đề tài địa thống kê đa biển

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
KHOA KỸ THUẬT ĐỊA CHẤT – DẦU KHÍ
MÔN: ĐỊA THỐNG KÊ
ĐỀ TÀI: ĐỊA THỐNG KÊ ĐA BIẾN
GVHD: TẠ QUỐC DŨNG
DANH SÁCH THÀNH VIÊN NHÓM :
NỘI DUNG
I.
ĐỊNH NGHĨA ĐỊA THỐNG KÊ ĐA BIẾN
II.
ĐẶT VẤN ĐỀ
III.
CÁC GIẢ THUYẾT TOÁN
IV.
COVARIANCE VÀ VARIOGRAM ĐA BIẾN
V.
COKRIGING
VI.
CÁC BƯỚC VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
VII.
VÍ DỤ MINH HỌA
I.
ĐỊNH NGHĨA ĐỊA THỐNG KÊ ĐA BIẾN

Địa thống kê là áp dụng lý thuyết hàm ngẫu nhiên để đánh giá các hiện tượng thiên nhiên.

CoKriging là một biến thể đa biến của Kriging. CoKriging có thể được xem như là một nội suy điểm,
CoKriging tính toán, dự đoán cho biến lấy mẫu ở độ chính xác thấp với sự giúp đỡ của một biến lấy
mẫu ở độ chính xác tốt hơn. Các biến cần được đánh giá độ tương quan
.

I. ĐỊNH NGHĨA ĐỊA THỐNG KÊ ĐA BIẾN

Biến lấy mẫu với độ chính xác thấp nhưng tương quan cao với biến thứ hai là biến có độ chính xác cao
hơn, người ta có thể sử dụng sự tương quan này để cải thiện tính toán
I. ĐỊNH NGHĨA ĐỊA THỐNG KÊ ĐA BIẾN

Ưu điểm của địa thống kê đa biến:
So với phương pháp Kriging truyền thống thì phương pháp Cokriging cho ra kết quả chính xác hơn vì
sử dụng sự tương quan của nhiều bộ số liệu ( Z1, Z2,…,Zn) so với Kriging truyền thống chỉ sử dụng một bộ
số liệu.
II. ĐẶT VẤN ĐỀ

Bằng các điểm quan sát ( các mẫu, các công trình tìm kiếm, thăm dò…) phân bố rời rạc, không đều đặn
trong không gian của đối tượng nghiên cứu (các thân quặng, thể địa chất) ngoài việc mô tả, ước lượng
trên cơ sở một biến nào đấy còn có thể dựa trên cơ sở nhiều biến khác nhau.
=>Vấn đề này có thể xem như là bước ngoặc quan
trọng trong nghiên cứu địa thống kê trên thế giới.
III. CÁC GIẢ THUYẾT TOÁN:
Các bài toán địa thống kê nói chung, địa thống kê đa biến nói riêng thường được dựa trên cơ sở 2 giả thiết:

Hàm nghiên cứu là ổn định bậc hai : xuất hiện đồng thời các covariance [C(h)] và các variogram [γ(h)]

Hàm nghiên cứu là ổn định thực thụ (thường gặp nhiều hơn): chưa chắc đã có các [C(h)] tương ứng với
γ(h), nghĩa là các C(h) thể hiện không rõ ràng.
IV.
COVARIANCE VÀ VARIOGRAM ĐA BIẾN

Sự tương quan của các cặp hai thông số ở hai điểm nghiên cứu x và x’ = x + h thể hiện bởi
covariance:
C

ij
(h) = E{[Z
i
(x) – m
i
][Z
i
(x’) – m
j
]}

Covariance các số gia của các điểm nghiên cứu trong không gian đối tượng nghiên cứu
được xác đinh như hàm variagram:
γ(h) = ½ E{(Z(x) – Z(x’))
2
}
V.
COKRIGING
Tương quan cokriging thể hiện độ lệch của điểm chưa lấy mẫu với các thông số lấy mẫu.
•
Phương trình Cokriging này giống với Kriging nhưng có thêm một biến số nữa.
•
Phương trình Cokriging này cho ra nhiều dự báo về những mối quan hệ giữa các biến số.
•
Phương trình Cokringing có khả năng đo đạc và mô hình hóa mỗi covariance của mỗi loại và cross covariance
của mỗi loại số liệu với những số liệu khác.
•
Cokriging là sự lựa chọn chuyên sâu nhất khi nó đòi hỏi variogram của biến thứ 2 cũng như là cross
covariance.
•

