# Jeoistatistik
Jeoistatistik mekansal ya da zamanmekansal veri kümelerine odaklanan istatistiklerin bir dalıdır. Madencilik faaliyetleri için cevher notlarının olasılık dağılımlarını tahmin etmek için geliştirilen, şu anda petrol jeolojisi, hidrojeoloji, hidroloji, meteoroloji, oşinografi, jeokimya, jeometalurji, coğrafya, ormancılık, çevre kontrolü, peyzaj ekolojisi, toprak bilimi ve tarım gibi (özellikle Hassas tarım olarak) farklı disiplinlerde uygulanır. Jeoistatistik coğrafyanın çeşitli dalları, hastalıkların yayılması (epidemiyoloji), ticaret ve askeri planlama (lojistik) uygulaması ve etkin mekansal ağların gelişmesini ilgilendiren özelliklerde uygulanır. Jeoistatistiksel algoritmalar coğrafi bilgi sistemleri (CBS) ve R istatistik ortamında dahil olmak üzere birçok yerde, birleştirilmiştir.


## Arka plan.
Jeoistatistik aradeğerleme yöntemleri yakından ilişkili olduğu, ancak çok basit bir aradeğerleme problemlerinin ötesine uzanır. Jeoistatistiksel teknikler mekansal tahmin ve simülasyon ile ilgili belirsizliği modellemek için rastgele fonksiyonu (veya rastgele değişken) teorisine dayalı istatistiki modellere dayanmaktadır. Böyle ters uzaklık ağırlığı, çiftdoğrusal aradeğerleme ve en yakın komşu aradeğerleme olarak basit aradeğerleme yöntemleri/algoritmaları, bir dizisi zaten iyi Jeoistatistikte önce biliniyordu. Jeoistatistik bağıntılı rassal değişkenler kümesi olarak bilinmeyen yerlerde dikkate alarak aradeğerleme sorununun ötesine geçer.
"Z"(x) belirli bir konum x ilgili değişkenin değeri olsun. Bu değer bilinmiyor (örneğin sıcaklık, yağış, Piezometrik seviye, jeoloji fasiyesi, vb.). Ölçülebilir konum x değeri var olmasına karşın, jeoistatistikte ölçülen değil ya da henüz ölçülmüş değildir çünkü bu değer rastgele düşünülmektedir. Ancak, "Z"(x) rastlantısallığı eksiksiz, ancak değer Z hakkında bilinen bazı bilgilere bağlıdır birikimli dağılım fonksiyonu (BDF) tarafından tanımlanan değildir "Z"(x):
F(𝑧, 𝐱) = Prob {Z(𝐱) ⩽𝑧 |information }. 
Genellikle "Z" değeri x'e yakın yerlerde biliniyor ise (ya da x bölgesinde yer alıyorsa) bu komşuluk tarafından "Z"(x) ve birikimli dağılım fonksiyonu sınırlanabilir: bir yüksek uzamsal süreklilik varsayılır ise "Z"(x) sadece komşuluk bulunabilir benzeyen değerlere sahip olabilir. Tersine, uzamsal süreklilik "Z"(x) yokluğunda herhangi bir değer alabilir. Rastgele değişkenlerin uzamsal süreklilik gibi çoklu nokta simülasyonu ya da pseudo gibi diğer yöntemleri kullanarak varyogram tabanlı jeoistatistik durumunda parametrik fonksiyon ya olacak ya da parametrik olmayan forma sahip olabilir mekansal süreklilik modeli genetik teknikleri ile tanımlanır.
Tüm etki alanında tek bir uzamsal modeli uygulayarak, tek "Z" durağan süreç varsayımına dayanır. Aynı istatistiksel özellikleri, tüm etki alanında geçerli olduğu anlamına gelir. Birkaç jeoistatistiksel yöntem bu durağanlık varsayımı rahatlatıcı yollarını sağlamaktadır.
Bu çerçevede, bir iki modelleme hedeflerini ayırt edebilirsiniz:
  - Tipik olarak beklenti, medyan veya birikimli dağılım fonksiyonu "f"("z",x) modu ile, "Z"(x) değerini tahmindir. Bu, genellikle bir tahmin sorunu olarak ifade edilir.
  - Tüm olasılık yoğunluk fonksiyonu "f"("z",x) örnekleme aslında her yerde bunun her olası sonucu göz önüne alınır. Bu genellikle "Z" birkaç seçeneğin haritaları oluşturarak yapılır. "N" ızgara düğümleri (ya da piksel)'de ayrıklaştırılmış bir etki düşünür. Her gerçekleşme tam "N"-boyutlu ortak dağılım fonksiyonunun bir örneğidir.
 F(𝐳, 𝐱) = Prob {Z(𝐱_1) ⩽z_1, Z(𝐱_2) ⩽z_2, ..., Z(𝐱_N) ⩽z_N }.
Bu yaklaşımda, enterpolasyon sorununa birden çok çözümün varlığı kabul edilmiştir. Her gerçekleşme gerçek değişkenin ne olabileceğinin olası bir senaryosu olarak kabul edilir. Tüm ilişkili iş akışları daha sonra gerçekleşmelerinde topluluk dikkate alınarak ve dolayısıyla olasılık tahmini izin tahminlerinden bir araya gelirler. Bu nedenle, jeoistatistiği genellikle oluşturmak veya ters problemleri çözerken uzamsal modelleri güncellemek için kullanılır.
Bir dizi yöntem, her iki jeoistatiksel tahmini ve birden fazla gerçekleşmelerinin yaklaşımları mevcuttur. Birçok danışma kitapları disipline kapsamlı bir bakış sağlar.


