Матерон: Основы прикладной геостатистики | Матерон Жорж
Матерон Ж. Основы прикладной геостатистики — Месторождения полезных ископаемых
Монография представляет изложение фундаментальных основ геостатистики как математической теории разведки и оценки месторождений полезных ископаемых, созданной Ж. Матероном в начале шестидесятых годов XX века и в настоящее время получившей широкое распространение в связи с развитием компьютерных технологий обработки информации. Монография разделена автором на три книги. В первой книге изложен математический аппарат, лежащий в основе геостатистики. Во второй приведено описание методов геостатистики в частных случаях, когда приближенно известен характер пространственной изменчивости геологического признака, рассмотрен вопрос о выборе характера изменчивости. В третьей книге рассмотрены вопросы экономического обоснования стратегии разведки и разработки месторождения с использованием геолого-статистических методов.Книга предназначена для специалистов, связанных с исследованием и моделированием месторождений полезных ископаемых, научных сотрудников, аспирантов, студентов.
Содержание
От редакционного совета
Введение
КНИГА ПЕРВАЯ. ГЕОСТАТИСТИКА
Часть первая. Транзитивные представления
ГЛАВА I. Основные понятия теории транзитивных представлений
1. Ковариограмма и ее преобразование Фурье
2. Регуляризация пространственной переменной
3. Операции восхождения и спуска
4. Операции восхождения и спуска в изотропной схеме
ГЛАВА II. Оценка пространственных переменных
1. Общая теория регулярных сетей
2. Расчет дисперсии оценки в линейном случае
3. Расчет дисперсии оценки в многомерном случае
4. Случайное слоевое размещение проб
ГЛАВА III. Оценка геометрических переменных
1. Предварительные замечания
2. Свойства геометрических ковариограмм
3. Оценка площадей
ГЛАВА IV. Транзитивное представление совместного распределения нескольких пространственных переменных
1. Ковариационная матрица
2. Условие внутренней независимости
3. Связь между переменной и ее геометрическим полем
4. Одновременная оценка содержания и запасов руды и металла
Часть вторая. Теория собственных схем
Введение
ГЛАВА V. Некоторые сведения о случайных функциях
1. Определение случайной функции
2. Случайные функции, стационарные в широком смысле
3. Дифференцирование и интегрирование случайной функции
ГЛАВА VI. Стохастические собственные схемы
1. Собственная схема и моменты
2. Смысл и свойства собственной функции γ(h)
3. Переменные на конечных геометрических базах и дисперсия распространения
4. Дисперсия распространения пробы v на поле V
5. Связь между собственными схемами и транзитивными представлениями
6. Экспериментальный пример зональной анизотропи
ГЛАВА VII. Восхождение при постоянной мощности в случае собственных схем
1. Определение и алгорифмы операции восхождения при постоянной мощности
2. Операция восхождения при постоянной мощности для собственной функции вида rλ
3. Формулы прямоугольника для собственной функции вида rλ
4. Формулы параллелепипеда для собственной функции вида rλ
ГЛАВА VIII. Проблемы оценки
1. Проблема оценки
2. Регулярные сети опробования с предпочтительным размещением проб
3. Расчет дисперсии оценки
4. Регулярная сеть опробования со случайным размещением исходной точки
5. Случайная сеть и случайная слоевая сеть
ГЛАВА IX. Крайгинг
1. Проблема крайгинга и ее значение
2. Общие уравнения крайгинга
3. Полный крайгинг
4. Непрерывный крайгинг
ГЛАВА X. Теория многокомпонентных собственных схем
1. Матрица совместного собственного рассеивания
2. Регуляризованные переменные и ковариация распространения
3. Собственная независимость
4. Совместная оценка содержания и запасов руды и металла
КНИГА ВТОРАЯ. ПРИКЛАДНАЯ ГЕОСТАТИСТИКА
Введение
ГЛАВА XI. Схема де Вейса
1. Линейные эквиваленты
2. Схема де Вейса в одномерном пространстве
3. Тонкий пласт, разведанный скважинами по квадратной сети
4. Формулы прямоугольника и линейная схема де Вейса
5. Разведка жилыштреками и восстающими
6. Рудное тело, разведанное скважинами по регулярной сети
7. Формулы параллелепипеда
8. Методы экспериментального определения коэффициента абсолютного рассеивания
ГЛАВА XII. Дискретный крайгинг схемы де Вейса
1. Задачи крайгинга и условия его применимости
2. Примеры крайгинга при различных конфигурациях сетей скважин
3. Атлас диаграмм крайгинга
ГЛАВА XIII. Непрерывный крайгинг в схеме де Вейса
1. Определение и общее уравнение непрерывного крайгинга
2. Непрерывный крайгинг по двум параллельным горным выработкам
3. Сетки крайгинга по двум параллельным горным выработкам
4. Сетки крайгинга по трем и четырем горным выработкам
ГЛАВА XIV. Эффект самородков и явления перехода
1. Эффект самородков и общие его характеристики
2. Дисперсия распространения и крайгинг при наличии эффекта самородков
3. Эффект самородков в широком смысле, или явления перехода
4. Сферическая схема в одном измерении
5. Сферическая схема в двумерном пространстве
ГЛАВА XV. Законы статистических распределений
1. Однородные совокупности и минерализованные ореолы
2. Логнормальный закон
3. Теоретический смысл и практическое значение логнормального закона распределения
4. Теорема де Вейса и устойчивость логнормального закона распределения
5. Теория собственных схем и логнормальное распределение
КНИГА ТРЕТЬЯ. ПОИСКИ ОПТИМАЛЬНЫХ РЕШЕНИЙ ПРИ РАЗВЕДКЕ И ВВОДЕ МЕСТОРОЖДЕНИЙ В ЭКСПЛУАТАЦИЮ
Введение
ГЛАВА XVI. Выбор минимально промышленного содержания и объема годовой добычи
1. Определение параметров
2. Общие уравнения оптимума
3. Соотношение между запасами и минимальным средним содержанием, отвечающее минимальной рентабельности месторождения
ГЛАВА XVII. Оптимальная разведка для определения технических показателей эксплуатации
1. Постановка задачи
2. Случай месторождения типа «все или ничего»
3. Случай, когда следует учитывать соотношение между принятым минимально промышленным содержанием и величиной запасов
ГЛАВА XVIII. Последовательная оптимизация и проблема прекращения разведки
1. Проблема прекращения разведки
2. Переход к вероятностному рассмотрению
3. Последовательная оптимизация в случае оценки месторождения типа «все или ничего»
4. Последовательная оптимизация в случае, когда учитывается соотношение тоннаж-содержание
Упражнения
Литература
ГЕОСТАТИСТИКА — это… Что такое ГЕОСТАТИСТИКА?
