常用的空间预测方法

A. 目前，目前关于蛋白质的空间结构的预测有哪些方法和手段，效果如何

1、通过实验的方法预测蛋白质结构，即对蛋白质晶体使用X射线衍射或核磁共振，得到晶体电子密度等方面的信息，从而分析蛋白质结构。这是结构生物学的方法。该方法结果准确可信，但是工作量大，难度也比较高。例如要结晶得到纯度高的蛋白质晶体有时候是很困难的，各种条件要慢慢摸索，往往要靠运气。
2、用计算机程序，根据已有的蛋白质序列只是推测未知蛋白的结构。因为蛋白质序列有保守性，而且一定的序列其折叠方式是有规律的。这样的方法依靠好的算法，推测结构速度比较快，但是精确性比较差。

B. 预测的基本方法有哪些

需求预测主要方法有：定性预测法、定量预测法。需求预测，是指估计未来一定时间内，整个产品或特定产品的需求量和需求金额。定性预测法是基于判断、直觉和经验判断的方法，本质上来说是主观的。包括德尔菲法、部门主管人员意见法、用户调查法、销售人员意见法等。它们的不科学性使得它们很难标准化，准确性有待证实。定性预测法是根据已掌握的比较完善的历史统计数据，运用一定的数学方法进行科学的加工整理，借以揭示有关变量之间的规律性联系，用于预测和推测未来发展变化情况的一类预测方法。

C. 泥石流的空间预测

泥石流的空间预测主要是通过对泥石流形成条件调查的历史资料分析而进行的区划工作。

(一)泥石流形成条件调查

此项工作的目的是查明泥石流的形成条件及其在历史上和现状条件下的活动规律和规模，并判定泥石流的发展趋势和危险程度。泥石流形成条件的调查包括对工作区地层岩性、地形地貌、地质构造、泥石流沟流域规模及各沟谷的调查和分析。并估算流域内松散碎屑物质的集聚数量，对泥石流发育程度和潜在可能性进行区域的划分，最终绘制成泥石流分布图。

(二)泥石流区划

泥石流分布的不均匀性是由其地形特征、地质条件和降水特征所决定的。泥石流的发育分区图的绘制是进行空间预测的主要方法。根据用途不同，一般分三种比例尺进行编制。

1.大区域的泥石流区划

比例尺一般为1∶100万或更小，主要是为了判明一个省或全国泥石流危险区(高发区)的大体分布状况。该图的编制往往是根据泥石流形成条件的区域综合叠加绘制的，一般情况是，地形相对高差大，沟谷密度大，地震频繁，新构造运动强烈，软弱地层出露较广泛，降水量大的山地丘陵往往是泥石流的高发区。对于某些条件突出，而另一些条件不很突出的地区，可结合历史资料和野外资料进行下一等级的划分。

2.中等区域泥石流的划分

比例尺一般为1∶10万～1∶50万，主要目的是作为当地(县、市)经济技术开发和建设规划的防灾减灾依据。此类图件是在查清泥石流沟谷的数量、各沟谷的自然条件、人为活动状况和泥石流活动状况的基础上绘制的。为此，应建立起各沟谷的特征数据库，包括沟谷的长度、宽度、纵坡、流域面积、流域比降、植被覆盖度、密度、各流域地层岩性、厚度、成因及地质构造情况等。同时，还应附有降水等值线图和多年暴雨高发区的统计图等。根据这些条件和数据划分不同的等级，通过遥感和GIS技术进行分区。

3.小区域的泥石流分布图

比例尺一般为1∶1万～1∶5万，这类图主要用于对某些山地、城市附近泥石流形成可能性的预测图件，用以拟定泥石流防治措施和GPS定位观测的依据。此类图件是在中等区域调查基础上进一步细化而成。除中等区域外，应有各方面的具体指标和参数，并通过历史资料分析其暴发周期、运动的特征值及可能的规模。对重点的泥石流沟谷应对其固体物质的积累量做出估算。

D. 预测的方法有很多，最基本的有哪些

定量分析方法和定性分析方法. (1)定量分析方法(数量方法) 包括趋势分析法(时间序列分析法,外推分析法)和因果分析预测法. (2)定性分析方法包括非数量分析方法的集合意见法和判断分析法――基本的定性分析方法.

