Метод интерполяции
Во вкладке Метод интерполяции, в диалоговом окне Статистика в области поиска, вы можете применить метод Обратных расстояний или Кригинг.
Метод обратных расстояний
Выберите метод модели оценки, а также настройте параметры моделирования:
Метод
Выберите метод АНИЗОТРОПНЫХ ОБРАТНЫХ РАССТОЯНИЙ (по умолчанию) или ОБРАТНЫХ РАССТОЯНИЙ в качестве метода оценки. Смотрите: Методы создания сеток для 2D-блоков
Степень метода обратных расстояний
При выборе этого метода взвешенное значение для каждой точки, которая попадает в эллипс поиска, является обратно пропорциональным ее расстоянию от центра блока с повышением до значения, которое вы вводите в поле Степень метода обратных расстояний.
Минимальное расстояние
Введите минимальное расстояние от пробы до центра моделируемого блока. Если истинное расстояние меньше, то вместо него будет использоваться минимальное расстояние. Этот способ позволяет избежать эффекта избыточного влияния проб, находящихся слишком близко к центру блока, но он не должен использоваться, если интерполяция требует соблюдения исходных данных.
Min значение в файл
Укажите минимальное значение, которое будет записано в Файл ввода.
Кригинг
Выберите метод кригинга и настройте параметры моделирования:
Метод
Если кригинг установлен на опцию ПРОСТОЙ, глобальное (общее) среднее будет константой для всей площади исследования. Если поле Среднее является пустым, глобальное среднее автоматически рассчитывается из данных ввода.
Если кригинг установлен на опцию ОРДИНАРНЫЙ, локальное среднее пересчитывается каждый раз, когда окрестность поиска помещается на центроид нового блока, однако остается постоянным в пределах этой окрестности.
Другие методы Кригинг также доступны во вкладке Блочная модель, в группе Оценка.
Тренд
Если кригинг установлен на опцию С ТРЕНДОМ (также известную как Универсальный кригинг), локальное среднее в пределах окрестности поиска моделируется как плавно меняющаяся функция координат, а не как константа. Тренд обычно моделируется как полиномиальная функция низкого порядка, такая как ЛИНЕЙНАЯ (степень 1), КВАДРАТИЧНАЯ (степень 2) или КУБИЧЕСКАЯ (степень 3).
В ситуации интерполяции (оценка значений в местах, окруженных входными данными) кригинг с трендом не дает никаких преимуществ по сравнению с обычным кригингом и оказывается в невыгодном положении из-за необходимости выполнять дополнительные вычисления. В ситуации экстраполяции (оценки значений в местах за пределами входных данных) универсальный кригинг может дать некоторые преимущества, но только если физика явления подсказывает наиболее подходящую модель тренда. В данном случае необходимо быть очень внимательными, поскольку оцененные значения будут очень сильно зависеть от выбранной модели (Goovaerts, 1997, стр.152).
Модель
Дважды щелкните в поле ввода Модель, чтобы загрузить набор форм. Как вариант, щелкните правой кнопкой мыши, чтобы настроить параметры модели полувариограммы. Смотрите: Параметры полувариограммы
Аддитивная постоянная
Если вы выбрали функцию преобразования НАТУРАЛЬНЫЙ ЛОГАРИФМ, на свое усмотрение задайте Аддитивную постоянную для улучшения соответствия между данными и истинным логнормальным распределением. Наилучшим способом для определения аддитивной постоянной будет вывести в просмотр гистограмму ваших данных (Статистика | Гистограмма), после чего необходимо нажать на кнопку Трехпараметрическое Ln в панели инструментов графика. Перейдите в раздел 4.2 "Clark and Harper" (2000), если вам требуется дополнительная информация по применению этой коррекции.
Обнулить отрицательные веса кригинга
Выберите опцию "Обнулить отрицательные веса кригинга", чтобы отрицательные веса не влияли на оценку. Тем не менее, пробы с нулевым весом все равно включаются в подсчет точек окрестности поиска, обеспечивая соблюдение условий для максимального и минимального количества проб.
Отрицательные веса кригинга возникают тогда, когда точки расположены очень близко, либо когда отдаленные точки маскируются или закрываются точками, расположенными более близко к интерполируемому блоку. При оценке содержаний отрицательные веса, как правило, являются нежелательными, стандартным действием в таких случаях будет активация опции Обнулить отрицательные веса.
Использовать тренд динамического поиска
Выберите этот параметр, чтобы использовать структурную интерпретацию необработанных данных для моделирования полувариограммы.
Двойным нажатием левой кнопки мыши (или с помощью кнопки поиска) выберите Файл тренда (*.mmstf). Файл структурного тренда, который вы выбираете, является выводом функции Создать тренд во вкладке Блочная модель, в группе Динамический тренд.
Если выбрана эта опция, ваши поля атрибутов (выше) должны будут ссылаться на всенаправленную вариограмму, созданную с использованием той же модели тренда.
Режим
Выберите режим (ТОЧКИ или БЛОКИ), чтобы рассчитать статистику для точке или блоков.
Используйте режим БЛОКИ для расчета оценки блоков, обычно он используется при оценке запасов руды. Каждый блок - это среднее из серии точек, которые случайно распределены в пределах блока. Если задан режим БЛОКИ, укажите параметры дискретизации.
