1) indicator cokriging
指示协同克立格法
1.
Authors mainly studied second order moment of indicator kriging,indicator cokriging,indicator principal component kriging and order relation in temporal spatial domain.
探讨了时空域中的指示二阶距、主分量指示克立格法、指示协同克立格法和序次相关现象
2) co-inkriging
协同指示克里格
1.
In the application of the technique,the variogram in traditional geostatistics is replaced by the spectrum analysis function of transition probability matrix,and the method of co-inkriging and conditional simulation is used to the modeling.
为了刻画储水介质非均质性问题,本文采用了基于马尔柯夫地层序列分析的分布条件模拟方法,以转移概率矩阵的谱分析函数替代了传统地质统计学中的变差函数,利用协同指示克里格和条件模拟建立模型。
2.
In order to describe the heterogeneity of porous medium,this paper adopted the conditional simulation method based on Markov stratum sequence analysis,used eigensystem analysis of transition probability matrix instead of the traditional geo-statistics variogram,and constituted hydro-geological structure combined with co-inkriging method.
为了分析储水介质非均质性问题,采用了基于马尔柯夫地层序列分析的分布条件模拟方法,用转移概率矩阵的谱分析函数替代传统地质统计学中的变差函数,利用协同指示克里格方法和条件模拟建立结构模型。
3) indicator Kriging method
指示克立格法
1.
Application of indicator Kriging method for assessing nitrate content of regional shallow groundwater;
区域浅层地下水硝酸盐含量评价的指示克立格法
2.
The indicator Kriging method is applied to the research into the distribution pattern of w (Au)/ w (Ag) ratio and to the location of Au occurrence positions.
对归来庄金矿床的w(Au) /w(Ag)异常进行地质统计学研究 ,利用指示克立格法研究w(Au) /w(Ag)的分布规律 ,查明Au的赋存部位 ,并对该区今后工作提出建议 。
4) Indicator Kriging
指示克立格法
1.
In this paper, we give a detailed description of the indicator kriging theory and method.
用指示克立格法对未采样点处进行估值,估值结果显示含水层渗透性由山前向滨海逐渐变低,在垂直方向上,渗透性变化不明显,浅部比深部略好;同时给出了估计精度,并认为对估计精度不高的区域可通过增加适当的工程加以控制。
2.
This paper introduces Indicator Kriging of nonparametric geo-statistics into land value evaluation, and calculates Kriging function, on the basis of which it analyzes the spatial variation features of land value distribution, estimates the value of each evaluated unit, and presents an estimated error.
将非参数的地质统计学的指示克立格法引用到地价评估领域,计算出地价评估中的克立格函数,据此分析地价分布的空间变异特征,估算出各评估单元的地估算价值,并给出了估计误差。
5) co-kriging
协同克立格法
1.
Based on the sample data of topsoil PAHs in Tianjin areas, applying co-kriging techniques to carry out multiple statistic spatial estimation on PAHs, and further the accuracy problem of ordinary kriging and co-kriging in spatial estimation was studied.
协同克立格法能够很好地对PAHs进行多元空间估计,相对于普通克立格法来说,估计精度有了较大的提高。
2.
The study examined the performances of two interpolation methods which allow to account for auxiliary data: co-Kriging,regression-Kriging and tested against ordinary Kriging,to improve the interpolation of soil salinity.
以普通克立格法作为参考,利用辅助数据的两种预测方法,即协同克立格法和回归克立格法对海涂区土壤盐分进行空间内插计算,并在目标变量的采样数目不断减少的情况下,利用80个检验样本,对比了这3种方法的预测精度。
6) Co-Universal Kriging method
协同泛克立格法
补充资料：克立金法
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克立金法
克立金法基本原理
克立金法最初是由南非金矿地质学家克立格(d.g.krige)根据南非金矿的具体情况提出的计算矿产储量的方法；按照样品与待估块段的相对空间位置和相关程度来计算块段品位及储量，并使估计误差为最小。
克立金法基本原理是根据相邻变量的值(如若干样品元素含量值)，利用变差函数所揭示的区域化变量的内在联系来估计空间变量数值的方法。
地质变量是区域化变量，具有空间结构性，即在空间点x和x+h 处的变量值 z(x)和z(x+h) 具有自相关性。这种相关依赖于两点间的向量h和矿化特征。区域化变量的空间特征由变差函数来描述。
克立金法变差函数
变差函数为区域变量 z(x)的增量平方的数学期望，即区域化变量增量的方差。变差函数即是距离 h的函数，又是方向a的函数，通式可写成：
2r(h,a)=2r(h)=e{{z(x)-z(x+h)}2}
变差函数一般以变差曲线表示。由图可见，随着 h的增大，r（h）趋于稳定值，这时的h称为变程，记为a，它表示了变量从空间相关状态到不相关状态的转折点，而r （a）称为基台值(c+c0)。变程揭示了变量空间自相关性的影响范围，基台值反映了变量变异的强弱。当h趋于零时,r（h）的极限值即曲线在纵坐标的截距为块金常数（c0），它反映了变量随机性的大小。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。