预测（forecasting）是预计未来事件的一门艺术，一门科学。它包含采集历史数据并用某种数学模型来外推与将来。它也可以是对未来的主观或直觉的预期。它还可以是上述的综合，即经由经理良好判断调整的数学模型。

进行预测时，没有一种预测方法会绝对有效。对一个企业在一种环境下是最好的预测方法，对另一企业或所在企业内另一部门却可能完全不适用。无论使用何种方法进行预测，预测的作用也是有限的，并不是完美无缺。

但是，几乎没有一家企业可以不进行预测而只是等到事情发生时再采取行动，一个好的短期或长期的经营规划取决于对公司产品需求的预测。

类型

按在规划未来业务方面企业使用可分三种类型的预测：经济预测（economic forecasts）、技术预测(technological forecasts)、需求预测（demand forecasts）。

1、 经济预测（economic forecasts）,通过预计通货膨胀率、货币供给、房屋开工率及其它有关指标来预测经济周期。

2、 技术预测(technological forecasts),即预测会导致产生重要的新产品，从而带动新工厂和设备需求的技术进步。

3、 需求预测（demand forecasts），为公司产品或服务需求预测。这些预测，也叫销售预测，决定公司的生产、生产能力及计划体系，并使公司财务、营销、人事作相应变动。

按它包含的时间跨度来分类，也有三种分类：短期预测、中期预测、长期预测

1、短期预测。短期预测时间跨度最多为1年，而通常少于3个月。它用于购货、工作安排、所需员工、工作指定和生产水平的计划工作。

2、中期预测。中期预测的时间跨度通常是从3个月到3年。它用于销售计划、生产计划和预算、现金预算和分析不同作业方案。

3、长期预测。长期预测的时间跨度通常为3年及3年以上。它用于规划新产品、资本支出、生产设备安装或天职，及研究与发展。

E. 空间分析方法如何解决预测和预报问题

摘要 空间信息量算是空间分析的定量化基础。空间实体间存在着多种空间关系，包括拓扑、顺序、距离、方位等关系。通过空间关系查询和定位空间实体是地理信息系统不同于一般数据库系统的功能之一。如查询满足下列条件的城市：在京九线的东部， 距离京九线不超过200公里， 城市人口大于100万并且居民人均年收入超过1万。整个查询计算涉及了空间顺序方位关系(京九线东部),空间距离关系（距离京九线不超过200公里），甚至还有属性信息查询(城市人口大于100万并且居民人均年收入超过1万）。间信息量算包括：质心量算、几何量算、形状量算。

F. 常用的横向预测方法

1. 普通剖面上的波形振幅法

这种方法是在二维或三维地震剖面上，利用储层反射波的波形和振幅的变化来预测储层的横向变化。现以着名的高速楔形体模型地震响应为例说明。高速楔形体被低速围岩包围时，其顶、底界面各自产生极性相反、反射系数绝对值一样的反射波，在不同厚度区楔形体的反射特征各异，概括如下：

（1） 当楔形体厚度大于λ/2 （λ为子波波长） 时，顶底反射清晰可辨，可根据波峰至波谷的视时差定量地描述储层的厚度。

（2） 当地层厚度在λ/4～λ/2之间时，顶底两个反射波相互干涉，形成复合波。可根据波形变化特征定性识别储层的存在。

（3） 当地层厚度小于λ/4时，复合反射波呈近似单波状，峰谷时差为常数，不能反映地层厚度的变化，但反射波振幅由λ/4处的最大值开始随地层继续减薄而线性减小。因此，可根据振幅变化描述储层的变化。

由以上实例可看出，波组的波形和振幅等反射特征随着储层厚度的变化而变化，因而只要首先标定出储层的波组，然后按照这个波组沿同相轴横向追踪观察其反射特征的变化，就可达到追踪储层的目的。在多条剖面上相同层位储层追踪闭合后，可作出储层分布范围图，并且在不同厚度区，根据地震剖面上拾取的时差和振幅值，可得出相应的储层厚度，作出储层等厚度图，以定量描述储层的变化。

2. 合成声波测井法

众所周知，地震记录为反射系数和地震子波的褶积，即：

S（t）＝r（t）×W（t）

式中：S （t） ——地震记录；r （t）——地层反射系数；W （t） ——地震子波。

而反射系数又是地震记录和反子波的褶积。因此，已知地震子波或测井反射系数，通过反褶积的方法可求出地震反子波，利用反子波和野外地震记录进行反滤波，就可得到反射系数。根据反射系数和波阻抗的关系可进一步求出波阻抗或层速度，即：

油气田开发地质学

式中：z₁——第1层的波阻抗，（g/cm³）·（m/s）；v₁——第1层的层速度，m/s；z_n——第n层的波阻抗，（g/cm³）·（m/s）；v_n——第n层的层速度，m/s；r_i-1——反射系数。

这种层速度称为合成地震层速度，如以时差-深度表示，与井中实测的声波曲线极为相似，故称为合成声波测井。利用合成声波测井剖面横向追踪储层的实质是根据储层与围岩层速度上的差异，在剖面上标定出储层位置后，沿剖面分析速度 （或伪时差） 横向变化规律，确定储层的横向变化及尖灭位置，达到在地震测线覆盖的全区内追踪储层的目的。

