多点地统计学中训练图像选择的新策略

"在多点地统计学中，训练图像的选择对于建模效果至关重要。传统的重复概率指标无法全面描述训练图像中单个数据事件的关系。因此，研究提出了一个新的训练图像选择方法，利用单一数据事件的重复概率分布来评估训练图像的类型和稳定性。此外，重复概率的均值和偏差揭示了地质模型的平稳性，而数据事件不匹配的比率则体现了地质模式的多样性。通过综合考虑这些因素，可以更有效地选择最佳训练图像。仿真实验结果证明，优秀的训练图像应具备高重复概率兼容性、稳定分布的单个数据事件重复概率、较低的重复概率均值、低偏差以及低失配率。这种方法提高了训练图像选择的效率，为多点地统计模拟提供了可靠基础。" 在多点地统计中，训练图像扮演着核心角色，因为它们直接影响到建模的质量。传统的评估方法仅仅基于整体的重复概率，但这种方法忽视了训练图像内部单个数据事件之间的复杂关系。新方法引入了单一数据事件的重复概率分布，以此来表征沉积模式的类型和是否保持一致性，即所谓的“平稳性”。通过对这些概率分布的分析，可以更好地理解训练图像所代表的地质结构。 进一步地，研究中提到了重复概率的均值和偏差。这两个指标能够揭示训练图像地质模型的内在稳定性。均值较低通常意味着训练图像中的模式更为均匀，偏差较小则表示这些模式的重复性更好，更符合实际地质情况。另一方面，数据事件不匹配的比率是衡量训练图像多样性的关键指标，它反映了不同地质模式在图像中的存在程度。 为了选取最佳的训练图像，该方法综合了重复事件的概率与单个数据事件的整体重复概率。这个综合评估过程旨在寻找那些具有高度重复概率兼容性、稳定概率分布、低均值、低偏差以及低失配率的图像。这样的图像不仅能更准确地反映地质特征，而且有利于多点地统计建模的精确性。 通过一系列的仿真实验，新方法的有效性得到了验证。实验结果表明，采用这种方法选择的训练图像，其模拟结果更为接近真实的地质情况，从而为多点地统计学的应用提供了有力的支持。这种方法的引入不仅简化了训练图像的评估过程，还提高了建模的效率和准确性，对于地质勘探和资源预测等领域有着显著的实用价值。