- ГЕОСТАТИСТИКА
- — наука, разрабатывающая математическую теорию и решающая большинство практических задач разведки и оценки м-ний полезных ископаемых. Главный предмет Г. — оценка точности подсчета среднего содер. и запасов в разведуемом рудном теле как функции геометрической формы тела, расположения проб и пространственной изменчивости геол. характеристик. При этом Г. широко использует математический аппарат, формально сходный с аппаратом корреляционной теории случайных функций. Основоположником Г. является Матерон, опубликовавший ряд теоретических работ в этой обл., в т. ч. двухтомную монографию (Matheron, 1962, 1963), по материалам которой он подготовил работу специально для советского читателя (Матерон, 1968). Значительную роль в создании Г. сыграли труды Криге (Krige), де Вейса (de Wijs), Зихеля (Sichel), Формери (Formery) и др. По Матерону, Г. отличается от математической статистики тем, что в ней математической моделью геол. признака служит не случайная величина, а пространственная переменная, свойства которой при известных условиях могут быть описаны при помощи
Геологический словарь: в 2-х томах. — М.: Недра. Под редакцией К. Н. Паффенгольца и др.. 1978.
- ГЕОСИНКЛИНАЛЬ ЭПИКОНТИНЕНТАЛЬНАЯ
- ГЕОТАФРОГЕНАЛЬ
Смотреть что такое «ГЕОСТАТИСТИКА» в других словарях:
геостатистика — (напр. широко используется для оценки месторождений) [А.С.Гольдберг. Англо русский энергетический словарь. 2006 г.] Тематики энергетика в целом EN geostatistics … Справочник технического переводчика
Геостатистика — Геостатистика наука и технология для анализа, обработки и представления пространственно распределенной (или пространственно временной) информации с помощью статистических методов [1]. Геостатистика моделирует распределение объектов, явлений … Википедия
Вариограмма — Вариограмма статистический момент второго порядка, использующийся в геостатистике для анализа и моделирования пространственной корреляции. Вариограммы (или полувариограмма) для значений пространственной переменной в двух точках и ,… … Википедия
География — У этого термина существуют и другие значения, см. География (значения). География: (др. греч. γεωγραφία, землеописание, от γῆ Земля и γράφω пишу, описываю) единый комплекс наук, изучающих географическую оболочку Земли и акц … Википедия
Науки о Земле — Лава стекающая с вулкана Килауэа на Гавайских островах Науки о Земле (геонауки) охватывают науки, занимающиеся изучением планеты Земля (литосферы, гидросферы и атмосферы), а также космического пространства вокруг Зе … Википедия
Точное земледелие — В условных цветах (на англ.) показана карта дифференцированного внесения для точного земледелия, полученная с помощью данных дистанционного зондирования Земли. Источник … Википедия
Сейсмическая инверсия
— Содержание 1 Сейсмическая инверсия 2 Введение 3 Оценка импульса … ВикипедияСписок наук — … Википедия
КРАЙГИНГ — метод, разработанный Криге для оценки среднего содер. Ли в пределах рудных блоков на рудниках Ю. Африки. Термин введен Матероном (Matheron, 1962, 1963). См. Геостатистика. Искажение названия метода возникло из за неточного перевода фамилии автора … Геологическая энциклопедия
Комплекс плато и бассейна Фрейзера — Комплекс плато и бассейна Фрейзера … Википедия
Книги
- Геостатистика в нефтяной геологии, О. Дюбрюль. Цель данного курса заключается в том, чтобы показать, не прибегая к языку математики, что геостатистика является простым и гибким формальным подходом для количественного представления… Подробнее Купить за 2945 руб
- Геостатистика в нефтяной геологии, О. Дюбрюль. Цель данного курса заключается в том, чтобы показать, не прибегая к языку математики, что геостатистика является простым и гибким формальным подходом для количественного представления… Подробнее Купить за 2410 грн (только Украина)
- Геостатистика в нефтяной геологии, Дюбрюль О.. Цель данного курса заключается в том, чтобы показать, не прибегая к языку математики, что геостатистика является простым и гибким формальным подходом для количественного представления… Подробнее Купить за 1863 руб
Радость Тофтисова-Матерон: «Защита права не бывает дешевой» » Интервью » Gezitter.org
Когда завершится судебная реформа? Когда кыргызстанцы увидят плоды реформы? Такой вопрос беспокоит всех людей, вовлеченных в дела судебной системы. Но, оказалось, что это нелегкое дело, которое стоит озвучить и сразу реализуется. На данном этапе государство ведет работу с несколькими донорами по осуществлению судебной реформы. Один из них – проект Европейского союза «Содействие по укреплению верховенства закона в Кыргызской Республике». Главный эксперт этого проекта по повышению профессионализма Радость Тофтисова-Матерон рассказала, как работает в Кыргызстане.
— Радость, какова выполняемая работа вашего проекта для судебной сферы?
— Наш проект работает с августа 2014 года, он закончится через год. Я ответственная за компонент повышения квалификации. Этот компонент предназначен для судей, прокуроров и адвокатов. Сотрудничаем также с Генеральной прокуратурой.
— По вашему мнению, что такое повышение квалификации? Это обучение, или также ознакомление с другими системами?
— В моей работе имеется два основных направления. Одно из них ведет Центр развития международного права Франции. Поэтому большинство наших советов, предложений по карьерному росту здесь адаптировано к французской модели. Мы разрабатываем учебные программы для обучения судей, прокуроров, проводим специальные тренинги. Работаем вместе с Верховным судом Кыргызской Республики, выявляем, в чем они нуждаются. В принципе мы не предлагаем темы тренингов, сами приходящие на тренинги предлагают темы.
