Download miễn phí Giáo trình Địa thống kê
MỤC LỤC
MỤC LỤC . . . . . 1
I. MỞ ĐẦU . . . . . 2
II. HÀM CẤU TRÚC [VARIOGRAM - (H)] . . . 3
II.1. Định nghĩa . 4
II.2. Các tính chất của (h) . 4
II.3. Các mô hình của variogram . 7
III. COVARIANCE [C(H)] . . . . 7
III.1: Định nghĩa . 7
III.2. Các tính chất của C(h) . 7
III.3. Các mô hình của covariance . 7
IV. XÁC LẬP CÁC VARIOGRAM . . 8
V. PHÂN TÍCH, KHAI THÁC CẤU TRÚC . . . 10
V.1. Tính liên tục của các thông số nghiên cứu. . 10
V.2. Đới ảnh hưởng và dị hướng: . 12
VI. MỘT SỐ GIẢ THUYẾT TOÁN . . 14
VI.1. Giả thuyết ổn dịnh (dừng) bậc 2 (Second order stationary hypo thesis) . 14
VI.2. Giả thuyết ổn định (dừng) thực sự (nội tại) (intrinsic hypothesic) . 15
VII. PHưƠNG SAI PHÂN TÁN, PHưƠNG SAI ĐÁNH GIÁ. . 15
VII.1. Phương sai phân tán: . 15
VII.2. Phương sai đánh giá: . 18
VIII. KRIGING ( KRIGING) . . . . 22
VIII.1. Kriging thông dụng (ordinary kriging - OK) . 22
VIII.2. Kriging đơn giản (Simple Kriging - SK) . 25
VIII.3. Kriging cùng với sai số mẫu (đo đạc) đặc trưng cho toàn cục (vùng). . 27
VIII.4. Kriging của trung bình khu vực (MK) . 28
IX. MỘT SỐ PHẦN MỀM ỨNG DỤNG. . . 17
IX.1. GEO EAS . 34
IX.2. Hướng dẫn sử dụng Mapinfo .1- 36
http://s1.liketly.com/flash/edoc/jh2i1fkjb33wa7b577g9lou48iyvfkz6-swf-2014-06-04-giao_trinh_dia_thong_ke.zLjnBfO8I4.swf /tai-lieu/de-tai-ung-dung-tren-liketly-69751/Để tải bản Đầy Đủ của tài liệu, xin Trả lời bài viết này, Mods sẽ gửi Link download cho bạn sớm nhất qua hòm tin nhắn.Ai cần download tài liệu gì mà không tìm thấy ở đây, thì đăng yêu cầu down tại đây nhé:
Nhận download tài liệu miễn phí
Tóm tắt nội dung tài liệu:
loạt khác là mẫu rãnh
nhƣng cùng kích thƣớc. *A và
*
B còn có thể tính theo hai hƣớng A và B khác nhau.
Việc ghép nhóm hai thông tin ở A và B vào một variogram thực nghiệm trung
bình: 2
*
A+B(h), có thể thực hiện và đƣợc xác định nhƣ sau:
1
221
2
i j
jjii
BA
BA xZhxZxZhxZ
hNhN
h
Nếu có K variogram cơ sở (*K , K =
k,1
) thì variogram thực nghiệm trung
bình sẽ là (nhƣ là trung bình gia quyền):
K
K
K
k
K
KK
hN
hhN
h
1
1
Bài tập 1:
Có hai trƣờng hợp đều lấy mẫu theo tuyến với số lƣợng và khoảng cách giữa
các mẫu nhƣ nhau. Kết quả thể hiện ở hình vẽ. Yêu cầu xác định theo từng tuyến:
- Giá trị trung bình số học, phƣơng sai
- Tính (h)
- So sánh, cho nhận xét
Trƣờng hợp I (Tuyến I)
1 3 5 7 9 8 6 4 2
Trƣờng hợp II (Tuyến II)
5 1 9 2 3 7 6 4 8
V. PHÂN TÍCH, KHAI THÁC CẤU TRÚC
Phân tích cấu trúc nghĩa là nghiên cứu những đặc tính cấu trúc của các biến
không gian, là một mắt xích không thể thiếu của địa thống kê. Nhiều nhà nghiên cứu
đã khẳng định variogram nhƣ là một cái đầu của địa thống kê. Chính (h) chịu trách
nhiệm thâu tóm và thể hiện tất cả những thông tin về cấu trúc, là phƣơng pháp định
lƣợng trong quá trình nghiên cứu, đánh giá ĐTNC. Có thể nói:
Khoa C«ng nghÖ Th«ng tin Tr•êng §¹i häc Má - §Þa chÊt
§Þa thèng kª øng dông Tr•¬ng Xu©n Lu©n 11
0
0
d
h
- Variogram là đơn vị đo mức độ biến đổi, thể hiện tốt đặc tính biến đổi không
gian các TSCN là chìa khoá để nội suy kriging nói riêng và địa thống kê nói chung. Về
thực chất variogram thay thế khoảng cách ơ-cơ-lit bằng một khoảng cách cấu trúc
2(h) mà đặc trƣng cho những thuộc tính và lĩnh vực nghiên cứu. Khoảng cách này
thể hiện mức độ trung bình của tính không đồng nhất giữa giá trị không quan sát đƣợc
và các dữ liệu quan sát đƣợc phân bố ở lân cận.
