Abstract
Bir sahada rastlantı değişkenin çok yüksek veya çok düşük aykırı değerlere sahip alanlarında
daha yoğun örnekleme, değişkenin dağılımını daha iyi anlayabilmek adına, genellikle tercihli
olarak yapılmaktadır. Ancak bu durum, bu değişkenin gerçek dağılımı ile yanlı bir farkın
ortaya çıkmasına neden olmaktadır. Tercihli örneklemeden kaynaklanan yanlı ortalama farkını
önlemek için, numuneler düzenli aralıklarla veya rastgele toplanmalıdır. Alternatif olarak,
değişkenin saha genelindeki ortalamasını doğru bir şekilde ortaya koymak için hücresel küme
ayrıştırma yöntemi (cell declustering) uygulanmalıdır. GUIDE (Geostatistical Utility in Domaining
and Estimation) mekansal verilerin istatistiksel analizi, krigleme yöntemi ile kestirimi
ve jeolojik homojen bölgelerin belirlenmesi için çözüm araçları barındıran modüler uygulamalar
bütününden oluşan bir bilgisayar programıdır. Bu çalışmanın amacı, GUIDE ile hücresel
küme ayrıştırma uygulaması sunmaktır. Yeraltı suyu arsenik ölçümlerinin analiz değerleri ile
programın işleyişi durum çalışması olarak verilmiştir. Durum çalışmasında yüksek arsenik
değerlerinin tercihli olarak yoğun şekilde örneklenmesi sonucunda ortaya çıkan istatistikler
ile hücresel küme ayrıştırma uygulandıktan sonra oluşan istatistikler ve histogram sonuçları
karşılaştırılmıştır.
References
- Deutsch, C.V., Journel, A.G., 1998. GSLIB: Geostatistical Software Library: and User’s Guide,2nd Ed. New York: Oxford University Press.
- Deutsch, C.V., Frykman, P., Xie, Y.L., 1999. Declustering with Seismic or “soft” Geologic Data, Centre for Computational Geostatistics Report One 1998/1999, University of Alberta.
- Pyrcz, M.J., Deutsch, C.V, 2002. Declustering and Debiasing. In Centre for Computational Geostatistics, Paper 62, Annual Report 4.
- Renard, D., Bez, N., Desassis, N., Beucher, H., Ors, F., Laporte, F., 2020, RGeostats: The Geostatistical package. MINES ParisTech
- WHO, 2021, https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/arsenic, (Erişim tarihi: 25/03/2021)
Abstract
References
- Deutsch, C.V., Journel, A.G., 1998. GSLIB: Geostatistical Software Library: and User’s Guide,2nd Ed. New York: Oxford University Press.
- Deutsch, C.V., Frykman, P., Xie, Y.L., 1999. Declustering with Seismic or “soft” Geologic Data, Centre for Computational Geostatistics Report One 1998/1999, University of Alberta.
- Pyrcz, M.J., Deutsch, C.V, 2002. Declustering and Debiasing. In Centre for Computational Geostatistics, Paper 62, Annual Report 4.
- Renard, D., Bez, N., Desassis, N., Beucher, H., Ors, F., Laporte, F., 2020, RGeostats: The Geostatistical package. MINES ParisTech
- WHO, 2021, https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/arsenic, (Erişim tarihi: 25/03/2021)
Details
| Primary Language | Turkish |
|---|---|
| Subjects | Geological Sciences and Engineering (Other) |
| Journal Section | Research Article |
| Authors | |
| Publication Date | August 2, 2021 |
| Published in Issue | Year 2021 Issue: 20 |
Cite
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Authors transfer copyright to the publisher for the accepted submissions.