Variogrammi

Variogrammi eli variogrammifunktio on stokastiikassa ja tilastotieteessä käytettävä riippuvuuden määrän ilmaisemiseen käytettävä mitta. Stokastisissa prosesseissa, jotka muistuttavat esimerkiksi aikasarjoja, käytetään autokorrelaatiota prosessin sisäisen riippuvuuden mittaamiseksi. Satunnaiskentissä, jotka muodostetaan moniston formula_1 avulla, satunnaismuuttujien väliset riippuvuus ilmaistaan spatiaalisen autokorrelaation avulla. Korrelaatiota ilmaisevan variogrammin rinnalla käytetään myös korrelogrammia ja kovarianssifunktiota.
Kovarianssia käytetään sellaisten satunnaiskenttien yhteydessä, joilla on olemassa äärelliset odotusarvot ja toiset momentit. Jos toiset momentit ovat äärettömät, voidaan vielä käyttää variogrammia riippuvuuden määrän ilmaisemiseen. Variogrammeja käytettiin aluksi kaivosteollisuuden parissa geostatistiikassa, jonka puitteissa havaittiin, kuinka satunnaiskentän toinen momentti kasvoi kaivosalueen laajetessa liikaa. Variogrammien käyttö mahdollisti erityisesti kriging-estimoinnin, jolla suunniteltiin kaivoksen tuotantoa, mutta sen käyttö on levinnyt muillekin ympäristön suureita estimoiville aloille.
Semivariogrammi on variogrammin puolikas, vaikka joissakin teksteissä nämä kaksi sekoitetaan toisiinsa. Tässä artikkelissa variogrammia merkitään formula_2 ja semivariogrammia formula_3 (lue: "gamma"). Vaikka variogrammilla on tärkeä asema geostatistiikan teoriassa, käytetään kuitenkin sovelluksissa lähinnä semivariogrammia.
Määritelmä.
Satunnaiskentässä formula_4, missä formula_5, eri kohdissa sijaitsevien satunnaismuuttujien erotuksen formula_6 varianssi (lyhennetään "Var") antaa satunnaismuuttujien variogrammin arvon
formula_7
Koska satunnaismuuttujan formula_8 varianssi määritellään toisen keskusmomentin avulla
formula_9
voidaan erotuksen varianssi myös ilmaista keskusmomentin avulla
formula_10.
Tätä kutsutaan yleisesti variogrammiksi. Sovelluksissa käytetään yleisemmin semivariogrammia, joka on variogrammin puolikas formula_11
Tätä variogrammin yleistä määritelmää voidaan edelleen tarkentaa, mikäli saadaan tarkempia tietoja satunnaiskentän stationäärisyydestä ja laadusta. Mikäli variogrammin arvot riippuvat vain satunnaismuuttujien välisestä etäisyysvektorista formula_12voidaan edelliset lausekkeet kirjoittaa
formula_13
tai
formula_14
Stationääriset satunnaiskentät.
Näin määriteltynä huomioidaan se mahdollisuus, että variogrammilla voi olla eri arvoja jokaisen lähiympäristön pisteparin välillä. Käytännön sovellutuksissa tällainen teoreettinen variogrammi ei ole käyttökelpoinen, sillä sen selville saaminen näytteitä tutkimalla on epätodennäköistä. Optimaalinen toive on, että satunnaiskenttä on jossakin määrin stationäärinen.
On olemassa tilastollisia testejä riippuvuuksien paljastamiseksi. Eräs sellainen on Mantelin testi.
Stationäärisyyksiä.
