第一章地質(zhì)勘察中的統(tǒng)計(jì)分析方法概述第二章描述性統(tǒng)計(jì)在地質(zhì)數(shù)據(jù)中的應(yīng)用第三章推斷性統(tǒng)計(jì)在地質(zhì)勘察中的實(shí)踐第四章機(jī)器學(xué)習(xí)在地質(zhì)勘察中的前沿應(yīng)用第五章統(tǒng)計(jì)分析方法的綜合應(yīng)用與案例第六章統(tǒng)計(jì)分析方法的未來(lái)趨勢(shì)與展望01第一章地質(zhì)勘察中的統(tǒng)計(jì)分析方法概述地質(zhì)勘察與統(tǒng)計(jì)分析的交匯點(diǎn)地質(zhì)勘察作為資源勘探和環(huán)境監(jiān)測(cè)的關(guān)鍵手段，在21世紀(jì)面臨數(shù)據(jù)爆炸的挑戰(zhàn)。以某礦床勘探為例，2023年采集的巖心樣本數(shù)據(jù)超過(guò)10萬(wàn)組，傳統(tǒng)人工分析方法耗時(shí)且易出錯(cuò)。統(tǒng)計(jì)分析方法的應(yīng)用成為提升勘探效率的關(guān)鍵。統(tǒng)計(jì)分析通過(guò)數(shù)學(xué)模型揭示地質(zhì)數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律。例如，某礦床通過(guò)回歸分析預(yù)測(cè)礦層厚度，誤差從15%降至5%；通過(guò)聚類分析發(fā)現(xiàn)異常地質(zhì)體，準(zhǔn)確率達(dá)82%。統(tǒng)計(jì)分析方法分類：描述性統(tǒng)計(jì)（如均值、方差）、推斷性統(tǒng)計(jì)（假設(shè)檢驗(yàn)）、機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如隨機(jī)森林、SVM）。以某地?zé)崽锟碧綖槔?，使用K-Means聚類識(shí)別出3個(gè)地?zé)岙惓^(qū)，為鉆探定位提供依據(jù)。在數(shù)據(jù)采集階段，統(tǒng)計(jì)分析幫助地質(zhì)學(xué)家從海量數(shù)據(jù)中識(shí)別關(guān)鍵特征，如某礦床通過(guò)主成分分析（PCA）從200項(xiàng)地球化學(xué)指標(biāo)中提取3個(gè)主因子，對(duì)應(yīng)不同成礦階段。數(shù)據(jù)預(yù)處理是統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)，如某項(xiàng)目使用異常值檢測(cè)算法（如IQR）剔除某水系沉積物樣品中的12%異常數(shù)據(jù)，提高后續(xù)分析可靠性。模型構(gòu)建階段，統(tǒng)計(jì)方法將地質(zhì)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可解釋的模型，如某油田通過(guò)Lasso回歸篩選出5個(gè)關(guān)鍵地質(zhì)參數(shù)（孔隙度、滲透率、含油飽和度等），預(yù)測(cè)精度提升20%。決策支持階段，統(tǒng)計(jì)模型為勘探?jīng)Q策提供科學(xué)依據(jù)，如某地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)項(xiàng)目用時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)滑坡風(fēng)險(xiǎn)，提前預(yù)警成功率91%。統(tǒng)計(jì)分析已成為地質(zhì)勘察不可或缺的工具，其應(yīng)用水平直接決定地勘項(xiàng)目成功與否。地質(zhì)勘察中統(tǒng)計(jì)分析的價(jià)值鏈數(shù)據(jù)采集階段統(tǒng)計(jì)分析如何優(yōu)化數(shù)據(jù)采集過(guò)程數(shù)據(jù)預(yù)處理階段統(tǒng)計(jì)分析如何提升數(shù)據(jù)質(zhì)量模型構(gòu)建階段統(tǒng)計(jì)分析如何建立地質(zhì)模型決策支持階段統(tǒng)計(jì)分析如何輔助地質(zhì)決策結(jié)果驗(yàn)證階段統(tǒng)計(jì)分析如何驗(yàn)證地質(zhì)模型報(bào)告生成階段統(tǒng)計(jì)分析如何生成地質(zhì)報(bào)告地質(zhì)勘察中統(tǒng)計(jì)分析的實(shí)施框架數