Markov Chain-based multi-indicator geostatistical model
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摘要: 与传统基于交叉变差函数(cross-variogram)的多元指示地质统计模型相比,基于马尔可夫链的多元指示地质统计模型采用转移概率(transition probability)来描述区域化变量的空间变化,可以很好地反映复杂空间的连续性,弥补了传统地质统计模型没有考虑地质体分布存在不对称性的缺陷,简化了各向异性的处理过程,且在建立模型的过程中,融入了地质类型分布的比例、平均长度和相互间的迁移转换趋势等地质统计信息,使建模过程更直观,更易于理解.用这种方法建立的模型在理论上有比较成熟的随机理论支持,在实际应用中能更准确地反映地质体的空间分布特征.由于该模型考虑了地质体空间分布的连续性、不对称性和各向异性等特征,因此将其用于模拟地下含水层的空间结构,可以真实反映实际含水层的空间分布,为进一步模拟地下水运动提供有力支持.
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