Geostatistics for engineers and earth scientists工程师和地球科学家用大地统计学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Olea, Ricardo A.

出品人:

页数:303

译者:

出版时间:1999-5

价格:1801.00元

装帧:

isbn号码:9780792385233

丛书系列:

图书标签:

• 大地统计学
• 地质统计
• 空间统计
• 地球科学
• 工程地质
• 资源评估
• 环境科学
• 数据分析
• 建模
• GIS

地球科学数据解析的基石：理解空间变异与不确定性 本书《大地统计学：工程师与地球科学家指南》（Geostatistics for Engineers and Earth Scientists）深入浅出地介绍了大地统计学的核心概念、理论框架及其在工程与地球科学领域的广泛应用。它不仅是理论的阐述，更是解决实际问题的实用工具。本书旨在赋能工程师和地球科学家，让他们能够有效处理和解读具有空间变异性的数据，从而做出更明智的决策，优化资源开发，预测环境风险，并提高项目设计的鲁棒性。 为何大地统计学至关重要？ 在工程与地球科学领域，我们经常面对的是分布在地理空间上的测量数据。这些数据，无论是土壤的含水量、矿体的品位、地下水的污染物浓度，还是地震活动的强度，几乎无一例外地表现出空间上的关联性——即邻近点的数据倾向于比相距遥远的点更相似。传统的数据插值方法，如反距离加权法（IDW）或克里金法的简单版本，往往忽视了这种重要的空间结构信息，可能导致插值结果产生偏差，甚至无法准确反映地下的真实情况。 大地统计学正是为了解决这一挑战而生。它提供了一套严谨的数学工具，用于描述、量化和利用这种空间关联性。通过理解数据的空间结构，我们可以更准确地预测未知点的值，同时还能量化预测结果的不确定性。这种不确定性量化对于风险评估、资源储量估算以及工程设计中的安全裕度确定至关重要。 本书的核心内容与结构： 本书将带领读者系统地探索大地统计学从基础到高级的应用。我们将从以下几个关键领域展开： 第一部分：基础理论与数据探索 空间数据的性质： 深入理解空间数据的独特性质，包括其连续性、离散性以及内在的空间依赖关系。 描述性统计与可视化： 学习如何运用统计方法对空间数据进行初步的描述和分析，例如计算均值、方差、分位数等，并利用直方图、散点图、地形图等可视化工具揭示数据的分布特征和初步的空间模式。 变异函数（Variogram）的构建与解释： 这是大地统计学的核心概念之一。本书将详细介绍如何计算和绘制经验变异函数，并深入解析变异函数的各项参数（如块金值、基台值、变程）所蕴含的空间变异信息。我们将学习如何区分数据的空间结构是平稳的还是非平稳的，是各向同性的还是各向异性的。 变异函数的模型拟合： 学习如何使用球状模型、指数模型、高斯模型等经典变异函数模型来拟合经验变异函数，以获得一个数学上连续且可用的模型来描述数据的空间结构。 第二部分：核心预测方法——克里金插值 普通克里金（Ordinary Kriging）： 作为最常用的克里金方法，普通克里金在不知道全局均值的情况下，利用变异函数模型来最优地估计未知点的值，并提供估计方差。