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計(jì)分析如何處理不同量綱的數(shù)據(jù)模型選擇統(tǒng)計(jì)分析如何選擇合適的模型結(jié)果驗(yàn)證統(tǒng)計(jì)分析如何驗(yàn)證模型結(jié)果交互可視化統(tǒng)計(jì)分析如何通過(guò)可視化展示結(jié)果報(bào)告生成統(tǒng)計(jì)分析如何生成地質(zhì)報(bào)告持續(xù)優(yōu)化統(tǒng)計(jì)分析如何持續(xù)改進(jìn)地質(zhì)勘察中統(tǒng)計(jì)分析的方法比較描述性統(tǒng)計(jì)推斷性統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)均值、方差、中位數(shù)等統(tǒng)計(jì)量地質(zhì)數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)和離散程度分析地質(zhì)數(shù)據(jù)的可視化展示假設(shè)檢驗(yàn)參數(shù)估計(jì)置信區(qū)間決策樹(shù)、支持向量機(jī)、深度學(xué)習(xí)等地質(zhì)數(shù)據(jù)的分類、回歸和聚類分析地質(zhì)現(xiàn)象的預(yù)測(cè)和識(shí)別02第二章描述性統(tǒng)計(jì)在地質(zhì)數(shù)據(jù)中的應(yīng)用描述性統(tǒng)計(jì)的地質(zhì)場(chǎng)景引入某花崗巖礦床采集了500個(gè)巖心樣本，包含20項(xiàng)物理化學(xué)指標(biāo)。直接觀察數(shù)據(jù)堆棧如同閱讀無(wú)標(biāo)點(diǎn)文獻(xiàn)，需統(tǒng)計(jì)方法提煉關(guān)鍵特征。描述性統(tǒng)計(jì)成為數(shù)據(jù)解讀的第一道防線。某礦床通過(guò)主成分分析（PCA）從200項(xiàng)地球化學(xué)指標(biāo)中提取3個(gè)主因子，對(duì)應(yīng)不同成礦階段。數(shù)據(jù)預(yù)處理是統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)，如某項(xiàng)目使用異常值檢測(cè)算法（如IQR）剔除某水系沉積物樣品中的12%異常數(shù)據(jù)，提高后續(xù)分析可靠性。在數(shù)據(jù)采集階段，統(tǒng)計(jì)分析幫助地質(zhì)學(xué)家從海量數(shù)據(jù)中識(shí)別關(guān)鍵特征，如某礦床通過(guò)主成分分析（PCA）從200項(xiàng)地球化學(xué)指標(biāo)中提取3個(gè)主因子，對(duì)應(yīng)不同成礦階段。數(shù)據(jù)預(yù)處理是統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)，如某項(xiàng)目使用異常值檢測(cè)算法（如IQR）剔除某水系沉積物樣品中的12%異常數(shù)據(jù)，提高后續(xù)分析可靠性。模型構(gòu)建階段，統(tǒng)計(jì)方法將地質(zhì)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可解釋的模型，如某油田通過(guò)Lasso回歸篩選出5個(gè)關(guān)鍵地質(zhì)參數(shù)（孔隙度、滲透率、含油飽和度等），預(yù)測(cè)精度提升20%。決策支持階段，統(tǒng)計(jì)模型為勘探?jīng)Q策提供科學(xué)依據(jù)，如某地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)項(xiàng)目用時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)滑坡風(fēng)險(xiǎn)，提前預(yù)警成功率91%。統(tǒng)計(jì)分析已成為地質(zhì)勘察不可或缺的工具，其應(yīng)用水平直接決定地勘項(xiàng)目成功與否。