Der Begriff Geostatistik bezeichnet bestimmte stochastische Methoden zur Charakterisierung und Schätzung von räumlich, zwei-oder dreidimensional, korrelierten georeferenzierten Daten. Ziel ist es dabei, die punkthaft gemessenen Daten als Ausgangsbasis für eine räumliche Interpolation zu nutzen, also aus einer endlichen Zahl von Messwerten eine unendliche Zahl von Schätzwerten abzuleiten, die möglichst nahe an den real vorliegenden Werten liegen sollen.
Der Schätzwert für eine physikalische Größe an einem Schätzort ist aufgrund der räumlichen Korrelation stärker von den Messwerten benachbarter als von solchen entfernter Messorte abhängig. Für die Abschätzung sind diese benachbarten Messwerte daher stärker zu berücksichtigen. Dabei unterscheidet man zwei Methoden, die nichtstatistischen und die statistischen Interpolationsverfahren, wobei Letztere auf einem geostatistischen Modell beruhen.
Um in Erfahrung zu bringen, bis zu welcher maximalen Entfernung (Reichweite) und in welchem Maße Messwerte von benachbarten oder weiter entfernten Messwerten abhängen, werden sogenannte experimentelle Semivariogramme modelliert: Für alle Entfernungen (als x-Werte), die jeweils zwei Messorte des Datensatzes zueinander haben, werden die Differenzen der jeweiligen Messwerte (als y-Werte) aufgetragen: Die wachsende Unähnlichkeit mit wachsender Entfernung spiegelt sich in der Zunahme der y-Werte mit steigenden x-Werten bis zu einem bestimmten Grenzwert wider. Diese Abhängigkeit wird mit einer Modellfunktion, zum Beispiel einer quadratischen Funktion, ausgedrückt.
Die Funktion, die aus der Analyse der Messwerte gewonnen wurde, ist die Grundlage für die nachfolgende Interpolation einer Verteilung von Schätzwerten im Raum in einem Verfahren, das als Kriging bezeichnet wird.
Genau wie in allen anderen Bergbauzweigen hat auch in der Geothermie die Geostatistik ein herausragende Bedeutung. Daten über den Untergrund stehen, insbesondere wenn es um Bohrlochdaten geht, immer nur an ganz wenigen Punkten zur Verfügung, werden aber insbesondere für Modellierungen engmaschig gebraucht. In der Regel werden zur Resrevoircharakterisierung 3D-Datensätze benötigt.
Barnet, I., Fojtíková, I. : Soil gas radon, indoor radon and gamma dose rate in CZ: contribution to geostatistical methods for European atlas of natural radiations. In: Rad. Prot. Dosim., Nummer 130, 1 (2008), S. 81-84
Chambers et al.: Petroleum Geostatistics for Nongeostatisticians–Part 1,. In: The Leading Edge, (2000), S. 474-479
Chambers, et al.: Petroleum Geostatistics for Nongeostatisticians – Part 2. In: The Leading Edge (2000), S. 592-599
Daily, C. and Caers, J.: Multi-point Geostatistics–An Introductory Overview. In: First Break, Nummer 28 (2010), S. 39-47
Deutsch, C. and Journel, A.: GSLIB: Geostatistical Software Library and User’s Guide. Oxford : Oxford University Press, 1997
Yarus, J.M. and Chambers, R.L.: Practical Geostatistics – An Armchair Overview for Petroleum Reservoir Engineers. In: Journal of Petroleum Technology, (2006), S. 78-87
https://de.wikipedia.org/wiki/Geostatistik
zuletzt bearbeitet Januar 2020, Änderungs- oder Ergänzungswünsche bitte an info@geothermie.de