图3-68 是实际的合成声波测井剖面，从中可看到储层的变化。

图3-68 合成声波测井剖面 （据周绪文，1989）

3. 道积分剖面上的横向预测

道积分剖面的处理十分简单。首先对地震道进行高分辨率的零相位子波处理，处理过的地震道可表示为：

S（t）＝r（t）×F（t）

式中：r （t）——反射系数序列；F （t）——高分辨率处理系统带限滤波因子，为零相位。

根据垂直反射定律，有：

油气田开发地质学

式中：z_t＋1，z_t——波阻抗，（g/cm³）·（m/s）；ρ_t＋1，ρ_t——地层密度，g/cm³；v_t＋1，v_t——层速度，m/s。

从上式可得：

油气田开发地质学

即：

油气田开发地质学

由于｜r_i｜ <0.5，所以对上式两边取对数，并泰勒展开，得：

油气田开发地质学

对上式两边施加滤波因子F （t）：

油气田开发地质学

上式中 为地震反射系数的积分。

因此F（t） 为地震道积分。地震道积分等于归一化后的波阻抗对数的滤波。

道积分剖面上，同相轴即表示一个地层，同相轴的宽度表示地层厚度，其变化反映了地层厚度的变化；而波峰和波谷的强弱变化，反映地层间的层速度差。因此，标定好储层层位后，就可在道积分剖面上横向预测它的变化。

4. VSP技术

VSP技术的使用使我们有可能精确地记录并研究接近任何反射层的反射子波的振幅，因此在VSP叠加剖面上就直接得到了储层的反射信息。而且由于VSP采集可以得到井周围一定范围的反射记录，这样井中的储层地震响应就可以向外扩展，达到在井周围一定范围内横向追踪或预测储层分布的目的。横向追踪储层通常使用的是多偏移距VSP法和斜井VSP法。

多偏移距VSP做法有两种：(1)保持检波点不动，横向改变井口源距；(2)保持井口源距不变，上下移动井内检波点。它们都能使目的层的反射点以等距离从井点 “步开”，有利于跟踪井内已查明的反射界面逐步向外延伸，其横向追踪宽度可达数千米。当井较密时，VSP叠加剖面就可以覆盖至邻井。

斜井VSP相当于在大大靠近目的层的深处空间内进行高分辨率剖面观测，可以得到相当宽度目的层的清晰反射图象。

VSP横向追踪储层时，在剖面上标定储层层位显然比较方便而且准确，因为钻井、测井及VSP记录都是在同一井眼内获取的，与其他地震方法相比，省了时深转换这一难题。此外，即使在用波形振幅方法或其他方法追踪储层时，也尽可能利用VSP标定储层位置。唯一困难的是具有VSP记录的井往往较少，在需要大范围追踪储层时，会显得资料不足。而且单纯使用VSP剖面追踪得出的只能是储层在一个剖面上的信息，难以得到平面上和空间上储层的信息，因此，只有将VSP与其他方法结合使用，才能弥补其不足，发挥其优势。

5. 地震模型技术在横向预测中的应用

模型技术是正演技术，其目的是将地震记录与模型对应起来，以确定储层的地震响应。一维地震模型为一种常用的以已知井的岩性剖面作为地质模型，从过井地震剖面上可找到这个地质模型的实际地震响应。合成地震记录就是通过声波测井曲线，结合子波特征，通过理论计算得出理论地震响应。当理论地震响应与实际地震剖面一致时，就可找到地震反射系数与地质因素之间的关系。将地质模型中储层的层位标定在实际地震剖面上，然后逐步改变地层模型，模拟储层的横向变化，不断制作一维模型，与实际剖面对比分析，从而达到追踪和预测储层的目的。二维模型是一维模型的扩展，它用于追踪储层，要求研究人员对工区储层的分布规律、空间变化形态有较详细的了解，一般也是从已知井做起。

图3-69是利用地震模型技术预测砂体的实例，97.5地震剖面过王39井，图3-69B是时间域内表示的王39井的岩性柱拟合成地震记录。通过在97.5地震剖面上标定出砂体位置，然后在井的两侧设计当砂体厚度逐渐减小时的合成地震记录，与相应地震道对比分析，横向追踪，直至尖灭。

图3-69 王39砂体综合解释田 （据张杰等，1990）

使用模型技术进行横向预测在实际工作中往往会遇到很多困难。首先，由于地震资料的纵向分辨率太低，因而较薄的储层受上下围岩的干扰，反射波不清晰，难以追踪；其次，在制作理论模型时，参数的恰当选择，特别是子波的选取非常困难。现在已有很多制作模型的软件问世，如G. XTechnology公司的Aims系列，输入、输出、转换、算法等都可自动或半自动进行，但子波选取问题仍是制作模型中误差的主要来源。