Việc giải những thuật toán hay ma trận trong Cokriging rất phức tạp và chậm vì nó phải giải quyết những
covariance thêm vào từ những biến thứ 1 và biến thứ 2 cũng như là cross covariance.
•
Cokriging được sử dụng thường xuyên khi biến thứ 1 chưa được lấy mẫu và biến thứ 2 lấy mẫu khá tốt. Nó
cũng thường được sử dụng khi biến thứ 2 ít đồng nhất.
•
Mô hình hóa variogram bắt đầu từ biến thứ 1, biến thứ 2 và cuối cùng là cross.
VI. CÁC BƯỚC VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU:

B1:

Phân tích các tài liệu gốc, cảnh quan mội trường, đánh giá mức độ đáng tin cậy của tài liệu

Lập ngân hàng dữ liệu

Mô hình hóa đối tượng nghiên cứu bằng các mặt cắt địa chất, các bản đồ, sơ đồ đồng giá trị,
sơ đồ khối…
VI. CÁC BƯỚC VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU:
B2:
Xác định, phân tích định lượng các thông số nghiên cứu bằng phương pháp thống kê
truyền thống

Lập các toán đồ

Kiểm nghiệm các hàm phân bố

Xác định giá trị trung bình, phương sai, hệ số biến thiên.

Phân tích tương quan cặp, hồi quy
B3:

Phân tích định lượng cấu trúc đối tượng nghiên cứu

Xác định các Ci(h), Cj(h), Cij(h) hay γi(h), γj(h), γij(h) thực nghiệm.

Mô hình hóa các hàm thực nghiệm đã được xác định.

Khai thác các hàm này; chủ yếu là mô tả mức độ, đặc tính của sự biến đổi, tính
đẳng hướng, dị hướng của các thông số nghiên cứu.
B4:
Hiệu chỉnh số liệu.
B5: Xác định số lượng, đánh giá chất lượng các thông số nghiên cứu bằng Cokringing.


Chọn lân cận khối tính

Tổ chức khối tính

Ước lượng
B6:
Kiểm tra, đánh giá kết quả nhận được bằng các toán đồ, phương sai Cokriging và kết luận theo
yêu cầu bài toán.
VII.
VÍ DỤ MINH HỌA:
Ta có bảng số liệu sau:



b.Cuvà Cd:
= 0.166099 < 0.85 =>Hệsốtươngquanchưatốt =>chưathểđặtlàmbiến Z
1

và Z
2
trong GS
+
c.Cuvà Co:
= 0.234927< 0.85 =>Hệsốtươngquanchưatốt =>chưathểđặtlàmbiến Z
1
và Z
2
trong GS
+
d.Cuvà Cr:
= 0.379027 < 0.85 =>Hệsốtươngquanchưatốt =>chưathểđặtlàmbiến Z
1
và Z
2
trong GS
+
e.Cuvà Ni:
= 0.2662< 0.85 =>Hệsốtươngquanchưatốt =>chưathểđặtlàmbiến Z
1
và Z
2
trong GS
+
f.Cuvà Zn:
= 0.627819 < 0.85 =>Hệsốtươngquanchưatốtlắm =>chưathểđặtlàmbiến Z
1
và Z
2

trong GS
+

Do đóchúng ta sẽchọntrườnghợp a làm 2 biến Z
1
và Z
2
trong GS
+
:



Xác định tọa độ X, Y và đặt biến Z(Cu) : trước hết kiểm tra bảng số liệu, vào Data Summary →
Statistics
 !"!#"$%&'(!$)*+#(, /0%1234%445567%!485!'525!%677%6

9:;/,<6"56//!4#46=!6#%>?@A@BC737D##0%%%$E#(!$)#3$%!#%4.#A

Chạy variogram cho Z, Z2, và Z+Z2