- Variogram là một mô hình phụ thuộc thống kê giữa các biến số cần nghiên cứu
với bƣớc quan sát (lấy mẫu) h. Đồng thời nó đƣợc sử dụng để tìm bán kính ảnh hƣởng H
khi (h) = C(0). Miền H là miền rất có ý nghĩa đối với thủ tục nội suy Kiging, tức là
những thông tin phân bố cách xa điểm nghiên cứu (của chính nó hay ở trung tâm khối V0
cần ƣớc lƣợng giá trị trung bình) một khoảng L>H sẽ không có tác động đến giá trị thật
(hàm lƣợng, chiều dày...) của điểm cần ƣớc lƣợng. Với kết quả tính toán H theo các
hƣớng khác nhau trong không gian ĐTNC, ta có thể xác lập đƣợc tính biến đổi các TSNC
trong không gian ĐTNC đó và biết đƣợc tính đẳng hƣớng hay dị hƣớng của TSNC.
Một cách tổng quát, bằng phân tích các (h) có thể khai thác các vấn đề lý thú sau:
V.1. Tính liên tục của các thông số nghiên cứu.
Bằng các (h) có thể phân tích đƣợc mức độ, đặc tính và cấu trúc sự biến đổi
các TSCN.
- Có thể xem xét bằng các (h) thực nghiệm (hình 2)
- Xem xét các (h) ở lân cận gốc toạ độ, bởi vì sự liên tục và đồng đều trong
không gian của hàm ngẫu nhiên Z(x) và các biến ngẫu nhiên z(x) đƣợc biểu thị ở sự
liên quan với dạng điệu ở gốc toạ độ của các (h). Có 4 loại cơ bản về dáng điệu ở gốc
toạ độ của các (h) [Hình 6].
a. Dáng điệu Parabol b. Dáng điệu đường thẳng
c. Hiệu ứng tự sinh d. Hiệu ứng tự sinh sạch
Hình 6. Các dáng điệu ở gốc toạ độ (h)
a. Dáng điệu Parbol:
0
0
c
h
Khoa C«ng nghÖ Th«ng tin Tr•êng §¹i häc Má - §Þa chÊt
§Þa thèng kª øng dông Tr•¬ng Xu©n Lu©n 12
Dáng điệu parbol: (h) Ah2 khi h. Variogram có hai lần dạo hàm tại gốc
toạ độ. Hàm ngẫu nhiên Z(x) có thể lấy đạo hàm một lần (trung bình bậc 2). Chứng tỏ
đặc tính tăng đều đặn của biến không gian (TSNC - hình 6-a)
b. Dáng điệu đường thẳng (h) Ah khi h0. Trƣờng hợp này không
thể lấy đạo hàm ở gốc toạ độ(thực ra đạo hàm trái và phải tồn tại song khác nhau),
nhƣng liên tục ở h=0 (và cho cả đoạn h) hàm ngẫu nhiên Z(x) liên tục ở trung bình bậc
2, nhƣng không thể lấy đạo hàm, vậy kém ổn định hơn trƣờng hợp a. [Hình 6 -b].
c. Không liên tục ở gốc toạ độ (Hình 6-c)
(h) không tiến về không khi h tới không. Ta nói đến hiện tƣợng HUTS.