Vahva stationäärisyys () tarkoittaa sitä, että jokainen satunnaiskentän satunnaismuuttuja on jakaumaltaan identtinen toisen satunnaismuuttujan kanssa ja että mikä tahansa satunnaismuuttujien kokoelman yhteisjakauma on identtinen missä tahansa muualla avaruudellisesti samoin järjestäytyneen satunnaismuuttujaparven yhteisjakaumaan kanssa. Yksinkertainen seuraus on, että kaikki satunnaismuuttujien momentit ovat samat ja niistä erityisesti odotusarvo ja kovarianssi. Jos odotusarvo on äärellisinä olemassa ja se on formula_15 voidaan odotusarvo vähentää jokaisen satunnaismuuttujan arvosta pois formula_16. Näin saadun modifioidun satunnaiskentän satunnaismuuttujien formula_17 odotusarvoksi tulee nolla formula_18 Kovarianssi pisteiden formula_19 ja formula_20 välille lasketaan silloin
formula_21
jolloin varianssi tulee olla arvoltaan sama kuin kovarianssi etäisyydellä formula_22 eli
formula_23
Viimeinen ehto on myös kovarianssifunktion olemassaoloehto, sillä sitä ei ole olemassa ilman äärellistä varianssia. Vahvasti stationäärisen satunnaiskentän riippuvuusilmiö levittäytyy samanlaisena läpi avaruuden sen eri suunnissa ja on helposti määritettävissä tilastollisin keinoin. Käytännön sovellutuksissa tällaisia kenttiä ei kuitenkaan juuri tavata ja siksi työhypoteesiksi otetaan heikommin stationäärisiä satunnaiskenttiä.
Heikosti stationäärinen () satunnaiskenttä ei ole yhtenäisesti jakautunut, koska satunnaiskentän satunnaismuuttujilla on vain samat odotusarvot ja varianssit (kaksi ensimmäistä momenttia) muttei samoja jakaumia. Tämä vastaa monien kenttätöiden tuloksia, jossa tilastoanalyysin tuloksena onnistutaan saadaan vain kaksi ensimmäistä momenttia. Muita satunnaiskentän piirteitä ei aina ole käytettävissä. Tarkemmissa geostatistisissa analyyseissä pyritään selvittämään vielä satunnaismuuttujien riippuvuuden määrä ja laatu. Lisäselvityksen tuloksena esitetään usein korrelogrammi tai kovarianssifunktio, jotka ilmaisevat pitoisuuden tai muun suureen jatkuvuuden määrää ja laatua. Tämäkään stationäärisyys ei kaikissa kenttätöissä toteudu. Esimerkiksi odotusarvo voi riippua paikasta eikä ole kaikkialla vakio ja eräillä kentillä satunnaismuuttujien varianssi kasvaa tutkimuskentän laajentuessa. Varianssi voi siis olla ääretön äärettömän laajalla tutkimuskentällä. Seuraava satunnaiskentän stationäärisyysehto onkin tällaisia tapauksia varten.
Sisäisesti stationäärinen () satunnaiskenttä määritellään modifioidun satunnaiskentän avulla. Jos satunnaiskentän satunnaismuuttujien erotukset muodostavat heikosti stationäärisen satunnaiskentän, voivat erotusten varianssit olla äärellisinä olemassa. Näitä tapauksia varten lasketaan satunnaismuuttujien välisten riippuvuuksien määrä variogrammin avulla. Variogrammissa tietyn erotusvektorin erottamien satunnaismuuttujien varianssi muodostaa variogrammifunktion yhden arvon. Laskemalla kaikkien eri etäisyydellä olevien satunnaismuuttujien erotuksen varianssin saadaan variogrammin kaikki arvot.
Koska variogrammi kehitettiin nimeen omaan sisäisesti stationäärisen satunnaiskentän riippuvuusfunktioksi, käytetään sitä siinä kovarianssifunktion sijasta. Se on kuitenkin myös käyttökelpoinen stationäärisemmissä satunnaiskentissä, joten seuraavassa käsitellään sen ominaisuuksia myös niissä.
Vahvasti stationääriset variogrammit.
Vahvan stationäärisyyden satunnaiskentässä formula_4, jossa on olemassa äärellinen odotusarvo formula_15 voidaan odotusarvo vähentää jokaisen satunnaismuuttujan arvosta pois formula_16. Tämän satunnaismuuttujien odotusarvo on silloin nolla formula_18 Jos satunnaiskentän formula_4 toiset momentit ovat äärellisinä olemassa, saadaan
formula_29
ja
formula_30 
Variogrammi on tällaisessa satunnaiskentässä
formula_31
formula_32
eli variogrammi on kovarianssifunktion yhdistelmäfunktio
formula_33
Semivariogrammi on silloin
formula_34 
Yleensä kovarianssit saavat suurimman arvonsa arvolla formula_22 ja muilla etäisyyden formula_36arvoilla pienempiä arvoja. Tämän vuoksi variogrammi on vahvasti stationäärisessä satunnaiskentässä ylhäältä rajoitettu funktio. Jos kovarianssi saa vain positiivisia arvoja, on semivariogrammin yläraja
formula_37
ja jos riippuvuus voi olla myös käänteistä ja formula_38 niin yläraja on kaksinkertainen
formula_39
Heikosti stationääriset variogrammit.
