Geostatistics

出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Chiles, Jean-Paul/ Delfiner, Pierre

页数:720

出版时间:1999-4

价格:$ 199.50

装帧:HRD

isbn号码:9780471083153

具体描述

A novel, practical approach to modeling spatial uncertainty.

This book deals with statistical models used to describe natural variables distributed in space or in time and space. It takes a practical, unified approach to geostatistics-integrating statistical data with physical equations and geological concepts while stressing the importance of an objective description based on empirical evidence. This unique approach facilitates realistic modeling that accounts for the complexity of natural phenomena and helps solve economic and development problems-in mining, oil exploration, environmental engineering, and other real-world situations involving spatial uncertainty.

Up-to-date, comprehensive, and well-written, Geostatistics: Modeling Spatial Uncertainty explains both theory and applications, covers many useful topics, and offers a wealth of new insights for nonstatisticians and seasoned professionals alike. This volume:

* Reviews the most up-to-date geostatistical methods and the types of problems they address.

* Emphasizes the statistical methodologies employed in spatial estimation.

* Presents simulation techniques and digital models of uncertainty.

* Features more than 150 figures and many concrete examples throughout the text.

* Includes extensive footnoting as well as a thorough bibliography.

Geostatistics: Modeling Spatial Uncertainty is the only geostatistical book to address a broad audience in both industry and academia. An invaluable resource for geostatisticians, physicists, mining engineers, and earth science professionals such as petroleum geologists, geophysicists, and hydrogeologists, it is also an excellent supplementary text for graduate-level courses in related subjects.

用户评价

《地质统计学》这本书给我带来了非常深刻的印象，首先它在理论构建上的严谨性是毋庸置疑的。从基础的随机过程理论，到克里金估值方法的推导，作者似乎毫不费力地将那些晦涩难懂的数学公式娓娓道来，仿佛是在与一位初学者耐心讲解。我特别欣赏书中对于变异函数（variogram）模型的探讨，无论是球状、指数型还是高斯型，作者都配以生动的图示和实际案例，清晰地展示了不同模型在描述空间连续性时的差异和适用场景。读完相关章节后，我感觉自己对空间数据的内在结构有了一种全新的认知，不再是机械地套用公式，而是能够深入理解为什么选择某一种模型比另一种模型更合理。书中对“非平稳性”的处理也值得称赞，这在很多传统的教科书中常常被简化或忽略，但作者却花了大量篇幅阐述如何通过分块平均或更复杂的模型去适应真实世界中可能存在的趋势和突变，这无疑极大地提升了本书的实践指导价值。

让我感到略微吃力但最终收获颇丰的是关于更高级主题的讨论部分。作者对于“外部漂移克里金”（Kriging with External Drift）和“共克里金”（Co-Kriging）的阐述，深度和广度都超出了我的预期。我原本以为这只是浅尝辄止的介绍，没想到作者竟然深入到了如何选择合适的外部变量、如何处理外部变量与目标变量之间的空间关系，甚至是当外部变量本身存在测量误差时的应对策略。这些内容对于处理多源异构空间数据，例如结合遥感影像数据与钻孔数据进行地质建模时，具有极其重要的参考价值。虽然这部分内容需要读者具备扎实的线性代数和概率论基础，但作者的逻辑组织能力极强，通过层层递进的推导，最终将复杂的耦合关系简化为可操作的步骤。读完后，我感觉自己对于如何整合不同类型地球科学数据的能力得到了质的飞跃。

这本书的叙述风格简直就像一位经验老到的地质工程师在跟你分享他多年积累的“江湖经验”，非常贴近实际应用中的痛点。它并没有将所有篇幅都塞满高深的数学推导，反而将大量的篇幅放在了案例分析和软件应用的前瞻性思考上。比如，在讲解“模拟”技术时，作者没有仅仅停留在序列高斯模拟的层面，而是进一步探讨了如何结合物理约束条件进行条件模拟，这对于石油、矿产勘探领域寻找最有可能的储层分布至关重要。我个人认为，这本书最成功的地方在于它教会了读者如何“批判性地”使用地质统计工具，而不是盲目相信某一个单一的估值结果。它强调了结果的不确定性评估，反复提醒读者要关注方差图，这对于需要向决策层汇报风险评估的专业人士来说，简直是醍醐灌顶。阅读过程中，我时常会停下来，对照自己手头正在处理的数据集，思考书中的方法论是否能更好地解决我的具体问题，这种互动感是我在其他同类书籍中很少体验到的。

总的来说，这本书的学术严谨性、工程实践性和对细节的关注达到了一个极高的平衡点，让人不得不佩服作者的功底。它更像是为那些希望将地质统计学从“工具箱”提升到“艺术”层面的人准备的进阶指南。书中对于“信息量”与“不确定性”之间辩证关系的反复强调，贯穿始终，这是本书最核心的哲学思想之一。它提醒我们，地质统计学的目标不是消除不确定性，而是量化和管理它。对于初学者而言，可能需要花费一些时间消化前几章的概率基础，但一旦跨过这个门槛，后续章节的学习体验将是极其流畅且充满洞见的。这本书无疑是我书架上最值得反复翻阅的关于空间数据分析的权威参考书之一。

这本书的排版和图表设计简直是一场视觉上的享受，这在技术类书籍中是相当罕见的。所有的空间示意图都采用了高分辨率的彩色插图，完美地展示了从二维平面到三维体元内的空间插值效果对比。尤其是在对比不同克里金方法的估值结果图时，那种细微的差异被图示得淋漓尽致。比如，当展示简单克里金与普通克里金在趋势明显区域的估值差异时，那种平滑过度与突变捕捉能力的对比，比任何文字描述都来得直接有力。此外，书中对一些经典研究案例的引用和回顾也做得非常到位，让读者能够追溯到地质统计学思想发展的脉络。这不仅仅是一本操作手册，更像是一部结合了历史回顾与前沿探索的学术著作，它成功地将一个略显枯燥的数学分支，用一种极具感染力的方式呈现了出来。