克里金估值中条带效应的校正

矿业和石油勘探行业中的待分析数据多呈条带状分布,采用克里金插值易出现两个端点数据权值偏大的情况,即"条带(String)效应"。本文在传统克里金方法的基础上,根据目标变量与条件数据之间的距离对权值进行校正,使离待估点越近的数据点的权值越大,越远的数据点的权值越小。这种采用距离约束的克里金方法(DCSK)校正了简单克里金算法中的条带效应,利用FORTRAN编程语言实现了该方法并进行了实例验证。试验结果证实DCSK方法不仅消除了传统克里金方法引起的条带效应,而且其估计方差基本不变或略有增加,从而使得估计结果更接近实际情况。

采用有限域克里金方法进行校正条带效应

在克里金估值的过程中,在条件数据出现带状分布的情况时,两个端点条件数据的权值容易呈现偏大的条带效应。本文以简单克里金(SK)为例,针对其中产生的条带效应,运用有限域克里金方法(FDSK)对其进行了校正,并将距离约束克里金方法(DCSK)与该方法进行对比。FDSK方法的估计量是多个传统克里金估计量的线性组合,FDSK估计量中用到的权值是这些传统克里金权值的平均值。将FORTRAN的编程语言运用于FDSK方法,并利用FDSK方法进行了实例数值模拟。结果表明新方法不仅消除了传统克里金方法引起的条带效应,而且具有较高的估计精度,优于距离约束克里金方法。该方法的应用能够提高矿业和石油行业中估值和模拟计算的精度。