地質(zhì)勘察中描述性統(tǒng)計(jì)的應(yīng)用場(chǎng)景巖心樣本分析描述性統(tǒng)計(jì)如何分析巖心樣本數(shù)據(jù)地球化學(xué)數(shù)據(jù)分析描述性統(tǒng)計(jì)如何分析地球化學(xué)數(shù)據(jù)地球物理數(shù)據(jù)分析描述性統(tǒng)計(jì)如何分析地球物理數(shù)據(jù)沉積巖分析描述性統(tǒng)計(jì)如何分析沉積巖數(shù)據(jù)變質(zhì)巖分析描述性統(tǒng)計(jì)如何分析變質(zhì)巖數(shù)據(jù)礦床資源評(píng)估描述性統(tǒng)計(jì)如何評(píng)估礦床資源地質(zhì)勘察中描述性統(tǒng)計(jì)的方法比較均值、方差、中位數(shù)描述性統(tǒng)計(jì)如何分析地質(zhì)數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)和離散程度偏度、峰度描述性統(tǒng)計(jì)如何分析地質(zhì)數(shù)據(jù)的分布形態(tài)直方圖、箱線圖描述性統(tǒng)計(jì)如何可視化地質(zhì)數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖矩陣描述性統(tǒng)計(jì)如何分析地質(zhì)數(shù)據(jù)的相關(guān)性主成分分析描述性統(tǒng)計(jì)如何降維地質(zhì)數(shù)據(jù)聚類分析描述性統(tǒng)計(jì)如何分類地質(zhì)數(shù)據(jù)地質(zhì)勘察中描述性統(tǒng)計(jì)的應(yīng)用案例某礦床巖心樣本分析某地球化學(xué)數(shù)據(jù)分析某地球物理數(shù)據(jù)分析樣本數(shù)量：500個(gè)指標(biāo)數(shù)量：20項(xiàng)分析方法：主成分分析（PCA）樣本數(shù)量：1000個(gè)指標(biāo)數(shù)量：50項(xiàng)分析方法：均值、方差、偏度、峰度樣本數(shù)量：2000個(gè)指標(biāo)數(shù)量：30項(xiàng)分析方法：直方圖、箱線圖03第三章推斷性統(tǒng)計(jì)在地質(zhì)勘察中的實(shí)踐推斷性統(tǒng)計(jì)的地質(zhì)問(wèn)題導(dǎo)向某大型鉬礦床僅采集了200個(gè)鉆孔數(shù)據(jù)（n=200），需推斷整礦體（>10萬(wàn)m3）特征。推斷性統(tǒng)計(jì)成為從有限數(shù)據(jù)獲取可靠結(jié)論的橋梁。推斷性統(tǒng)計(jì)通過(guò)概率推斷為地質(zhì)決策提供科學(xué)依據(jù)。某權(quán)威機(jī)構(gòu)報(bào)告指出，假設(shè)檢驗(yàn)拒絕錯(cuò)誤結(jié)論的概率直接影響勘探投資回報(bào)率。在數(shù)據(jù)采集階段，推斷性統(tǒng)計(jì)幫助地質(zhì)學(xué)家從有限數(shù)據(jù)中推斷總體特征，如某礦床通過(guò)樣本數(shù)據(jù)建立泊松分布模型，推斷礦體平均品位0.82g/t（95%CI[0.78-0.86]）。數(shù)據(jù)預(yù)處理是推斷性統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)，如某項(xiàng)目使用正態(tài)性檢驗(yàn)（Shapiro-WilkW檢驗(yàn)）確認(rèn)數(shù)據(jù)分布，為選擇合適的統(tǒng)計(jì)模型提供依據(jù)。模型構(gòu)建階段，推斷性統(tǒng)計(jì)方法將地質(zhì)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可解釋的模型，如某油田通過(guò)多元線性回歸建立儲(chǔ)量與埋深關(guān)系（R2=0.75）。決策支持階段，推斷性統(tǒng)計(jì)模型為勘探?jīng)Q策提供科學(xué)依據(jù)，如某地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)項(xiàng)目用時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)滑坡風(fēng)險(xiǎn)，提前預(yù)警成功率91%。統(tǒng)計(jì)分析已成為地質(zhì)勘察不可或缺的工具，其應(yīng)用水平直接決定地勘項(xiàng)目成功與否。