— Если вы в Кыргызстане работаете долгое время только по этой сфере, то в чем отличие французской модели от кыргызстанской? По вашему мнению, чего нам не хватает?
— Французская модель очень широко распространена также в других странах. Она основана на таком принципе: защита права не бывает дешевой. Ведь на подготовку судей тратится чрезвычайно много средств. Например, для их отбора, обучения, карьерного роста во Франции обучают в Школе национального права, в такой же школе в столице Болгарии городе Софии, сначала во Франции 30 месяцев, в Болгарии 9 месяцев. Только после этого отучившегося там судью назначают на должность. Уже изначально их подготовка бывает стабильной на очень хорошем уровне. Конечно, после этого проходят повышение квалификации. Основное отличие в этом.
Второй аспект, карьера судей там. Сразу с назначением на должность судьи знают, что будут и дальше развиваться, повышаться в должности. Они твердо уверены, кто бы ни пришел во главу власти, их никто не тронет. Назначенные на должности судьи обеспечиваются всесторонне, поэтому они думают только о развитии, своем росте. Они даже не думают о новом переизбрании на судейскую должность через 5 лет.
И здесь тоже работаем над этой моделью. Мы свозили кыргызскую делегацию во Францию. Нам бы хотелось, чтобы принимающие решение по судейской сфере люди увидели такую модель. Разумеется, нет никакой необходимости в полном копировании природы французской модели.
— Вы думаете, она правильно подходит к нашему восточному менталитету?
— Иногда менталитет используется для оправдания. Но все равно после последних изменений у вас становится заметным приближение к указанной модели. Поэтому мне бы хотелось, чтобы обучались не сегодняшние кандидаты, а уже назначенные судьи. Должна быть гарантия, что судья отучится и дальше продолжит работу. Ведь они не могут внести инвестиции в свою личную профессиональную карьеру. Поэтому государство должно вкладывать в них много инвестиций и увидеть окупаемость своих вложений. Правильней вкладывать инвестиции за счет бюджета. Это действия государства в формирование и установление независимой, справедливой судебной системы. Без этого нельзя, ни одна судебная система не растет за счет личных средств судей. Стоит такое допустить, как откроется большая дорога для коррупции.
Прошёл тренинг на тему: «Состязательность в уголовном процессе»
С 10 по 12 июня 2019 года прошёл трёхдневный тренинг для судей, прокуроров и адвокатов Кыргызской Республики на тему «Состязательность в уголовном процессе». Данное мероприятие проходило в конференц-зале этно-комплекса «Супара Чункурчак».
В открытии данного мероприятия приняли участие Тургунбаева Раушанай- директор Высшей школы правосудия, Давлетбаева Гульмира- директор Центра профессиональной подготовки прокурорских работников
Генеральной прокуратуры Кыргызской Республики, Орозакунова Айжан- директор Учебного центра адвокатов, Радость Тофтисова-Матерон- ключевой эксперт Проекта «Верховенства права в Кыргызской Республике».
В качестве национальных тренеров выступили: судья Бишкекского городского суда Воронцова И.Н., Дуйшенбекова Г.С.- преподаватель Высшей школы правосудия и член Адвокатуры Кыргызской Республики, Шукурбеков А.Ш.- старший прокурор Управления по поддержанию государственного обвинения и представительства в судах Генеральной прокуратуры Кыргызской Республики.
В качестве международного эксперта выступил Клод Консиньи — судья в отставке из Франции.
Данный тренинг проводился в целях повышения уровня правовых знаний по теме: «Состязательность в уголовном процессе». Участники обрели навыки анализа доказательств и ходатайств по уголовным делам и приобрели навыки в оформлении и использовании надзорного производства в судебном процессе. Научились использовать отдельные средства доказывания по уголовным делам и приобрели навыки подготовки апелляционных и кассационных представлений в соответствии с требованиями нового уголовно-процессуального кодекса Кыргызской Республики.
Тренинг организован Высшей школой правосудия согласно учебному плану за 2019 год, при содействии Проекта «Верховенство права в Кыргызской Республике», со-финансируемый Европейским Союзом и Федеральным министерством экономического сотрудничества и развития Германии (BMZ).
В конце тренинга были подведены итоги работы и вручены сертификаты.
Потеря веса Матерон е/рост Дростанолоне Энантате Равс в прочности
Потеря веса Матерон Энантате/рост Дростанолоне Энантате Равс в прочности
1. Энантате Дростанолоне
Псевдоним: Дростанолоне; Дролбан; Мастерон-Э, Мастерон Энантате
НО. КАС: 472-61-145
Валовая формула: К27Х44О3
Молекулярный вес: 416,64
Характеры: Белый порошок.
Точка плавления: 65℃-68℃
Полупериод распада: 8-10 дней
Время обнаружения: 3монтхс
2. применениеМастерон-Энантате действительно только служит цель полагаться вне и твердеющ вверх по вам вообще только увидит стероид используемый в конкурсном мире культуризма и тем из представления увеличивая природу которое делают настолько только для того чтобы посмотреть и почувствовать лучше; крыса спортзала. Вы не найдете много Мастерон будучи использованными в мире представления атлетическом; нет много цели для футбола или бейсболиста или любого другого на спортсмене поля; конечно, некоторые из их могут плескаться с Мастерон но большая часть выберет другое анаболикс которая служит их цель. Однако, ибо культурист этот анаболический стероид может быть разницей между первым и вторым местом в шоу; в конце концов пока там много факторов к быть успешным культуристом на твердости этапа и окончательной худобой 2 из основных забот. В конечном счете это один из немногих анаболитных андрогенных стероидов мы можем почти аптлы обозначить чистый стероид культуризма.
