Перейти к основному содержанию

Масштабы геоэволюции

Масштабы геоэволюции Рундквист, 1965, 1968,— интервалы геологический времени различный порядков (соответствующие геологическим «циклам»), внутри каждого из которых процесс эволюции может рассматриваться как естественное целое; отмечается однонаправленный характер развития в различных М. г. (смотри Геогенетический закон). Примени тельно к развитию процессов минералообразования условно намечено 8 М. г.: I — общая эволюция в истории развития Земли (млрд, лет); II — эволюция в истории развития мегацикла (сотни млн.—млрды лет); III — в ходе развития тектоно-магматического цикла (десятки — сотни млн. лет): IV — в процессе становления генетически взаимосвязанной серии магматический П. и связанной с ними минерализации (млн.— десятки млн. лет); V — в процессе становления интрузив ного комплекса и связанной с ним минерализации (сотни тысяча— первые млн. лет); VI — внутри этапов минерали-зации в ходе формирования м-ний (десятки — сотни тысяча лет); VII — внутри стадий минерализации (тысяча— десятки тысяча лет); VIII — внутри ритмов минерализации (тысяча и менее тысяча лет). Вследствие проявляющейся в истории развития Земли акселерации длительность все более моло дых периодов эволюции закономерно сокращается. См. Закон геогенетический.МАТЕМАТИЧЕСКАЯ (АНАЛИТИЧЕСКАЯ) ГЕОЛОГИЯ,Вистелиус, 1944, 1969,— научная дисциплина, занимаю щаяся математическим моделированием геологический процессов и примыкающими к этому вопросу задачами. Термин пред ложен в 1944 г. в русской литература, поддержан акад. В. И. Вер надским; в 1947 г. появился в английский литература М. г. охватывает обширный круг вопросов, делящихся по соотношению между геологический материалом и методом ввода в задачу матема тического аппарата на 3 раздела.— собственно математическая геология — ставит целью построение математических моделей геологический процессов, исходя из генетических представлений современный геологии. Это необ-ходимо для проверки непротиворечивости генетических построений геологии материалу наблюдений. Анализ поста новки вопросов происхождения тех или иных объектов в геологии показывает, что интересны не столько частные, конкретные объекты, сколько представления о том, как они возникают и формируются. Так как в геологии повто рение явлений в фиксированных условиях невозможно, то геолог вынужден строить заключение о процессе по еди ничным, частным результатам этого процесса. Таким образом, задачи геологии — задачи обратного типа. Изучение геологический объектов, как порождений процессов, показывает, что ситуация, в которой реализуется в природе процесс, такова, что точ ное предсказание свойств объектов невозможно. Поэтому исследуемые в геологии объекты, как правило, являются случайными величинами. Это значит, что вероятностный подход к ее явлениям наиболее приемлем. Поэтому мате матические модели геологический процессов являются вероятност ными (стохастическими). В настоящее время осуществлено вероятностное моделирование ряда процессов: формиро вание слоистых структур, последовательность образования зерен в гранитах, активность кратера вулкана.— построение вероятностной модели процесса требует вполне конкретных представлений об особенностях процес са, порождающего геологический объекты. Но генетические схемы геологии очень часто недостаточно конкретны для того, чтобы построить стохастическую модель. В этом случае используются модели-отклики; это — функция, описываю щая основные свойства геологический объекта. Например, многим осад, толщам свойственно циклическое строение, но причины его не ясны. Таким образом для проверки тех или иных построений относительно свойств геологический объекта необходимо иметь метод, основанный на учете свойств этого объекта, а не ме ханизма его образования. В этом случае задача решается введением функции, параметры которой оцениваются наблюдениями, а вид задается представлениями о специфи ке свойств объекта. Если наши представления о свойствах объекта адэкватны действительности, то найденные из опы та оценки параметров выявят свойства функции, согласую щиеся с проверяемой гипотезой; если же гипотеза не отра жает свойств материала, то оценки параметров дадут такие специфические черты функции, которые укажут на несоот ветствие гипотезы материалу. Например, мы хотим проверить гипотезу о том, что на Дальнем Востоке количество К в ме зозойских гранитоидах падает по направлению к Тихому океану. Для этого вводится такая функция от географиче ских координат, линии ур. которой могут обрисовывать изменения в содержит К по направлению к океану. Затем по данным наблюдений оцениваются параметры этой функ ции. В зависимости от полученных оценок, линии ур. функ ции (модели-отклика) укажут либо на снижение содержит К к океану, либо дадут узор, не поддающийся геологический ин терпретации. Последнее укажет, что предлагаемая гипо теза не согласуется с наблюдениями в терминах данной модели-отклика. Модели-отклики строились в литологии, региональной геологии, при подсчете запасовершенная В частности, введение модели-отклика размещения концентраций Аи в конгломератах Рэнда (Ю. Африка) позволило Криге и Матерону создать новый метод подсчета запасовершенная — использование в геологии математического аппара та с описательными целями. Работы этого типа часто назы вают «статистической обработкой геологический наблюдений». В этом случае имеют место 2 типа исследований: 1) разумное со кращение информации; 2) проверка каких-либо гипотез при постулированных математ. св. обрабат. материала.При сокращении информации используется следующая идея. Мы имеем множество наблюдений и не можем по ним составить мнение о некоторых характеристиках изучаемого объекта. Пожертвуем частью информации, но зато рельефно представим интересующее нас свойство. Например, нас интере сует, насколько велик разброс наблюдений. Ясно, что наиболее полная информация дается всеми наблюдениями Но это неудобно. Для удобства можно взять самое большое и самое малое наблюденные значения. Это рельефно пока жет разброс, хотя часть информации и будет потеряна. Проверка гипотез, осуществляемая с помощью описательной статистики, может быть выяснена проще всего на примере. Допустим, имеются месторождения А со средним содержит металла Хл и соответственно месторождения В с_хв. Необходимо проверить гипотезу о равенстве средних Хл и хв. Для решения этой задачи средствами описательной статистики необходимо знать точные значения средних квадратичных отклонений б2л и 82в и число наблюдений. На практике ни 82л, ни 82и не известны; из наблюдений известны только их опытные аналоги — S2a и S2b. Практик, пользуясь общеизвестными формулами, допускает, что 82а = S2в и 82в = S2B. Для точного решения задачи необходимо, чтобы концентрации металла в пробах были независимы и распределены по нор мальному закону (смотри Распределение нормальное). В этом случае можно вынести ответственное суждение — равны средние или нет. Но при описательном применении стати стики большая часть указаний аксиоматики опускается и счет ведется по готовым формулам. В этом случае, если аксиоматика, положенная в основу метода, совпадает с тем, что наблюдается в природе, то результат получается реальный, если же аксиоматика не отвечает соотношениям, существующим в природе, то результат оказывается фик-тивным. Таким образом, эти методы не допускают механического применения. Например, коэффициент корреляции—-очень полезен во многих задачах геохимии, минералогии, петрологии, пале онтологии и т. П., но было бы грубой ошибкой использо вать его для выяснения связи между структурными поверх ностями при анализе тектонический поднятий.Если сравнивать положение математики в задачах каж дого из выделенных разделов математической геологии, то в I разделе представления о геологический процессе целиком опреде-ляют математические построения, математика целиком под чинена геологии. Во II разделе геология определяет выбор функции. Наконец, в задачах III раздела все основывается на априорном признании геологом уместности использова ния готового аппарата и соответствии его решаемым за дачам. А. Б. Вистелиус.


Поделиться с друзьями


 


Mineralmarket