地質(zhì)勘察中推斷性統(tǒng)計(jì)的應(yīng)用場(chǎng)景礦床資源評(píng)估推斷性統(tǒng)計(jì)如何評(píng)估礦床資源地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測(cè)推斷性統(tǒng)計(jì)如何預(yù)測(cè)地質(zhì)災(zāi)害地下水污染溯源推斷性統(tǒng)計(jì)如何溯源地下水污染地?zé)崽锟碧酵茢嘈越y(tǒng)計(jì)如何勘探地?zé)崽锸涂碧酵茢嘈越y(tǒng)計(jì)如何勘探石油礦產(chǎn)資源勘探推斷性統(tǒng)計(jì)如何勘探礦產(chǎn)資源地質(zhì)勘察中推斷性統(tǒng)計(jì)的方法比較假設(shè)檢驗(yàn)推斷性統(tǒng)計(jì)如何進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)參數(shù)估計(jì)推斷性統(tǒng)計(jì)如何進(jìn)行參數(shù)估計(jì)置信區(qū)間推斷性統(tǒng)計(jì)如何計(jì)算置信區(qū)間回歸分析推斷性統(tǒng)計(jì)如何進(jìn)行回歸分析時(shí)間序列分析推斷性統(tǒng)計(jì)如何進(jìn)行時(shí)間序列分析空間統(tǒng)計(jì)推斷性統(tǒng)計(jì)如何進(jìn)行空間統(tǒng)計(jì)地質(zhì)勘察中推斷性統(tǒng)計(jì)的應(yīng)用案例某礦床資源評(píng)估某地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測(cè)某地下水污染溯源樣本數(shù)量：200個(gè)指標(biāo)數(shù)量：5項(xiàng)分析方法：多元線性回歸樣本數(shù)量：100個(gè)指標(biāo)數(shù)量：10項(xiàng)分析方法：時(shí)間序列分析樣本數(shù)量：50個(gè)指標(biāo)數(shù)量：8項(xiàng)分析方法：空間克里金模型04第四章機(jī)器學(xué)習(xí)在地質(zhì)勘察中的前沿應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的地質(zhì)數(shù)據(jù)范式革命某復(fù)雜巖體包含200種地球化學(xué)指標(biāo)，傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法難以處理。機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)非線性映射揭示地質(zhì)規(guī)律，成為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的地質(zhì)學(xué)新范式。機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)智能算法從地質(zhì)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)人眼不可見(jiàn)的規(guī)律。某權(quán)威報(bào)告指出，深度學(xué)習(xí)使某礦體發(fā)現(xiàn)率提升60%。在數(shù)據(jù)采集階段，機(jī)器學(xué)習(xí)幫助地質(zhì)學(xué)家從海量數(shù)據(jù)中識(shí)別關(guān)鍵特征，如某礦床使用主成分分析（PCA）從200項(xiàng)地球化學(xué)指標(biāo)中提取3個(gè)主因子，對(duì)應(yīng)不同成礦階段。數(shù)據(jù)預(yù)處理是機(jī)器學(xué)習(xí)方法應(yīng)用的基礎(chǔ)，如某項(xiàng)目使用異常值檢測(cè)算法（如IQR）剔除某水系沉積物樣品中的12%異常數(shù)據(jù)，提高后續(xù)分析可靠性。模型構(gòu)建階段，機(jī)器學(xué)習(xí)方法將地質(zhì)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可解釋的模型，如某油田通過(guò)Lasso回歸篩選出5個(gè)關(guān)鍵地質(zhì)參數(shù)（孔隙度、滲透率、含油飽和度等），預(yù)測(cè)精度提升20%。決策支持階段，機(jī)器學(xué)習(xí)模型為勘探?jīng)Q策提供科學(xué)依據(jù)，如某地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)項(xiàng)目用時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)滑坡風(fēng)險(xiǎn)，提前預(yù)警成功率91%。統(tǒng)計(jì)分析已成為地質(zhì)勘察不可或缺的工具，其應(yīng)用水平直接決定地勘項(xiàng)目成功與否。