| Название продукта | Энантате Дростанолоне |
| Другое имя | Дростанолоне; Дролбан; Мастерон-Э, Мастерон Энантате |
| КАС НЕТ. | 472-61-145 |
| Валовая формула | К27Х34О3 |
| Молекулярный вес | 416,64 |
| Ассай | 99% |
| Возникновение | Белый порошок |
3. Цикл
(1) цикл Мастерон БегиннерПример цикла Мастерон Бегиннер (12 недели подытоживают время цикла)
Недели 1 до 12:
– Тестостерон Энантате на 300 – 500мг/век
– Мастерон (Дростанолоне Энантате) на 400мг/век
Это существенно основной пример бегиннер цикла Мастерон в котором использован вариант Энантате Мастерон. Вариант Энантате Мастерон в данном конкретном случае выбран для аспекта удобства часто искомого позже потребителями анаболического стероида бегиннер. Вариант Энантате позволяет нечастым расписаниям впрыски и совмещает совершенно с вариантом Энантате тестостерона. Тестостерон в этом случае использован в ряде культуризма 300 – 500мг еженедельно (до предпочтения потребителя должного к факту что опыт индивидуала с тестостероном должен позволить потребителю способности понять которые дозы тестостерона соотвествующие). Общее понятие циклов Мастерон как это одно снабдить введение Мастерон и свои испытанные влияния. Из-за влияния ароматасе блокируя Мастерон, должно в большинстве быть ненужно для потребителя использовать дополнительный и АБС битор ароматасе для того чтобы общаться с любым возможным ароматизированием тестостерона в этом случае. Важно понять, однако, что Мастерон как не сильно иа АБС битор ароматасе как сильные вспомогательные иы АБС битор ароматасе как Аромасин, Аримидекс, или Летрозоле. Если дозы ароматизабле смесей в стоге будут слишком большими, влияние ароматасе Мастерон блокируя будет неспособно соотвествовать ингибитирования ароматасе в подобном случае. Много индивидуалов сообщали развитие гинекомастии во время цикла в котором Мастерон было использовано наряду с ароматизабле смесями как Дянабол и тестостерон.
(2) промежуточный цикл МастеронПромежуточный пример цикла Мастерон (10 недель подытоживают время цикла)
Недели 1 до 10:
– Пропионат тестостерона на 100мг/век (каждые два дня 25мг)
– Мастерон (пропионат Дростанолоне) на 400мг/век (каждые два дня 100мг)
Недели 1 до 8:
– Анавар на 50 – 70мг/дай
Это промежуточный конструированный цикл Мастерон который постная масса или центризованный вырезыванием цикл, „твердеет“ физические данные как можно больше пока обеспечивающ любые жирную потерю или постное массовое увеличение с минимальным жирным обеспеченными увеличением и зеро удерживанием воды (диете индивидуала регулирует для того чтобы облегчить любые из этих пожеланные цели. Тестостерон понижан к положению поддержки на дозе ТРТ (терапии замены тестостерона) 100мг еженедельно. Присутствуют, что только поддерживает тестостерон в этом цикле нормальные и свойственные физиологопсихологические функции управленные тестостероном в отсутствии естественной эндогенной продукции тестостерона должной к пользе анаболических стероидов в этом цикле. Используя тестостерон на такой низкой дозе также отрицать любое возможное количество ароматизирования без потребности для иа АБС битор ароматасе. В этом цикле, Мастерон более добавочно облегчило бы это путем действовать как и АБС битор сам ароматасе. Польза Мастерон и Анавар как основные смеси будет служить предусмотреть постные трудные физические данные в или калорийном дефиците цикла вырезывания, или добавление постной массы в постном массовом цикле без добавленного веса воды или жирном удерживании/увеличении.
(3) выдвинутый цикл МастеронПредварительный пример цикла Мастерон (10 недель подытоживают время цикла)
Недели 1 до 10:
– Пропионат тестостерона на 100мг/век (каждые два дня 25мг)
– Мастерон (пропионат Дростанолоне) на 400мг/век (каждые два дня 100мг)
– Ацетат Тренболоне на 400мг/век (каждые два дня 100мг)
Введение — Геостатистика
Нашим родным и близким
История создания книги
Авторы этой книги познакомились с геостатистикой в начале 1990-х годов. В это время в Институте проблем безопасного развития атомной энергетики РАН по инициативе профессора М. Ф. Каневского геостатистика начала активно применяться для анализа и моделирования радиоактивного загрязнения почвы, образовавшегося в результате Чернобыльской аварии. В течение более десяти лет лаборатория под руководством М. Ф. Каневского развивала геостатистические приложения для картирования пространственного загрязнения с применением методов геостатистики и искусственного интеллекта. Работы лаборатории в этом направлении поддерживались пятью грантами европейской программы Международной ассоциации содействия сотрудничеству с учеными независимых государств бывшего Советского Союза (ИНТАС), грантами Civilian Research and Development Foundation (CRDF), Российского фонда фундаментальных исследований, Российской академии наук, контрактами с Министерством Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий, совместными европейскими и американскими проектами. Достижения лаборатории в области геостатистики были признаны на ведущих международных форумах (в частности, на Геостатистическом конгрессе, Конференции по математической геологии и Конференции по применению геостатистики для окружающей среды). Сотрудники лаборатории опубликовали более ста статей и тезисов докладов, защитили одну докторскую и три кандидатские диссертации, в ИБРАЭ РАН по этой тематике были выполнены десятки дипломных работ.
В 1999 г. Всероссийский институт научной и технической информации (ВИНИТИ) выпустил первую книгу по геостатистике на русском языке после ранней работы Ж. Матерона, изданной еще в 1968 г. [Матерон, 1968]. Сборник ВИНИТИ, в работе над которым авторы принимали самое активное участие, представлял собой краткое изложение известных моделей геостатистики и описание их применения к картированию радиоактивного загрязнения [Каневский и др., 1999]. Несмотря на ограниченный тираж, сборникоказался очень популярным — первый и два дополнительных тиража разошлись, даже не поступив в открытую продажу. К нам приходили оклики на него от исследователей, работающих в самых различных сферах — от добычи нефти и газа до рыбного хозяйства.
За десять лет, прошедших с момента публикации сборника, методы геостатистики нашли широкое применение в России. За это время в нашей стране было издано несколько хороших монографий и статей по геостатистике на русском языке, но они ориентированы на специалистов геологов и почвоведов. Предлагаемая вниманию читателей книга призвана привлечь к геостатистике внимание всех, кто заинтересован в проведении анализа пространственных данных. По сравнению с первым сборником авторы систематизировали описываемые методы, усилили доходчивость изложения, подобрали разнообразные примеры из различных сфер приложений, а также исправили опечатки и доработали материал. Мы надеемся, что книга вызовет широкий интерес и будет хорошим подспорьем для многих российских исследователей, практиков, а также студентов и аспирантов.