本书将详细讲解其原理、计算过程以及在实际应用中的注意事项。 简单克里金（Simple Kriging）： 当数据的全局均值已知时，简单克里金提供了另一种最优估计方法。本书将对比简单克里金与普通克里金的异同，并说明其适用的场景。 泛克里金（Universal Kriging）： 针对数据存在趋势的情况，泛克里金通过引入趋势模型来进一步提升插值精度。我们将学习如何识别和处理数据中的趋势，并将其纳入克里金模型。 克里金预测方差的意义与应用： 强调克里金预测方差不仅仅是一个数值，它代表了预测结果的不确定性程度。我们将学习如何利用预测方差来指导采样设计、识别高不确定性区域，以及进行风险评估。 第三部分：进阶大地统计学技术与应用 指示克里金（Indicator Kriging）： 学习如何利用指示克里金来估计特定阈值以上（或以下）的概率，这在资源品位控制、环境污染物超标区域预测等方面具有重要价值。 析块克里金（Block Kriging）： 区别于点克里金，析块克里金能够估计一个区域（块体）的平均值，这在矿产资源储量估算中尤为关键。 协同克里金（Cokriging）： 当存在多种相关空间变量时，协同克里金可以利用变量之间的空间相关性来提高插值精度，尤其适用于利用易测数据（如电阻率）来预测难测数据（如含水量）。 模拟技术（Simulation Techniques）： 介绍顺序高斯模拟、序贯指示模拟等方法，它们可以生成多个符合空间结构特征的可能地下现实，从而更全面地评估不确定性，并进行概率风险分析。 模型验证与诊断： 学习如何通过交叉验证等技术来评估变异函数模型的质量和克里金方法的预测性能。 第四部分：工程与地球科学领域的实际案例 本书将穿插大量来自不同领域的实际案例，展示大地统计学在以下方面的应用： 矿产资源评估： 矿石品位预测、储量估算、矿山优化设计。 地下水建模： 水位预测、污染物扩散模拟、含水层参数反演。 石油与天然气勘探： 油藏参数建模、储层预测。 环境科学： 土壤污染分布预测、空气质量监测、地质灾害风险评估。 土木工程： 地基承载力评估、工程材料的空间变异性分析。 谁将从本书中获益？ 本书适合以下读者： 地质工程师： 需要准确评估矿产资源储量，理解地层空间变异性。 水文地质工程师： 需要预测地下水位，模拟污染物扩散，评估地下水资源。 环境工程师： 需要分析和预测土壤、水体、空气中的污染物分布。 石油工程师： 需要对油气藏进行精细建模和储量估算。 土木工程师： 需要了解工程场地地质条件的具体空间分布。 地球物理学家： 需要解释和插值地球物理测量数据。 遥感与GIS专业人员： 需要处理和分析大范围的空间地理数据。 对空间数据分析感兴趣的科学家和研究人员。 学习本书，您将掌握： 如何识别和量化空间数据的空间结构。 如何选择和构建合适的变异函数模型。 如何运用不同类型的克里金方法进行最优插值。 如何解释和利用克里金预测方差进行不确定性分析。 如何将大地统计学技术应用于实际工程与地球科学问题。 通过系统学习本书，您将能够超越传统的数据插值方法，更深入地理解地球系统的空间复杂性，从而在您的研究和工程实践中取得更卓越的成果。

