椭球体
3 地质统计学：概念回顾
3．1 随机变量
3．2 随机函数
3．2．1 模拟的实现
3．2．2 估计图（Estimatedmaps）
3．3 条件分布和模拟
3．3．1 序贯模拟
3．3．2 评估局部条件分布
3．4 推断及平稳性
3．5 变差函数，二点统计学
3．6 克里金范式
3．6．1 简单克里金
3．6．2 普通克里金及其变式
3．6．3 具有线性平均变量的克里金
3．6．4 协克里金
3．6．5 指示克里金
3．7 MPS多点统计学简介
3．8 两点模拟算法
3．8．1 序贯高斯模拟
3．8．2 直接序贯模拟
3．8．3 直接误差模拟
3．8．4 指示器模拟
3．9 多点模拟算法．．．：
3．9．1 单正态方程模拟（SNESIM）
3．9．2 基于滤波器算法（FILTERSIM）
3．10 组合条件概率的nutau表达式
3．10．1 nutau表达式
3．10．2 tau还是nu模型
3．11 反演问题
4 数据集与SGeMSEDA工具
4．1 数据集
4．1．1 2D数据集
4．1．2 3D数据集
4．2 SGeMSEDA工具箱
4．2．1 普通参数
4．2．2 直方图
4．2．3 Q-Q图与P-P图
4．2．4 散点图
5 变差函数计算与建模
5．1 SGeMS中的变差函数计算
5．1．1 选择头尾属性
5．1．2 计算参数
5．1．3 显示计算出的变差函数
5．2 SGeMS中的变差函数建模
6 普通参数输入界面
6．1 算法面板
6．2 网格及属性的选择
6．3 多属性选择
6．4 邻域搜索
6．5 变差函数
6．6 克里金
6．7 行输入
6．8 非参数分布
6．9 参数中的错误
7 估计算法
8 随机模拟算法
9 应用程序
10 脚本、命令及插件
参考文献
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| 內容試閱：
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本书并不是一本地质统计学以及其理论的介绍书。而仅仅是回顾一些地质统计学的要素，文中假定读者对于地质统计学主要概念具有一定的认识水平：随机函数概念、稳态性或者变差函数这些词汇并不会让其感到疑惑。
本书的主要目标在于支持Stanford Geostatistical Modeling Software（SGeMS），并且希望读者能够依靠本书来增强对于地质统计学的理解，并不仅局限于其理论，而是能够将其推广到多样性应用中。在这个观点下，重点就会落在实际应用方面（在什么环境下，算法的执行会脱离理论，在算法执行中，其假设条件与应用限制究竟是什么）。本书也并不是一本SGeMS编程的参考手册，它并不包含有任何SGeMS源代码相关细节或API。如果你对于学习SGeMS代码有兴趣，请参阅SGeMS的网站.http：segms.sourceforge.net，其中会描述SGeMS的API与一些向导。
SGeMS作为一个地质统计学工具，为了面对诸多不同的问题而被设计为具有足够的灵活性。伴随而来的大量控制参数会令初学者望而却步。不要害怕！大多数高级参数直接使用默认值即可，了解这些参数最好的方法是重复运行实例并靠试验来测试它们。
虽然SGeMS中大多数的工具都基于经典地质统计（克里金、高斯模拟、指示模拟等），但是本书的一大部分内容确实在介绍多点统计学的概念。多点统计学属于一个新兴的、有前途的地质统计学领域，其基本理论可通过文中对其细节的表述而得到阐释，本书中将会详细描述两个多点统计学算法。
本书的酝酿期较长。伴随着一个简单的展示软件，通用地质统计学编程库（GsTL库）的概念能够追溯到2011年，与Ecole Nationale superieure de Geologie（法国）的Arben Schtuka教授合作开展，并由斯坦福大学的JefCaers教授支持。所谓的简单软件却会陷入一个非常复杂的编程工作。SGeMS现在已经是一个完全成熟的软件，它能够为地质统计学的新发展提供一个现代的、便利的以及强大的平台。感谢JefCaers与Andre Joumel，使得SGeMS能够在斯坦福大学油藏预测中心（SCRF）得到发展，还要感谢工业上的合作伙伴以及其他的合作大学。
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