Địa thống kê

Bách khoa toàn thư mở Wikipedia
Bước tới: menu, tìm kiếm

Địa thống kê là một nhánh của địa chất học, liên quan đến việc phân tích các quá trình khai thác mỏ bằng các mô hình toán học. Địa thống kê liên quan đến việc thăm dò khoáng sản, quặng, và than, và nó ứng dụng các kiến thức của các ngành khoa học liên quan như địa chất dầu khí, địa chất thủy văn, thủy văn, khí tượng, hải dương học, địa hóa học, chiết tách quặng, địa lý, lâm học, kiểm soát môi trường, sinh thái cảnh quan, nông nghiệp (đặc biệt trong trồng trọt chính xác).

Địa thống kê giải thích không chỉ các ứng dụng của nó trong hệ thống thông tin địa lý mà còn trong các ứng dụng phân tích toán học số trong hệ dữ liệu không gian biến đổi. Dữ liệu quan trọng nhất là mô hình số độ cao (DEM), theo đó các giá trị số được chiết tách ra. Địa thống kê cũng được ứng dụng trong các nhánh khác của địa lý con người, đặc biệt liên quan đến sự phát tán dịch bệnh (dịch tễ học), thực tập lập kế hoạch kinh doanh và quân sự (hậu cần), và sự phát triển hệ thống không gian hiệu quả.

Các phần mềm liên quan[sửa | sửa mã nguồn]

  • gslib là một tập hợp các hàm được viết bằng ngôn ngữ Fortran 77 (nguồn mở) thực hiện hầu hết phỏng đoán địa thống kê cơ bản và đồ thị mô phỏng
  • sgems chạy trên hệ điều hành (windows, unix), phần mềm nguồn mở thực hiện hầu hết các thuật toán địa thống kê cơ bản (kriging, Gauss) cũng như các phát triển mới như địa thống kê đa điểm. Nó cũng cung cấp công cụ hiển thị 3D và thực hiện các kịch bản khác nhau python.
  • gstat là mã nguồn máy tính mở dùng để lập mô hình địa thống kê đa chiều để dự đoán và mô phỏng. Chức năng của gstat cũng thay đổi theo sự mở rộng của S, hoặc là gói R hoặc thư viện S-Plus.
  • bên cạnh gstat, R có ít nhất sáu gói khác [1] hỗ trợ địa thống kê và các lĩnh vực khác trong thống kê không gian.

Ghi chú[sửa | sửa mã nguồn]

Tham khảo[sửa | sửa mã nguồn]

  1. Armstrong, M and Champigny, N, 1988, A Study on Kriging Small Blocks, CIM Bulletin, Vol 82, No 923
  2. Armstrong, M, 1992, Freedom of Speech? De Geeostatisticis, July, No 14
  3. Champigny, N, 1992, Geostatistics: A tool that works, The Northern Miner, May 18
  4. Clark I, 1979, Practical Geostatistics, Applied Science Publishers, London
  5. David, M, 1977, Geostatistical Ore Reserve Estimation, Elsevier Scientific Publishing Company, Amsterdam
  6. Hald, A, 1952, Statistical Theory with Engineering Applications, John Wiley & Sons, New York
  7. Chilès, J.P., Delfiner, P. 1999. Geostatistics: modelling spatial uncertainty, Wiley Series in Probability and Mathematical Statistics, 695 pp.
  8. Deutsch, C.V., Journel, A.G, 1997. GSLIB: Geostatistical Software Library and User's Guide (Applied Geostatistics Series), Second Edition, Oxford University Press, 369 pp., http://www.gslib.com/
  9. Deutsch, C.V., 2002. Geostatistical Reservoir Modeling, Oxford University Press, 384 pp., http://www.statios.com/WinGslib/index.html
  10. Isaaks, E.H., Srivastava R.M.: Applied Geostatistics. 1989.
  11. ISO/DIS 11648-1 Statistical aspects of sampling from bulk materials-Part1: General principles
  12. Journel, A G and Huijbregts, 1978, Mining Geostatistics, Academic Press
  13. Kitanidis, P.K.: Introduction to Geostatistics: Applications in Hydrogeology, Cambridge University Press. 1997.
  14. Lantuéjoul, C. 2002. Geostatistical simulation: models and algorithms. Springer, 256 pp.
  15. Lipschutz, S, 1968, Theory and Problems of Probability, McCraw-Hill Book Company, New York.
  16. Matheron, G. 1962. Traité de géostatistique appliquée. Tome 1, Editions Technip, Paris, 334 pp.
  17. Matheron, G. 1989. Estimating and choosing, Springer-Verlag, Berlin.
  18. McGrew, J. Chapman, & Monroe, Charles B., 2000. An introduction to statistical problem solving in geography, second edition, McGraw-Hill, New York.
  19. Merks, J W, 1992, Geostatistics or voodoo science, The Northern Miner, May 18
  20. Merks, J W, Abuse of statistics, CIM Bulletin, January 1993, Vol 86, No 966
  21. Myers, Donald E.; "What Is Geostatistics?
  22. Philip, G M and Watson, D F, 1986, Matheronian Geostatistics; Quo Vadis?, Mathematical Geology, Vol 18, No 1
  23. Sharov, A: Quantitative Population Ecology, 1996, http://www.ento.vt.edu/~sharov/PopEcol/popecol.html
  24. Shine, J.A., Wakefield, G.I.: A comparison of supervised imagery classification using analyst-chosen and geostatistically-chosen training sets, 1999, http://www.geovista.psu.edu/sites/geocomp99/Gc99/044/gc_044.htm
  25. Volk, W, 1980, Applied Statistics for Engineers, Krieger Publishing Company, Huntington, New York.
  26. Wackernagel, H. 2003. Multivariate geostatistics, Third edition, Springer-Verlag, Berlin, 387 pp.
  27. Youden, W J, 1951, Statistical Methods for Chemists: John Wiley & Sons, New York.

Xem thêm[sửa | sửa mã nguồn]

Liên kết ngoài[sửa | sửa mã nguồn]