Цель и структура издания
Книга представляет собой наиболее полное изложение современной геостатистики на русском языке. Содержащийся в ней материал не предполагает специальных знаний по статистике. Теоретические положения сопровождаются большим количеством примеров. Книга может быть использована в качестве учебного пособия — в нее включен ряд упражнений и вопросов. Издание будет интересно тем, кто сталкивается с пространственной информацией и нуждается в ее анализе, мониторинге и моделировании. Список приложений геостатистики огромен: география и геофизика, окружающая среда и экология, геология и геологоразведка включая добычу нефти и газа, эпидемиология и социология, рыбное и лесное хозяйство и т. п.
Книга состоит из введения, одиннадцати глав, семи приложений и указателя. Уровень изложения материала постепенно усложняется. Последовательное чтение книги знакомит с пошаговым исследованием пространственных данных. На каждом шаге ставятся задачи и описываются методы их решения. В конце глав приведены списки литературы.
Глава 1 посвящена общим проблемам, связанным с пространственными данными и постановкой различных задач. Она дает общее представление о широком спектре вопросов, которые затрагивает геостатистика.
В главе 2 вводятся основные понятия геостатистики и обсуждаются ключевые предположения, т. е. закладывается фундамент для понимания методов, изложенных в последующих главах. Также в эту главу включены понятия из смежных с геостатистикой областей, таких как анализ сети мониторинга, визуализация данных, пространственное разрешение и пр.
Детерминистические модели интерполяции, изложенные в главе 3, не являются частью геостатистической теории. Однако авторы сочли необходимым включить их в книгу, поскольку эти методы, которые были известны задолго до разработки геостатистической теории, нашли широкое применение в практических исследованиях. Они популярны и в настоящее время, в том числе благодаря своей доступности. В то же время их простота и одновременно ограниченность являются хорошей мотивацией для использования моделей геостатистики.
Глава 4 посвящена ключевой теме геостатистики — исследованию и моделированию пространственной корреляции. Здесь подробно изложено понятие вариограммы — одно из ключевых в классической геостатистике, которое будет использоваться во всех последующих главах.
Геостатистические модели пространственного оценивания семейства кригинга подробно описаны в главе 5. В ней рассмотрены различные типы кригинга и приведены примеры моделирования.
Глава 6 посвящена методам многопеременного анализа и моделирования. В ней обсуждаются проблемы совместного оценивания нескольких переменных, преимущества и недостатки многопеременных геостатистических моделей.
Вероятностное картирование и моделирование категориальных данных при помощи методов индикаторного кригинга изложены в главе 7.
В главе 8 излагаются методы стохастического моделирования пространственных данных. Это наиболее современные методы, находящие все большее применение в различных приложениях. В главе 8 представлен весь спектр существующих подходов к стохастическому геостатистическому моделированию (некоторые модели, разработанные совсем недавно, приведены в главе 11).
В главу 9 включено несколько примеров исследования реальных данных при помощи геостатистических моделей, которые описаны в предыдущих лавах. В качестве примеров использованы данные по радиоактивному загрязнению почвы и зонированию гидрогеологических слоев. Здесь же приведен сравнительный анализ геостатистических методов на примере картирования риска превышения пороговых значений загрязнения почвы.
Глава 10 посвящена комбинированным методам геостатистики и искусственных нейронных сетей (ИНС), которые были разработаны для решения проблемы анализа и моделирования данных в присутствии нелинейного крупномасштабного тренда.
Глава 11 содержит описание некоторых наиболее перспективных, на наш взгляд, направлений развития современной геостатистики: пространственновременно го моделирования, многоточечной статистики, теории байесовской максимальной энтропии.
В приложениях собрана дополнительная информация для облегчения работы с книгой и дальнейшего знакомства с геостатистикой. Математические символы, использованные в формулах, сведены в нотацию в приложении 1. Приложение 2 содержит определения базовых статистических величин, которые часто используются в книге. Таким образом, книгу можно использовать и как справочник по геостатистике. Для дальнейшего углубленного изучения геостатистики служат краткие обзоры геостатистических монографий, изданных на английском языке (приложение 3), и существующего программного обеспечения (приложение 4), а также список избранных геостатистических ресурсов в Интернете (приложение 5). В приложении 6 собраны ответы к упражнениям из различных глав книги. Приложение 7 содержит глоссарий ключевых понятий геостатистики.
За рамками настоящей книги осталось достаточно много смежных тем, которые, однако, не относятся напрямую к геостатистике. Например, географические информационные системы используются в качестве инструмента для получения пространственных данных и отображения результатов моделирования. Также в книге нет описания моделей машинного обучения (искусственных нейронных сетей, машин поддерживающих векторов и др.), которые в настоящее время активно используются наряду и совместно с геостатистикой. Описание методов, основанных на обучении, и их применение для пространственного моделирования можно найти в [Kanevski, Maignan, 2004; Advanced…, 2008].
Данные и примеры исследований, использованные в книге
Для иллюстрации возможностей и особенностей геостатистики помимо синтетических примеров использовались реальные данные из различных областей исследования. Мы специально старались расширить их разнообразие, чтобы показать широту возможных приложений геостатистики. Ниже описаны основные из них.
Климатические данные. Рассматривались два набора климатических данных. Первый представляет собой данные по усредненным за 10 дней выпадениям осадков в Швейцарии в 1986 г. Эти данные распространялись в рамках международного конкурса сравнения методов пространственной интерполяции (Spatial Interpolation Comparison — SIC’97) [SIC’97]. Описание данных и полученные результаты опубликованы в [Kanevski et al., 1998; SIC’97].
Второй набор климатических данных представляет собой мгновенный срез поля температуры (результат разового измерения на метеостанциях) в Приаралье. Эти данные распространялись среди участников гранта ИНТАС по Аральскому морю 1072 «Prospect for the development of natural-economic resources in the Kazakh Priaralie». Некоторые результаты их анализа представлены в [Kanevski et al., 2005].
