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研究目的：

不确定性评估：

        到底什么叫不确定性，简单来说就是某区域内的矿产资源量，并不确定到底有多少，你需要给出一个评估或者分布。

研究方法：

1.以模糊集来表示某些量：

        关于什么是模糊集，参考：

模糊数学学习笔记 1：模糊集-CSDN博客

数学建模笔记——评价类模型之模糊综合评价 - 知乎 (zhihu.com)

        简单来就论文的这张示意图说，值位于M1到M2之间的变量，隶属度为1，是一定属于集合之内的，而值位于M1-a到M1之间的变量，值越小，隶属度就越小，就越不可能属于集合内，小到一定程度小于M1-a了，隶属度就变0了，就绝对不可能属于集合内了，对于M2到M2+b也是同理。

      

2.变量定义与计算 ：

1.矿产当量

        

        根据定义，矿产当量，就是一个衡量区域成矿潜力的量，它在计算时给越大矿床的权重越大。 

2.矿产当量密度 

         

 

3.区域面积的模糊集

         

4.计算过程

1.基于模糊集评价未发现矿床数的不确定性

        1.由已有数据计算矿产当量

        

         

2.假设预测区面积的模糊集 

        

3.计算预测区矿产当量 

        

4.计算预测区未发现矿床数量

  

 

可知，发现大型矿床数为0

可知，最多可能发现1个中型矿床 

2.基于模糊集评价品位-吨位的不确定性

2.1 中小比例尺品位-吨位不确定性评价

        这里涉及一个概念：品位。

         

         

2.2 大比例尺品位-吨位不确定性评价 

        因为大比例尺下，细节性的信息更多，所以中小比例尺的方法不再适用，

        

 结论：

       利用矿产当量不仅可以预测未发现矿床数和矿 床产出的概率，还可以预测矿床的规模和不确定性． 此外，从矿产当量的定义看，它还反映了区域矿产潜 力的大小．影响评价预测区未发现矿床数不确定性因素，除地质本身不不确定性，矿产当量的不确定性 外，还应还应考虑找矿远景区的面积的不确定性． 建立品位-吨位模型时，忽略了大型、中型和小 型矿床在品位、吨位上的差别，也忽略大型、中型和 小型矿床的个数比，使得建立的模型不能说明是哪 类矿床（大型、中型、小型矿床）品位、吨位，也不能反 映矿床的平均品位和吨位．因此，需要分别对大型、 中型和小型矿床在品位、吨位建模，而且应该区别对 待中、小比例出预测与大比例尺预测评价不确定性 考评价，两者在考虑不确定性因素上有所区别． 用模糊集可以很好的表达不确定性，其操作简 单、还可以表达半定量和定性数据的不确定性，适宜 评价矿产预测不确定性，它能以透明的方式表达任 意概率下的不确定性。