## Yöntemler.
### Tahmin.
#### Kriging.
Kriging rastgele alanının değeri enterpolasyonu yapmak jeoistatiksel tekniklerin bir grubu olduğu (örneğin, yükseklik, z, coğrafi konum bir fonksiyonu olarak manzara) yakın yerlerde değeri gözlemlerinden gözlemlenmeyen bir konumda olduğu varsayılır.


#### Gösterge kriging.
Çoklu Gösterge krige yöntemi (ÇGK) gibi sıradan kriging mineral mevduat modelleme ve kaynak blok model tahmininde diğer teknikler, bir son ilerlemedir. Başlangıçta, ÇGK daha doğru genel küresel maden yatağı konsantrasyonlarını veya notları tahmin verebilecek yeni bir yöntem olarak önemli olacağını gösterdi.


### Simülasyon.
  - Toplama
  - Ayrıştırma
  - Dönüşlü bantlar
  - Cholesky Ayrışımı
  - Törpülenmiş Gaussian
  - Plurigaussian
  - Tavlama
  - Tayfsal simülasyon
  - Ardışıl Gösterge
  - Ardışıl Gaussian
  - Dead Leave
  - Geçiş olasılıkları
  - Markov zinciri jeoistatistik
  - Markov örgü modelleri
  - Destek vektör makinesi
  - Boolean simülasyonu
  - Genetik modelleri
  - Sözde genetik modelleri
  - Hücresel özdevinirler
  - Çoklu Nokta Jeoistatistik (ÇNJ)


## Tanımlar ve araçlar.
  - Bölgeselleştirilmiş değişken teorisi
  - Kovaryans fonksiyonu
  - Yarı değişiklik
  - Varyogram
  - Krige yöntemi
  - Menzil (jeoistatistik)
  - Denizlik (jeoistatistik)
  - Nugget etkisi
  - Eğitim görüntüsü


## Jeoistatistik ilgili ana bilim dergileri.
  - Su Kaynakları Araştırma
  - Su Kaynakları konusundaki gelişmeler
  - Yeraltı Suyu
  - Matematiksel Yerbilimleri
  - Bilgisayar ve Yerbilimleri
  - Hesaplamalı Yerbilimleri
  - J. Soil Amerika Bilimi Derneği
  - Çevremetrik
  - Çevre Uzaktan Algılama
  - Stokastik Çevre Araştırma ve Risk Değerlendirmesi


## İlgili yazılım.
  - R programlama dili jeoistatistik için adanmış yaklaşık 20 diğer paketleri vardır ve yaklaşık 30 uzamsal istatistik diğer alanlar için adanmıştır.
  - D-STEM zamanmekansal tek değişkenli ve çok değişkenli veri kümeleri idare edebilir MATLAB diline dayalı bir yazılımdır.