Чернобыльское загрязнение почвы. Данные по загрязнению почвы 137Cs и 90Sr в Брянской области были первыми, на которых авторы использовали геостатистические методы и отрабатывали геостатистическую методологию в приложении к анализу пространственного загрязнения. Эти данные использовались во многих их работах [Kanevsky et al., 1996; Savelieva et al., 1998; Savelieva et al., 2005]. Авторы благодарны сотрудникам ИБРАЭ РАН С. В. Панченко, О. А. Павловскому и И. И. Линге за предоставленные данные и помощь в их обработке и интерпретации. Работы по анализу этих данных были поддержаны международными грантами CRDF RG2-2236, INTAS 94-2361 и ИНТАС INTAS 97-31726.
Загрязнение почвы и донных отложений. Кроме данных по загрязнению радиоактивными изотопами почвы в результате Чернобыльской аварии для иллюстрации использовались данные по пространственному загрязнению радиоактивными изотопами и тяжелыми металлами. Анализ данных по загрязнению 241Am проводился в рамках совместных исследований ИБРАЭ РАН и Sandia National Laboratory по программе Российской академии наук и Министерства энергетики США [Kanevski et al., 2002; Kanevski, 2006]. Данные по загрязнению тяжелыми металлами донных отложений Женевского озера были получены в рамках сотрудничества по программе ИНТАС (гранты INTAS 96-1957и INTAS 99-00099) [Parkin et al., 2001].
Гидрогеологические данные. Приведен пример моделирования гидрогеологического осадочного слоя в рамках гидрогеологической системы из 10 слоев, а также зонирования гидрогеологического слоя. Анализ этих данных проводился в рамках совместных исследований ИБРАЭ РАН и Pacific Northwest National Laboratory по программе Российской академии наук и Министерства энергетики США [Savelieva et al., 2002].
Электропотребление. В главе 10 рассмотрен пример использования геостатистики для описания неопределенности прогноза временно’ го ряда по электропотреблению в Московском регионе. Данные по электропотреблению были предоставлены «Энергосбытом» «Мосэнерго» [Арутюнян и др., 1999]. Работа проводилась в рамках соглашения о научно-техническом сотрудничестве между ОАО «Энергосбыт» «Мосэнерго» и ИБРАЭ РАН.
Распределение популяции крабов. В качестве иллюстрации применения нелинейных
методов геостатистики использовались данные траловых съемок пространственного
распределения различных видов крабов (краб опилио, краб Берди и камчатский
краб). Данные получены от Всероссийского научно-исследовательского института
рыбного хозяйства и океанографии (ВНИРО) для проведения совместных исследований
[Savelieva et al., 2007]. Авторы благодарны С. М. Гончарову и В. А. Бизикову за
предоставленные данные и продуктивное обсуждение полученных результатов.Издание
этой книги было бы невозможно без поддержки и помощи широкого круга людей как в
России, так и за рубежом.
Благодарности
В первую очередь авторы глубоко признательны профессору М. Ф. Каневскому, нашему бывшему научному руководителю и другу, за приобщение нас к геостатистике и бесценный опыт многолетней совместной работы, а также за глубокие обсуждения и идеи, многие из которых нашли место в этой книге. Мы рады возможности поддерживать постоянные научные контакты и вести совместные исследования с М. Ф. Каневским, который руководит Институтом геоматики и анализа риска в Университетe Лозанны (IGAR, University of Lausanne), Швейцария. При написании книги мы также использовали материалы книги, изданной М. Ф. Каневским на английском языке [Kanevski, Maignan, 2004], и сборника под его редакцией [Advanced…, 2008].
Издание настоящей книги было поддержано ИБРАЭ РАН. Авторы благодарны члену-корреспонденту РАН профессору Л. А. Большову и профессору Р. В. Арутюняну за поддержку и помощь.Авторы благодарны сотрудникам лаборатории моделирования окружающей среды и системных исследований С. Ю. Чернову и В. А. Тимонину за разработку пакета программ «Геостат Офис», который был незаменим в нашей научной деятельности и активно использовался для работы над настоящей книгой [Kanevski, Maignan, 2004]. Также авторы признательны коллегам и студентам ИБРАЭ РАН за участие в обсуждениях различных аспектов геостатистики и их приложений.
В. В. Демьянов глубоко благодарен профессору М. Кристи (M. Christie) из Университета Хериот-Ватт (Heriot-Watt University), Великобритания, за поддержку при написании книги, советы и помощь в научных исследованиях. Также В. В. Демъянов искренне признателен профессору П. Корбетту (P. Corbett), который ведет курс геомоделирования в Университете Хериот-Ватт, за полезные обсуждения и идеи.
В работе над книгой авторам помогали курсы лекций, которые они читают студентам. Курс «Методы анализа данных» для студентов третьего курса МФТИ читает Е. А. Савельева в ИБРАЭ РАН. В. В. Демьянов читает курс прикладной геостатистики для студентов-магистров в Институте нефтяного инжиниринга (Institute of Petroleum Engineering) Университета Хериот-Ватт.
Авторы благодарят коллегу и старого друга профессора М. Майгнана (M. Maignan) из Университета Лозанны за многолетнее сотрудничество, поддержку и обсуждение проблем геостатистики. Авторы признательны профессору Д. Кристакосу (G. Christakos) из Университета Сан-Диего, США, за многолетнее сотрудничество, помощь в освоении теории байесовской максимальной энтропии и предоставление пакета программ ВМЕlib для исследований, результаты которых приведены в настоящей книге [Christakos, 2000; Christakos et al., 2002]. Авторы также благодарны профессору Дж. Каерсу (J. Caers) и Стэнфордскому центру прогнозирования месторождений (SCRF, Stanford University, USA) за возможность использования моделей многоточечной статистики [SGeMS] и помощь в их освоении.
Литература
1. Арутюнян Р. В., Богданов В. И., Большов Л. А. и др. Прогноз электропотребления: Анализ временных рядов, геостатистика, искусственные нейронные сети. — М., 1999. — 45 с. — (Препринт ИБРАЭ; IBRAE-99-05).