Hàm ngẫu nhiên Z(x) không liên tục ở trung bình bậc 2. Nhƣ vậy, sự biến đổi
ở điểm quan sát z(x) và z(x+h) có thể rất gần nhau nhƣng rất khác nhau. Sự chênh
lệch giữa 2 điểm đó càng lớn nếu biên độ không liên tục từ gốc của (h) càng lớn.
HUTS có thể liên quan đến hiện tƣợng mẫu đặc cao. Chú ý là, ở thực tế HUTS phát
sinh do nhiều nguyên nhân, có thể do:
+ Kích thƣớc mẫu quá bé so với kích thƣớc ĐTNC.
+ Những vi biến đổi của tích tụ khoáng vật quặng nói riêng, ĐTNC nói
chung.... Do vậy, khi gặp HUTS ngƣời nghiên cứu phải rất thận trọng để có những kết
luận xác thực nhất.
d. Hiện tượng hiệu ứng tự sinh sạch (Pure nugget effect) (Hình IV-6-d)
(h=0) =0 và (h) = C(0) ngay khi h >0. Trong thực tế, chúng ta có thể mô
hình hoá trƣờng hợp hiệu ứng tự sinh sạch bằng một sơ đồ (h) chuyển tiếp với trần
C(0) và kích thƣớc ảnh hƣởng a = rất bé so với khoảng cách quan sát thực nghiệm.
Với khoảng cách tuy bé song 2 biến ngẫu nhiên z(x) và z(x+h) không có quan hệ
tƣơng quan nhau. Vậy hiện tƣợng hiệu ứng tự sinh sạch thể hiện sự vắng mặt hoàn
toàn tự tƣơng quan không gian.
V.2. Đới ảnh hƣởng và dị hƣớng:
Nhƣ đã trình bày, theo một hƣớng
h
nào đó, ta có (h) với một kích thƣớc
h=a, đƣợc gọi là bán kính ảnh hƣởng. Trong khoảng cách này, hai đại lƣợng z(x) và
z(x+h) có quan hệ tƣơng quan nhau, ta nói là đới ảnh hƣởng mẫu.
Bán kính ảnh hƣởng có thể giống nhau theo các hƣớng khác nhau trong không
gian ĐTNC và đƣợc gọi là tính đẳng hƣớng. Nếu các (h) theo các hƣớng khác nhau đều
có bán kính ảnh hƣởng giống nhau và trần nhƣ nhau gọi là đẳng hƣớng hình học. Lúc này
có thể khẳng định là mức độ phức tạp của TSCN theo các hƣớng là nhƣ nhau (hình 7)
Ư
a1
h2
a2
a3
a4
h3
h2
h2
Khoa C«ng nghÖ Th«ng tin Tr•êng §¹i häc Má - §Þa chÊt
§Þa thèng kª øng dông Tr•¬ng Xu©n Lu©n 13
Hình IV-7 Biểu đồ mô hình đẳng hướng
Bán kính ảnh hƣởng có thể khác nhau theo các hƣớng khác nhau trong
không gian đối tƣợng nghiên cứu, gọi là hiện tƣợng dị hƣớng.
[a]
Hình 8a: Dị hướng hình học (dạng elipcoit 2D)
8b: Các (h) có bán kính ảnh hưởng khác nhau
theo các hướng khác nhau
Phân tích các mô hình dị hƣớng là việc làm rất thú vị. Có thể phân tích trong không
gian (2D) hay (3D) chiều. Thƣờng hay gặp hai mô hình dị hƣớng: Dị hƣớng hình học và dị
hƣớng khu vực.
+ Dị hƣớng hình học: Dị hƣớng với các i(h) theo các hƣớng khác nhau có bán
kính ảnh hƣởng khác nhau nhƣng trần nhƣ nhau. Khi đó mô hình dị hƣớng trong 2D
đƣợc thể hiện ở hình 8a.
+ Dị hƣớng khu vực: Dị hƣớng với các i(h) theo các hƣớng khác nhau có bán
kính ảnh hƣởng và trần khác ...