地質(zhì)勘察中機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景礦床勘探機(jī)器學(xué)習(xí)如何用于礦床勘探地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測(cè)機(jī)器學(xué)習(xí)如何用于地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測(cè)地下水污染溯源機(jī)器學(xué)習(xí)如何用于地下水污染溯源地?zé)崽锟碧綑C(jī)器學(xué)習(xí)如何用于地?zé)崽锟碧绞涂碧綑C(jī)器學(xué)習(xí)如何用于石油勘探礦產(chǎn)資源勘探機(jī)器學(xué)習(xí)如何用于礦產(chǎn)資源勘探地質(zhì)勘察中機(jī)器學(xué)習(xí)的方法比較決策樹(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)如何使用決策樹(shù)支持向量機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)如何使用支持向量機(jī)深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)如何使用深度學(xué)習(xí)隨機(jī)森林機(jī)器學(xué)習(xí)如何使用隨機(jī)森林神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)如何使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)地質(zhì)勘察中機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用案例某礦床勘探某地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測(cè)某地下水污染溯源樣本數(shù)量：1000個(gè)指標(biāo)數(shù)量：200項(xiàng)分析方法：隨機(jī)森林樣本數(shù)量：500個(gè)指標(biāo)數(shù)量：20項(xiàng)分析方法：深度學(xué)習(xí)樣本數(shù)量：200個(gè)指標(biāo)數(shù)量：10項(xiàng)分析方法：圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)05第五章統(tǒng)計(jì)分析方法的綜合應(yīng)用與案例統(tǒng)計(jì)分析全流程地質(zhì)應(yīng)用框架某大型地勘項(xiàng)目通過(guò)系統(tǒng)化統(tǒng)計(jì)方法實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)采集到成果評(píng)價(jià)的閉環(huán)管理。該方法使勘探成功率從32%提升至47%。在數(shù)據(jù)采集階段，統(tǒng)計(jì)分析幫助地質(zhì)學(xué)家從海量數(shù)據(jù)中識(shí)別關(guān)鍵特征，如某礦床通過(guò)主成分分析（PCA）從200項(xiàng)地球化學(xué)指標(biāo)中提取3個(gè)主因子，對(duì)應(yīng)不同成礦階段。數(shù)據(jù)預(yù)處理是統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)，如某項(xiàng)目使用異常值檢測(cè)算法（如IQR）剔除某水系沉積物樣品中的12%異常數(shù)據(jù)，提高后續(xù)分析可靠性。模型構(gòu)建階段，統(tǒng)計(jì)方法將地質(zhì)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可解釋的模型，如某油田通過(guò)Lasso回歸篩選出5個(gè)關(guān)鍵地質(zhì)參數(shù)（孔隙度、滲透率、含油飽和度等），預(yù)測(cè)精度提升20%。決策支持階段，統(tǒng)計(jì)模型為勘探?jīng)Q策提供科學(xué)依據(jù)，如某地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)項(xiàng)目用時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)滑坡風(fēng)險(xiǎn)，提前預(yù)警成功率91%。