D1 · 出版卷 17

Uncertainty and Model Confidence

Data density、extrapolation、scenario envelopes

学习目标

完成本课后，学习者应能对观测、解释、参数、数值和情景不确定性分类；区分置信度与数据密度；设计空间不确定性和外推指标；使用集合与情景包络而不产生虚假精度；并沟通不确定性如何改变决策。

不确定性是关于知识边界的信息，不是需要隐藏的缺陷。它存在于观测、变换、地质概念、插值、拓扑和下游使用中。单一置信颜色不能表示这些维度，除非它的定义和汇总规则明确。

观测不确定性包括坐标、深度、产状、分类和分析限制。变换不确定性来自轨迹、参考系统、投影或派生约束计算。解释不确定性涉及对应、对象标识、事件顺序和边界含义。参数不确定性涉及倾角、错距、插值设置和阈值。数值不确定性来自离散化、精度与算法。情景不确定性涉及不同概念模型。

记录来源、受影响对象、空间范围、大小或类别、依赖关系与后果。有些不确定性可以用新证据降低，另一些反映自然变异或不可逆的信息损失。在决定组合量含义之前，不要把它们合并。

到最近观测的距离是有用指标，却不是完整置信度。十个聚集点仍可能让一个方向没有约束。长钻孔区间、地图迹线和点接触具有不同支撑。复杂地质中的短外推可能比简单环境中的较长延伸更不可靠。

可使用方向间距、凸包或影响区、控制深度以下距离、证据类型数量与多样性、产状离散、情景一致性和边界邻近度等指标。尤其在最深或最外约束之外以及模型边缘附近，要明确标识外推。

缺乏合理数值分布时，定性类别仍有价值。每个类别必须由证据和局限规则定义。例如，“较高置信”可要求多种独立约束、情景间拓扑稳定且残差合格；“较低置信”可表示情景分歧、方向支撑稀疏或依赖边界条件。

不要使用隐藏否决条件的线性分数。接触稠密但对象标识未解决的区域，不能因其他指标平均上升就得到高置信。任何汇总类别都应附带组成指标。

集合在某个模型表达下抽样声明的不确定性。曲面位置分位数、占据频率、拓扑频率和体积分布可以概括结果。这些摘要以抽样分布、参数范围、算法和情景为条件，不是地质的普适概率。

不确定性包络可显示合理接触位置范围，但不同曲面的包络可能以任何单个实现都不允许的方式重叠。摘要应同时提供代表性实现与拓扑信息，并说明不确定性来自同一情景内参数扰动，还是多个概念情景。

把不确定性映射到决策后果。30\,\mathrm{m} 的接触范围在远离计划要素处可能无关紧要，在交点处则可能关键。建立把合理模型状态与决策结果组合的后果矩阵，让后续工作集中在可能改变行动的不确定性上。

信息价值推理比较不同观测区分情景或降低后果性不确定性的能力，不需要假装知道精确概率。说明各情景预期观测、可实施性、依赖关系以及决策如何变化。

虚构目标曲面浅部接触稠密、深部控制稀疏，并有两个断层错距情景。简单最近数据图把中央钻孔簇附近标为高置信，但这里恰好是情景对断层连通性看法不同的位置。修订表示保留四个图层：距离与方向支撑、约束质量、情景一致性和拓扑稳定性。

中央附近的计划孔价值不高，因为两种情景预测相同上部接触。更北的孔虽然数据密度较低，却穿过连通性分歧区。因此不确定性审查推荐北部测试，说明置信度与信息价值不是同一指标。

建立不确定性登记表和至少三个空间指标。随后审查：

组成不确定性图层、定义、参数、模型版本和情景集应一起发布。不要分发没有规则的置信度栅格。“未评估”与“低置信”必须分开。

决策记录应说明考虑的模型状态、后果范围、采用行动和复核触发条件。新数据到来时同时更新几何与不确定性模型；置信度不是位置的永久属性。

loopUI uncertainty indicators，评价地质模型集合与情景指标。
Constraining stochastic 3D models with topology information，把拓扑约束与集合不确定性降低联系起来。
Three-dimensional geologic framework model of the Rio San Jose basin，讨论模型置信度与约束密度的关系。
CRIRSCO International Reporting Template 2024，要求披露地质解释与连续性的置信度和不确定性。