Heikon stationäärisyyden satunnaiskentässä on vahvaan stationäärisyyteen verrattuna suuri ehtojen huojennus se, että vain satunnaiskentän odotusarvosta ja kovarianssifunktiosta on selvä käsitys, mutta jakaumien laadusta ei tiedetä mitään. Odotusarvot ovat tietyn rajatun ympäristön formula_40 sisällä vakio eli formula_41 kun formula_42. Kovarianssin arvot ovat saman ympäristön sisällä
formula_43
ja sen vuoksi myös varianssi on äärellisenä olemassa. Koska vahvasti stationäärisessä satunnaiskentässä johdetaan odotusarvon, kovarianssifunktion ja variogrammin lausekkeet samanhenkisten olettamusten varassa, pätevät ne tässäkin stationäärisyyden hypoteesissä.
Jos odotusarvo ei olekaan vakio, vaan muuttuu paikan mukaan muodostaen esimerkiksi pitoisuuksien trendin, eivät edellä kuvatut olettamukset pidä enää paikkaansa. Toisaalta varianssi voi olla arvoltaan jopa ääretön, jolloin kovarianssifunktio ei esitä riippuvuutta luotettavalla tavalla. Silloin tulee riippuvuusfunktiona käyttää variogrammia.
Sisäisen stationäärisyyden variogrammi.
Mikäli lähekkäisissä pisteissä olevat satunnaismuuttujat muistuttavat laadultaan ja arvoiltaan toisiaan ja jos esimerkiksi samat odotusarvot, äärelliset toiset momentit tai varianssit eivät vaihtele satunnaiskentän eri osissa merkittävästi, voidaan silloin hyödyntää tilastollisesti koko satunnaiskentän mitattuja arvoja. Odotusarvot voivat muodostaa trendin eli odotusarvot ovat tietyssä suunnassa paikan funktio, joka näkyy jopa erotuksissa
formula_44.
Tällaisissa tapauksissa vain variogrammi olemassa
formula_45
ja se voidaan estimoida näyteotoksen perusteella koko satunnaiskentälle yhteisesti.
Jos satunnaiskenttä on riittävän stationäärinen, riippuu variogrammi vain suuntavektorista formula_46 (anisotropia)
formula_47
tai, kun satunnaismuuttujien erotus on sama kaikissa suunnissa, variogrammi riippuu vain pisteiden välisestä etäisyydestä formula_48 (isotropia)
formula_49
Sekä variogrammista että semivariogrammista käytetäänkin sovelluksissa kahta viimeiseksi esitettyä muotoa
formula_50
ja
formula_51 
Yleensä satunnaiskenttä ei toteuta heikon stationäärisyysden ehtoja ja silloin variogrammi ei ole enää ylhäältä rajoitettu. Semivariogrammi muistuttaa silloin enemmän logaritmista formula_52 (de Wijsin malli) tai lineaarista formula_53 mallia.
Variogrammin tulkinta.
Variogrammi antaa tavallisesti pienimmän arvon satunnaismuuttujille, jotka sijaitsevat lähellä toisiaan. Niiden riippuvuus on suurta ja sen vuoksi niiden saamat arvot ovat lähellä toisiaan. Silloin satunnaismuuttujien erotuksen varianssi on myös pieni. Riippuvuus vähenee, kun satunnaismuuttujat etääntyvät toisistaan, jolloin variogrammin arvot suurenevat. Variogrammin arvo origossa onkin nolla ja se kasvaakin varsin yleisesti etäisyyden kasvaessa.
Variogrammin estimaattori.
Variogrammin arvojen estimointi suoritetaan laskemalla sen arvoja näytteistä suoritetulla otoksella. Otos muodostetaan valikoimalla sopivan etäisyyden päässä toisistaan olevia näytteitä. Jos mitattava suure ei toista itseään (temperospatiaaliset satunnaismuuttujat) vaan se esiintyy pitkän aikaa samanlaisena, sanotaan sillä olevan vain yksi käytettävissä oleva reaalisaatio eli ulostulo. Silloin tulee satunnaiskentän olla stationäärinen ja kaikki näytteet edustavat tulkinnan mukaan samalla tavalla jakautuvia satunnaismuuttujia. Silloin näistä muodostettu variogrammi on luotettava riippuvuuden mitta. Satunnaismuuttujien formula_4 reaalisaatioita merkitään tässä formula_55.