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作为一名长期从事环境地质评估的学者，我原以为市面上的教材大多会偏重于矿产或石油的地质背景，但这本书的广博性着实令人惊喜。它对数据预处理和异常值识别的细致程度，完全可以作为一份标准操作流程（SOP）来参考。书中对“空间趋势”的处理，以及如何有效地剥离区域性趋势以突出局部空间自相关性的方法论，简直是点睛之笔。我之前在处理某特定污染羽迁移路径预测时，一直对数据中的假象干扰感到困扰，尝试了多种方法效果都不理想。直到我系统地学习了本书中关于“内外包络分析”和“协同克里金”如何应用于不同尺度变量联合分析的那几章，才豁然开朗。这本书的价值在于它成功地搭建了一座理论与应用之间的桥梁，它不是那种只停留在教科书层面的理论综述，而是深入到地球科学领域特定挑战的解决方案库。那些关于异质性岩层分析的案例，对我正在进行的高精度地下水污染物迁移模拟工作提供了极具价值的启发，其严谨的逻辑和丰富的案例支撑，让人无法抗拒地想要立刻付诸实践。

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这本厚重的书简直是为我们这些在石油和矿产勘探领域摸爬滚打的工程师准备的百科全书。初拿到手，就被其详实的目录所吸引，它不仅仅是枯燥的理论堆砌，更是将复杂的空间数据分析原理与我们日常工作中的实际问题紧密结合。比如，在进行油藏建模时，如何准确地插值评估那些钻井数据稀疏区域的渗透率分布，这本书给出了清晰的、可操作的步骤。它没有回避那些深奥的数学推导，但更注重的是如何将这些数学工具转化为解决实际工程难题的“利器”。特别是对于变异函数模型的选择与拟合部分，作者的讲解极其透彻，结合大量的实例图表，让人能迅速理解不同模型背后的物理意义，避免了那种“盲目套用公式”的窘境。对于那些希望从传统的水文地质调查转向更精细的三维地质建模的同行来说，这本书无疑是提升专业技能的一块试金石，它提供的不仅仅是知识，更是一种看待和处理空间不确定性的全新视角。我尤其欣赏作者在介绍Kriging方法的不同变体时，那种循序渐进的引导，确保即便是对变异函数理论不太熟悉的读者也能逐步掌握其精髓。

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我一直在寻找一本能将经典克里金方法与现代地球物理反演技术结合起来的参考书，而《工程师和地球科学家用大地统计学》恰好填补了这个空白。它对空间协方差函数的选择进行了深入探讨，特别是对于各向异性（Anisotropy）的处理，远比我过去使用的其他资源要详尽和细致。书中对于如何在高维空间中处理复杂的空间相关结构，提出了许多富有洞察力的见解。我印象最深的是关于“克里金方差的解释性应用”的讨论，它不仅仅是将方差作为一个误差度量，而是将其作为识别潜在地质不连续面的重要工具，这种思维的转变对我指导研究生进行地质建模工作具有里程碑式的意义。书中的公式推导虽然严谨，但总能辅以图示来锚定其在真实三维空间中的物理含义，使得复杂的数学表达变得可触摸、可理解。对于希望将大地统计学应用于高精度资源评估和风险预测的专业人士而言，这本书的深度和广度是无与伦比的。

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这本书给我的感觉是，它更像是一本“方法论手册”而不是一本传统的教科书。它成功地将概率论、线性代数以及偏微分方程（尽管不直接涉及求解，但其理论基础贯穿始终）等多个领域的知识，融会贯通地服务于地球科学的空间分析需求。我尤其赞赏作者在处理“非平稳性”数据时的务实态度，书中介绍了多种应对策略，包括区域化模型和局部模型的分段应用，以及如何在实际操作中判断哪种策略更为经济有效。例如，在处理大规模地表形变监测数据时，由于区域差异显著，单纯使用一个全局模型往往会引入系统误差，书中针对此类的解决方案为我打开了新的思路。这本书的排版清晰，图表质量极高，保证了长时间阅读的舒适性和信息的准确传递。它教会我的不是一套固定的公式，而是一套处理任何未知空间数据的通用思维框架——从问题定义、模型假设、参数估计，到结果验证和不确定性量化，每一步都提供了扎实的理论支撑和实用的工程指导，绝对是案头必备的工具书。

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坦白说，我最初打开这本书是抱着“囫囵吞枣”的心态，毕竟“大地统计学”这个名字听起来就让人头皮发麻。然而，作者的叙事风格却出奇地平易近人，它仿佛是一位经验丰富的前辈，正在耐心指导一位新入行的学生。这种感觉在讲解随机场理论及其在地球科学中的应用时体现得尤为明显。书中对随机场基本假设的解释，没有采用过于抽象的数学语言，而是大量使用直观的物理类比，这对于那些非纯数学背景的工程师来说，是巨大的福音。我特别喜欢书中对于“采样设计优化”的章节，它不只是告诉我们“应该如何做”，更解释了“为什么这样做是最佳的”，从信息熵的角度去衡量采样点的价值，这种深度思考的引导，远超一般教材的水平。读完后，我甚至开始重新审视我们过去在进行大坝安全监测时的数据采集方案，发现过去确实存在不少效率低下的盲区。这本书真正培养的是读者的批判性思维，而不是简单的知识接收能力。

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