1、地球科学中的数据分析与MATLAB应用

地球科学中的数据分析与MATLAB应用

1. 地球科学数据处理概述

地球科学家在探索地球的过程中，需要对自然过程进行观测并收集数据。他们会提出并检验关于特定区域地质结构形成力量的假设，同时对地球未来的变化进行预测。在这一系列过程中，数据的获取和分析起着关键作用。借助MATLAB软件，我们可以通过实例学习一些重要的数据处理方法，并将这些方法应用到实际数据的分析中。

2. 数据收集

地球科学中的大多数数据集样本量有限，且存在大量不确定性。这些数据集通常用于描述大型自然现象，如花岗岩体、大型滑坡或广泛分布的沉积单元。为了通过小样本预测大总体的特征，合适的采样策略至关重要。
- 样本大小 ：样本大小包括样本体积、重量和数量。在实验室分析中，样本的重量或体积可能是关键因素，而且大多数统计方法对样本大小也有最低要求。样本大小还会影响从单个样本中可采集的子样本数量。如果总体不均匀，样本需要足够大以代表总体的变异性，但为了减少分析的时间和成本，样本又应尽可能小。建议在确定合适的样本大小之前，先收集较小的试点样本。
- 空间采样方案 ：空间采样方案的设计取决于露头或其他适合采样材料的可用性。在采石场采样通常会得到聚类数据，而沿着公路切口、海岸线悬崖或陡峭峡谷采样则会形成一维的横向采样方案。在完全暴露或没有资金限制的情况下，可以设计更均匀的采样模式。规则采样会使样本位置呈网格分布，而均匀采样则是在网格内随机确定采样点。然而，均匀间隔的采样位置可能会错过区域内的小规模变化，如花岗岩体内的薄基性岩脉或化石的局部出现。

以下是常见的采样方案：
| 采样方案 | 描述 |