2. Каневский М., Демьянов В., Савельева Е. и др. Элементарное введение в геостатистику. — М., 1999. — 136 с. — (Проблемы окружающей среды и природных ресурсов / ВИНИТИ; № 11).
3. Матерон Ж. Основы прикладной геостатистики. — М.: Мир, 1968. — 407 с.
4. Advanced Mapping of Environmental Data: Geostatistics, Machine Learning and Bayesian Maximum Entropy / Ed. M. Kanevski; ISTE Ltd. — [S. l.], 2008. — 313 p.
5. Christakos G. Modern Spatiotemporal Geostatistics. — New York: Oxford Univ. Press, 2000.
6. Christakos G., Bogaert P., Serre M. Temporal GIS: Advanced Functions for Field-Based Applications. — [S. l.]: Springer, 2002. — 250 p.
7. Kanevsky M., Arutyunyan R., Bolshov L. et al. Geostatistical Portrayal of the Chernobyl Fallout // Geostatistics Wollongong ’96 / Ed. E. Y. Baafi, N.A. Schofield. — [S. l.]: KluwerAcademic Publ., 1996. — Vol. 2. — P. 1043—1054.
8. Kanevski M., Demyanov V., Chernov S. et al. Neural Network Residual Kriging Application For Climatic Data // The J. of Geographic Information and Decision Analysis (GIDA). — 1998. — Vol. 2, № 2.
9. Kanevski M., Pozdnukhov A., McKenna S. et al. Transductive decision-oriented mapping of environmental data // Proceedings of IAMG2002 conference, September 2002, Berlin, Germany. — [S. l.], 2002. — P. 519—524.
10.
Kanevski M., Maignan M. Analysis and modelling
of spatial environmental data. — Lausanne: EPFL Press, 2004. — 288 p. — (With a
CD and educational/research MS Windows software tools)
11. Kanevski M., Pozdnukhov A., Tonini M. et al. Statistical Learning Theory for Geospatial Data. Case study: Aral Sea // 14th European colloquium on Theoretical and Quantitative Geography. Portugal, September 2005. — [S. l.], 2005.
12. Kanevski M., Demyanov V., Savelieva E. et al. Validation of Geostatistical and Machine Learning Models for Spatial Decision-Oriented Mapping // Proceeding of StatGIS 99 / Ed. J. Piltz, J. Heyn. — Klagenfurt, 2006.
13. Parkin R., Kanevski M., Maignan M. et al. Multivariate Geostatistical Mapping of Contamination in Geneva Lake Sediments: Case Study with Multigeo. — Moscow: Nuclear Safety Inst. RAS, 2001. — (Препринт / ИБРАЭ; IBRAE-01-4).
14. Savelieva E., Kanevski M., Demyanov V. et al. Conditional Stochastic Cosimulations of the Chernobyl Fallout // geoENV II — Geostatistics for Environmental Applications / Ed. J. Gomez-Hernandez, A. Soares, R. Froidevaux. — [S. l.]: Kluwer Academic Publishers, 1998. — Р. 453—464.
15. Savelieva E., Kanevski M., Timonin V. et al. Uncertainty in the hydrogeologic structure modeling // Proceedings of IAMG2002 conference, September 2002, Berlin, Germany. — [S. l.], 2002. — Р. 481—486.
16. Savelieva E., Demyanov V., Kanevski M. et al. BME Based Uncertainty Assessment of the Chernobyl Fallout // Geoderma. — 2005. — Vol. 128. — P. 312—324.
17. Savelieva E., Bizikov V., Goncharov S. et al. Stochastic Simulations for Assessment of Uncertainty of Spatial Distribution and Biomass of Marine Living Resources // Proceedings of the Sixth European Conference on Ecological Modelling, Triest, Italy, 27—30 November 2007. — [S. l.], 2007.
18.
S-GeMS The Stanford Geostatistical Modeling
Software (S-GeMS)
19.
SIC’97 Spatial Interpolation Comparison Exercise
1997
Луис А. Матерон, доктор философии | UTRGV
Луис А. Матерон, Ph.D.
Луис А. Матерон, доктор философии
Профессор
SCI 1.344 (офис)
Офис: (956) 665-7140
Область исследований
[email protected]
Курсы
Общая микробиология (BIOL3401)
Медицинская микробиология и иммунология (BIOL3303)
Молекулярная вирусология (BIOL4413 / 5404)
Образование
к.э.н. Микробиология.Государственный университет Миссисипи. 1982.
М.С. Микробиология. Университет Нового Южного Уэльса. Австралия. 1977
Б.С. Агрономия. Национальный университет Колумбии.
Сферы интересов
Азотфиксация, Rhizobium , бобовые, плодородие почвы, отбор штаммов, конкуренция, клубенькообразование.
Пищевая микробиология, Salmonella, Escherichia coli O157: H7, Listeria , колиформные бактерии, заражение фруктов и овощей, молочная кислота, водный раствор хлора, дезинфицирующие средства.
Исследования
Азотная фиксация
Симбиотические клубеньковые бактерии, широко известные как ризобии, имеют большое экологическое и сельскохозяйственное значение, поскольку их симбиоз с бобовыми культурами обеспечивает партнерам растения биологически фиксированным азотом. Таким образом, зернобобовые растения могут давать повышенный урожай без применения дорогостоящих промышленных азотных удобрений. Основная цель текущих исследований — расширить применение биологической фиксации азота в сельском хозяйстве Нижней долины Рио-Гранде на юге Техаса.Для достижения этой цели были определены две основные области исследований: сбор штаммов из всех сельскохозяйственных районов, конкурентоспособность штаммов с местными ризобиями и их долгосрочное сохранение в почве. Таксономическая характеристика бактериальных симбионтов из агрономически и экологически важных бобовых культур необходима для определения степени разнообразия популяций ризобий. Такие данные вместе с исследованиями конкуренции штаммов за клубеньки могут впоследствии увеличить производство биомассы и плодородие почвы.