Määritelmä.
Variogrammi estimoidaan mitatuista näytteistä laskemalla samalla etäisyydellä formula_36sijaitsevien näytteiden arvojen erotukset formula_57. Sama etäisyys voidaan korvata samalla etäisyysvälillä, jolloin aineisto on etäisyyden mukaan luokiteltua. Variogrammin estimaatti formula_58 on näiden erotusten neliöiden keskiarvo. Semivarigrammin estimaatti formula_59 (merkitään myös formula_60 ) on variogrammin puolikas:
formula_61 
missä formula_62 on etäisyydellä formula_36 olevien näytteiden lukumäärä. Jos satunnaiskenttä on anisotropinen, huomioidaan myös etäisyysvektorin suunta semivariogrammia laskettaessa. Silloin semivariogrammi on sekä etäisyyden että suunnan funktio. Estimoituihin semivariogrammin pisteisiin sovitetaan jokin ennalta valittu käyrä, joka antaa jatkuvan funktion ominaisuudet riippuvuuslaskuihin.
Esimerkki.
Eräs varhaisia krigingin sovelluskohteita oli geologinen malminarviointi. Siinä kallioon kairataan syviä reikiä, joiden kiviytimet nostetaan maanpinnalle analysoitavaksi. Tutkimuksissa kairauksia on voitu tehdä satoja ja niiden analysoitujen ytimien osat muodostavat tuhansien näytteiden tietokannan. Koska kunkin näytteen sijainti kalliossa tunnetaan, voidaan niiden arvot hyödyntää riippuvuusanalyysissä ja krigingestimoinnissa. Näytteistä lasketaankin estimointia varten semivariogrammit, joista tutkitaan riippuvuuden laatu ja vaikutusala.
Variogrammien approksimaatiofunktioita.
Yleisiä ominaisuuksia.
Huntu () tarkoittaa variogrammin ja semivariogrammin origossa olevaa epäjatkuvuuskohtaa ja se on seurausta satunnaiskentässä olevasta satunnaisuudesta, kun eri pisteiden arvojen välillä ei ole keskinäistä riippuvuutta, tai kun näytteiden suureiden arvoissa on mittausvirhettä. Kun lasketaan lähekkäisillä satunnaismuuttujilla semivariogrammin arvoja, saadaan raja-arvoksi huntua merkitsevä luku formula_64
formula_65
vaikka formula_66 
Kynnys () tarkoittaa semivariogrammin saamaa maksimiarvoa niissä tapauksissa, kun satunnaiskenttä on vahvasti- tai heikosti stationäärinen, odotusarvo on sekä äärellinen että vakio ja varianssi on äärellisenä olemassa. Kynnysarvo formula_67 saavutetaan yleensä vaikutussäteen jälkeen tai asymptoottisesti hyvin kaukana
formula_68 
Vaikutussäde () kertoo etäisyyden, jonka jälkeen variogrammi tai semivariogrammi saavuttaa suurimman arvonsa. Semivariogrammilla kyseinen arvo on satunnaiskentän varianssi.
Edelliset kolme ominaisuutta on mahdollista sisällyttää mihin tahansa sovituskäyrään, jolla approksimoidaan näytteistä saatua variogrammiaineistoa. Jos merkitään vaikutussäteen formula_69 sisällä variogrammifunktiota formula_70 sen ulkopuolella kynnystä formula_67 ja origossa huntua formula_72saadaan paloittaisella määrittelyllä semivariogrammiksi
&lt;math&gt;\gamma(h) =
 0, &amp; \mbox{jos }h=0 \\
 b+f(h), &amp; \mbox{jos }0&lt;h
Semivariogrammilla voi edelleen olla vielä monta sisäkkäistä vaikutussädettä ja mutkikas lausekerakenne.
Paljon käytettyjä semivariogrammikäyriä.
Alla on luettelo variogrammianalyysissä käytettävistä sovituskäyristä. Lausekkeissa vakio formula_67 tarkoittaa kynnyksen suuruutta, formula_36 etäisyyttä ja formula_69vaikutussädettä. Muut suureet, kuten esimerkiksi formula_76 ja formula_77, ovat käyrän sovittamisessa käytettäviä parametreja.