Copula Geostatistics - 因为'普通'并不总是最好的选择

扬声器：Sebastian博士，昆士兰大学天然气中心研究员研究员

抽象的：传统的地统计技术，如克里格或序贯高斯模拟复杂的环境系统。这些方法的关键问题是它们都是基于多元正常（或高斯）分布的假设，该分析通过定义导致空间对称性。然而，空间对称性是相当罕见的，因此其假设通常是不合适的真正空间依赖结构。空间Copulas是一种新的地质统计工具，超出了多元正常分布的假设。它们能够进行分析和随后的环境系统中全部空间依赖结构的建模。改进的这些不对称的建模导致对研究的系统的更现实的特征，这反过来可以导致改善依赖变量的建模能力（例如地下水流动和运输行为）。该研讨会旨在介绍空间不对称的概念以及Copulas如何作为检测和模拟这种不对称的工具。例子将用于可视化空间不对称性，并表明正常并不总是地质数据中的最佳选择。

生物：塞巴斯蒂安博士召集德国斯图加特大学的环境工程中持有BSC，MSC和博士学位。在2016年完成他的博士学位，2016年在“使用COPULAS”在2016年的“面向过程的空间随机场建模”之后，他始于昆士兰大学天然气中心的研究员。塞巴斯蒂安的研究侧重于开发地统计技术和反演方法，允许更现实的环境系统及其依赖变量。