統(tǒng)計(jì)分析已成為地質(zhì)勘察不可或缺的工具，其應(yīng)用水平直接決定地勘項(xiàng)目成功與否。地質(zhì)勘察中統(tǒng)計(jì)分析的綜合應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)采集階段統(tǒng)計(jì)分析如何優(yōu)化數(shù)據(jù)采集過(guò)程數(shù)據(jù)預(yù)處理階段統(tǒng)計(jì)分析如何提升數(shù)據(jù)質(zhì)量模型構(gòu)建階段統(tǒng)計(jì)分析如何建立地質(zhì)模型決策支持階段統(tǒng)計(jì)分析如何輔助地質(zhì)決策結(jié)果驗(yàn)證階段統(tǒng)計(jì)分析如何驗(yàn)證地質(zhì)模型報(bào)告生成階段統(tǒng)計(jì)分析如何生成地質(zhì)報(bào)告地質(zhì)勘察中統(tǒng)計(jì)分析的綜合應(yīng)用案例某礦床綜合評(píng)價(jià)某地質(zhì)災(zāi)害綜合評(píng)價(jià)某地?zé)崽锞C合評(píng)價(jià)統(tǒng)計(jì)分析如何綜合評(píng)價(jià)礦床統(tǒng)計(jì)分析如何綜合評(píng)價(jià)地質(zhì)災(zāi)害統(tǒng)計(jì)分析如何綜合評(píng)價(jià)地?zé)崽?6第六章統(tǒng)計(jì)分析方法的未來(lái)趨勢(shì)與展望統(tǒng)計(jì)分析方法的未來(lái)趨勢(shì)統(tǒng)計(jì)分析通過(guò)數(shù)學(xué)模型揭示地質(zhì)數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律。例如，某礦床通過(guò)回歸分析預(yù)測(cè)礦層厚度，誤差從15%降至5%；通過(guò)聚類分析發(fā)現(xiàn)異常地質(zhì)體，準(zhǔn)確率達(dá)82%。統(tǒng)計(jì)分析方法分類：描述性統(tǒng)計(jì)（如均值、方差）、推斷性統(tǒng)計(jì)（假設(shè)檢驗(yàn)）、機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如隨機(jī)森林、SVM）。以某地?zé)崽锟碧綖槔?，使用K-Means聚類識(shí)別出3個(gè)地?zé)岙惓^(qū)，為鉆探定位提供依據(jù)。在數(shù)據(jù)采集階段，統(tǒng)計(jì)分析幫助地質(zhì)學(xué)家從海量數(shù)據(jù)中識(shí)別關(guān)鍵特征，如某礦床通過(guò)主成分分析（PCA）從200項(xiàng)地球化學(xué)指標(biāo)中提取3個(gè)主因子，對(duì)應(yīng)不同成礦階段。數(shù)據(jù)預(yù)處理是統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)，如某項(xiàng)目使用異常值檢測(cè)算法（如IQR）剔除某水系沉積物樣品中的12%異常數(shù)據(jù)，提高后續(xù)分析可靠性。模型構(gòu)建階段，統(tǒng)計(jì)方法將地質(zhì)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可解釋的模型，如某油田通過(guò)Lasso回歸篩選出5個(gè)關(guān)鍵地質(zhì)參數(shù)（孔隙度、滲透率、含油飽和度等），預(yù)測(cè)精度提升20%。決策支持階段，統(tǒng)計(jì)模型為勘探?jīng)Q策提供科學(xué)依據(jù)，如某地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)項(xiàng)目用時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)滑坡風(fēng)險(xiǎn)，提前預(yù)警成功率91%。統(tǒng)計(jì)分析已成為地質(zhì)勘察不可或缺的工具，其應(yīng)用水平直接決定地勘項(xiàng)目成功與否。統(tǒng)計(jì)分析方法的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)AI大模型與地質(zhì)統(tǒng)計(jì)的融合AI大模型如何與地