ВУЗ:
Составители:
30
щью
такой
модели
устанавливаются
значения
и
доля
неслучайной
составляющей
из
-
менчивости
,
а
по
соотношениям
расстояний
предельной
корреляции
для
различных
направлений
рассчитываются
показатели
анизотропии
изучаемого
состава
.
В
строе
-
нии
полезных
ископаемых
выявляются
элементы
их
неоднородности
,
а
характери
-
стики
изменчивости
изучаемых
свойств
оцениваются
не
в
заведомо
заданных
объе
-
мах
недр
,
а
на
том
структурном
уровне
,
который
выявляется
принятой
сетью
наблю
-
дений
.
Модели
типа
полигармонической
случайной
используются
в
условиях
прояв
-
ленной
периодичности
наблюдаемых
признаков
,
в
условиях
колебательного
процес
-
са
.
Для
количественного
описания
изменчивости
геологического
параметра
тогда
ис
-
пользуется
понятие
спектрального
состава
случайной
функции
.
Спектральная
плотность
дисперсии
рассчитывается
через
автокорреляционную
с
помощью
преобразования
Фурье
:
∫
⋅ω⋅⋅
π
=ω
n
0
OSxx
dhhC)h(K
2
)(S
.
При
решении
практических
задач
вследствие
дискретности
сети
наблюдений
спектральная
плотность
дисперсии
заменяется
линейным
спектром
амплитуд
гармо
-
ник
различной
частоты
∑ ∑
=
=
>
=
=
Ki
0K
Kn
0n
K
2
A
2
1
d
,
который
показывает
,
каким
образом
общая
дисперсия
признака
распределяется
между
отдельными
гармониками
.
Спектр
наблю
-
дений
амплитуд
записывается
в
виде
случайной
полигармонической
функции
F(x)=
ψ
(x)+n(x),
где
)x(CA
KOSK
γ
+
⋅
ω
⋅
=
ψ
-
неслучайная
полигармоническая
функ
-
ция
с
конечным
количеством
гармоник
К
, n(x) –
случайная
составляющая
наблю
-
даемой
изменчивости
признака
.
При
создании
моделей
аномальных
геохимических
полей
гидротермальных
ме
-
сторождений
золота
В
.
Г
.
Ворошиловым
[2007]
использованы
методы
группировки
переменных
– R-
факторный
,
дискриминантный
,
регрессивный
,
нейронные
сети
и
кластер
-
анализ
.
В
ряде
случаев
для
идентификации
строения
аномального
геохими
-
ческого
поля
необходимо
применять
методы
распознавания
образов
,
линейного
дис
-
криминантного
анализа
и
искусственных
нейронных
сетей
.
R-
метод
факторного
анализа
предполагает
вычисление
значений
факторов
пу
-
тем
перемножения
факторных
коэффициентов
на
концентрации
элементов
,
нормиро
-
ванные
на
среднее
содержание
по
выборке
.
Диапазон
колебаний
вычисляемых
вели
-
чин
по
всем
выборкам
должен
быть
примерно
одинаковым
,
по
средним
значениям
равным
нулю
.
При
вычислении
значений
факторов
используются
не
нормированные
содержания
элементов
,
а
их
кларки
концентраций
.
Матрица
факторных
коэффициен
-
тов
вычисляется
на
эталонном
объекте
.
В
итоге
составления
такой
модели
можно
не
только
визуально
оценивать
мор
-
фологию
аномальных
геохимических
структур
пространственно
разобщенных
объек
-
тов
,
но
и
количественно
оценивать
продуктивность
каждой
геохимической
ассоциа
-
ции
в
КК
·
м
2
.
Последняя
процедура
реализуется
в
последних
компьютерных
програм
-
мах
Surfer, ArcView
и
др
. (
см
.
рис
. 10).
На
примере
Таловского
колчеданно
-
полиметаллического
месторождения
Руд
-
ного
Алтая
показана
возможность
моделирования
системой
«
Геоскан
»:
к
кластеру
№
1
отнесены
элементы
Ag, Pb, Zn, As,
в
меньшей
мере
Mn, Cu, Ti.
Остальные
четыре
класса
имеют
близкий
состав
спектра
,
при
ведущей
роли
Ba, Pb
или
Ag,
но
меньшую
интенсивность
геохимических
преобразований
.
Это
отражается
в
значениях
функции
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 28
- 29
- 30
- 31
- 32
- …
- следующая ›
- последняя »