6. 三维地震剖面上的横向追踪

由于三维地震反射空间归位好，可利用其垂直剖面按照波形、振幅方法原理追踪储层。这种方法成本低、效果也不错，特别是在人机联作工作站上做起来十分方便。同时，根据三维地震资料的等时水平切片，可非常直观地追踪储层在平面上的变化，无须进行剖面解释中至关重要的闭合工作，因为水平切片本身就是一闭合的等时面。

G. 预测模型可分为哪几类

根据方法本身的性质特点将预测方法分为三类。

1、定性预测方法

根据人们对系统过去和现在的经验、判断和直觉进行预测，其中以人的逻辑判断为主，仅要求提供系统发展的方向、状态、形势等定性结果。该方法适用于缺乏历史统计数据的系统对象。

2、时间序列分析

根据系统对象随时间变化的历史资料，只考虑系统变量随时间的变化规律，对系统未来的表现时间进行定量预测。主要包括移动平均法、指数平滑法、趋势外推法等。该方法适于利用简单统计数据预测研究对象随时间变化的趋势等。

3、因果关系预测

系统变量之间存在某种前因后果关系，找出影响某种结果的几个因素，建立因与果之间的数学模型，根据因素变量的变化预测结果变量的变化，既预测系统发展的方向又确定具体的数值变化规律。

(7)常用的空间预测方法扩展阅读：

预测模型是在采用定量预测法进行预测时，最重要的工作是建立预测数学模型。预测模型是指用于预测的，用数学语言或公式所描述的事物间的数量关系。它在一定程度上揭示了事物间的内在规律性，预测时把它作为计算预测值的直接依据。

因此，它对预测准确度有极大的影响。任何一种具体的预测方法都是以其特定的数学模型为特征。预测方法的种类很多，各有相应的预测模型。

趋势外推预测方法是根据事物的历史和现实数据，寻求事物随时间推移而发展变化的规律，从而推测其未来状况的一种常用的预测方法。

趋势外推法的假设条件是：

(1)假设事物发展过程没有跳跃式变化，即事物的发展变化是渐进型的。

(2)假设所研究系统的结构、功能等基本保持不变，即假定根据过去资料建立的趋势外推模型能适合未来，能代表未来趋势变化的情况。

由以上两个假设条件可知，趋势外推预测法是事物发展渐进过程的一种统计预测方法。简言之，就是运用一个数学模型，拟合一条趋势线，然后用这个模型外推预测未来时期事物的发展。

趋势外推预测法主要利用描绘散点图的方法(图形识别)和差分法计算进行模型选择。

主要优点是：可以揭示事物发展的未来，并定量地估价其功能特性。

趋势外推预测法比较适合中、长期新产品预测，要求有至少5年的数据资料。

组合预测法是对同一个问题，采用多种预测方法。组合的主要目的是综合利用各种方法所提供的信息，尽可能地提高预测精度。组合预测有 2 种基本形式，一是等权组合， 即各预测方法的预测值按相同的权数组合成新的预测值；二是不等权组合，即赋予不同预测方法的预测值不同的权数。

这 2 种形式的原理和运用方法完全相同，只是权数的取定有所区别。 根据经验，采用不等权组合的组合预测法结果较为准确。

回归预测方法是根据自变量和因变量之间的相关关系进行预测的。自变量的个数可以一个或多个，根据自变量的个数可分为一元回归预测和多元回归预测。同时根据自变量和因变量的相关关系，分为线性回归预测方法和非线性回归方法。

回归问题的学习等价于函数拟合：选择一条函数曲线使其很好的拟合已知数据且能很好的预测未知数据。

H. GIS空间分析方法是什么

指在GIS(地理信息系统）里实现分析空间数据，即从空间数据中获取有关地理对象的空间位置、分布、形态、形成和演变等信息并进行分析。

根据作用的数据性质不同，可以分为：

1、基于空间图形数据的分析运算；

2、基于非空间属性的数据运算；

3、空间和非空间数据的联合运算。空间分析赖以进行的基础是地理空间数据库，其运用的手段包括各种几何的逻辑运算、数理统计分析，代数运算等数学手段，最终的目的是解决人们所涉及到地理空间的实际问题，提取和传输地理空间信息，特别是隐含信息，以辅助决策。

(8)常用的空间预测方法扩展阅读

空间分析源于60年代地理学的计量革命，在开始阶段，主要是应用定量（主要是统计）分析手段用于分析点、线、面的空间分布模式。后来更多的是强调地理空间本身的特征、空间决策过程和复杂空间系统的时空演化过程分析。

实际上自有地图以来，人们就始终在自觉或不自觉地进行着各种类型的空间分析。如在地图上量测地理要素之间的距离、方位、面积，乃至利用地图进行战术研究和战略决策等，都是人们利用地图进行空间分析的实例，而后者实质上已属较高层次上的空间分析。