Пищевая микробиология
Фрукты и овощи при ненадлежащем обращении могут служить переносчиками микроорганизмов, вызывающих порчу продуктов и болезни человека. Колиформные бактерии, в том числе фекальные колиформные бактерии, часто связаны со свежими продуктами. В нашей лаборатории в настоящее время мы изучаем несколько комбинаций дезинфицирующих средств (молочная кислота, цунами и водный хлор), поверхностно-активных веществ (тергитол), времени воздействия и температуры, чтобы получить более эффективное противомикробное действие на патогенные бактерии, такие как Salmonella. , Listeria и E.coli O157: H7. Мы заинтересованы в выращивании местных фруктов и овощей, а также в разработке наборов для быстрого обнаружения продуктов, импортируемых из Мексики. Другая цель — выявить источники загрязнения от сбора до упаковки в промышленных сараях.
Самые последние публикации
M. Li, J. Wang, Qi Zhan, L. Lin, A. Kuang, L. Materon, X.Ji. и Ю. Вэй. 2015. Выделение и характеристика литического холода-активного бактериофага MYSP06 из ледника Мингён в Китае.Современная микробиология. DOI 10.1007 / s00284-015-0926-3. Vol. 71 (6) 1-8 п.
Xu, F., B. Weng, R. Gilkerson, L.A. Materon , и K. Lozano. 2015. Разработка композитных нановолокон дубильная кислота / хитозан / поллулан из водного раствора для потенциальных применений в качестве перевязочного материала для ран. Углеводные полимеры 115: 16-24.
Минхут Д., К. Лозано, Л.А. Матерон , В. Чжао и К. Крисан. 2013. Функционализация поверхности нановолокон нейлона-6 за счет термического напыления тонких пленок серебра и антибактериальные свойства.Soc. Вакуумные установки для нанесения покрытий, ISSN 0737-5921.
Попеску Б.М., Н. Али, Г. Бастуря, Г.И. Comsa, L.A. Materon , M. Chipara. 2013. Одномерные наночастицы — Краткий обзор биологических, медицинских и токсикологических аспектов. Прикладная наука о поверхности 273: 2-6.
Мартинес, М.А., К. Дас, С. Сайколаппан, Л.А. Матерон, и С. Дхандаютхапани. 2013. Серин / треониновая фосфатаза, кодируемая MG_207 из Mycoplasma genitalium , имеет решающее значение для ее вирулентности.БиоМед Центральная микробиология 13:44.
Алтунтас Е.В., Коджан Д., Косансу С., Айхан К., В.К. Juneja и L.A. Materon . 2012. Чувствительность к антибиотикам и бактериоцину штаммов Listeria monocytogenes , выделенных из различных пищевых продуктов. Науки о продуктах питания и питании, 3: 363-368.
Веб-сайт последнего проекта
Птицы Колумбии
Биографическая справка
Materon Фамилия
Чтобы узнать больше о фамилии Materon , всегда нужно знать больше о людях, которые, вероятно, имеют общее происхождение и предков.Это одна из причин, почему это нормально, что фамилия Materon больше представлена в одной или даже в нескольких странах этого мира, чем у других людей. Здесь вы можете узнать, в каких странах планеты больше людей с фамилией Матерон .
Фамилия
Materon в миреГлобализация означает, что фамилии распространяются далеко за пределы страны их происхождения, так что можно найти африканские фамилии в Европе или индийские фамилии в Океании.То же самое происходит и с Materon , что, как вы можете подтвердить, можно сказать, что это фамилия, которая может присутствовать в большинстве стран мира. Так же, как есть страны, в которых наверняка толщина людей из-за фамилии Materon выше, чем в других странах.
Карта этого
Materon фамилияВозможность изучения на карте земного шара того, в каких странах на Земле находится больше Materon , нам очень помогает.Рассматривая карту для материальной страны, мы могли бы увидеть ощутимое количество людей из-за фамилии Materon , чтобы таким образом получить точную информацию обо всех Materon , которые вы могли в настоящее время получить в этой стране. Все это также помогает нам узнать не только происхождение фамилии Materon , но и то, каким образом люди, изначально являвшиеся членами семьи, носившей фамилию Materon , переехали и переехали.Таким же образом вы сможете увидеть, в каких местах они поселились и развились, поэтому, если Materon — наша фамилия, интересно, для каких других стран земного шара возможно, что одна из наши предки когда-то переехали в.
Страны с дополнительными
матеронами в мире- Колумбия (326)
- США (64)
- Эквадор (14)
- Бразилия (12)
- Венесуэла (4)
- Коста-Рика (3)
- Аргентина (1)
- Чили (1)
- Франция (1)
- Панама (1)
- Филиппины (1)
- Швеция (1)
В случае, если вы посмотрите это очень внимательно, на apellidos.de мы даем вам все необходимое, чтобы вы могли иметь реальные данные о том, какие страны имеют наибольшее количество людей из-за фамилии Materon во всем мире. Более того, вы можете просмотреть их в действительно графическом виде на нашей карте, на которой страны с наибольшим количеством людей с фамилией Materon показаны более сильными. Таким образом, с одного взгляда, вы можете легко определить, в каких странах Materon является общей фамилией, а в каких странах Materon является необычной или несуществующей фамилией.
Materon Значение, произношение, происхождение и нумерология
Нумерология имени Матерона — 5 , и здесь вы можете узнать, как произносится Матерон, происхождение имени Матерон, нумерологию и другие имена, похожие на Матерон.
Как произносится Materon?
Голосовое произношение:Щелкните и прослушайте аудио произношение несколько раз и узнайте, как произносится имя Матерон. Если вы чувствуете, что произношение должно быть лучше, запишите произношение своим голосом и помогите другим.
Запишите произношение своим голосом
Запись произношения
Примечание: попробуйте записать произношение в течение 3 секунд.
Начать запись
00:00
Мы продолжаем добавлять значения и другую информацию ко всем именам. Так что продолжайте посещать снова, чтобы узнать значение этого имени и другую информацию.
«Поиск заканчивается при запуске совместного использования»Если вы уже знаете значение Materon на английском или на любом другом языке, пожалуйста, поделитесь этим, это будет полезно для других пользователей, также вы можете редактировать любые данные, такие как пол, произношение и происхождение, для повышения точности.
Добавить комментарий