D2 · 出版卷 18

Capping and Extreme Values

High-grade tails、risk、sensitivity

学习目标

学完本章，学习者应能调查极端值，区分纠错与高值管理，量化金属贡献和空间影响，比较封顶、限制影响与独立建模，并在不把主观阈值包装成事实的前提下记录敏感性。

极端值之所以重要，是因为品位具有可加性，少量样本可能控制大量含量。既不能自动接受，也不能自动删除。处理决策必须同时考虑数据质量、支撑、地质、空间连续性和决策后果。

把每个候选极端值追溯到原始记录、单位、分析方法、检测范围、回收率、重复样证据和地质背景。核对相邻区间、附近钻孔及构造位置。复验或替代方法的结果可以支持纠正测量；未经验证的怀疑不能构成纠错依据。

绘制排序值、累计金属贡献、线性与对数概率图、空间位置和局部邻域。在组合前后都检查极端值，因为平均会掩盖短而高的区间，也可能由若干中等区间形成高组合值。

对于等支撑组合，高于阈值 c 的简单全局贡献为


R(c)=\frac{\sum_i z_i\,I(z_i>c)}{\sum_i z_i}.

若支撑不等，应使用长度或有依据的质量权重。贡献大并不证明数值错误，只说明估算结果对这些数值如何外推十分敏感。

将高值指示变量和高值本身的连续性与主体总体比较。极端值的连续尺度通常短于中等品位。由尾部主导的单一变差函数可能把孤立高值传播得过远。

封顶把高于 c 的 z_i 替换为 z_i'=\min(z_i,c)。原始字段和处理字段必须同时保留，并报告从原始均值与去聚类均值中移除的累计量。候选阈值应由多条证据提出，再通过估算与验证测试。

封顶不是异常值检测器，也不能仅凭概率图的弯折点选定。它表达的是高值贡献受到限制的模型；若采用，数值阈值必须附带地质和空间理由。

替代方案包括缩短极端值搜索范围、限制每个估值使用的高值样本数、指示变量处理、独立高值域、残差模型和条件模拟。各方案假设不同。限制影响控制传播距离但保留原值；封顶则直接改变数据值。

除非经过明确评估，应避免重复处理。先封顶再施加强烈高值限制，可能低估贡献；仅凭少量样本建立硬边界高值域，又可能夸大连续性。

保持其他参数完全一致，运行未封顶及多种封顶或限制方案。比较地质域均值、块均值、所含数量、品位—吨位曲线、局部高值体积和条带图，并绘制差值。很小的全局变化可能掩盖显著的局部影响。

分类应反映这种敏感性。如果一个体积在合理处理方案间发生实质数量变化，较合适的响应可能是降低置信度、补充取样或报告多个情景，而不是给出一个过度精确的答案。

五个高于 8.0 单位的组合占原始累计量的 17%，去聚类后占 11%。其中两个沿褶皱翼有相邻高值区间支持，另三个孤立。相对未封顶估算，8、10 和 14 单位的候选上限使总估算数量分别变化 -9.1\%、-5.4\% 和 -2.2\%。

限制影响方案保留所有原值，但把高于 10 单位组合的作用距离限制为主搜索范围的一半。其总量介于 10 与 14 封顶方案之间，并消除了孤立样本周围的局部高值晕。教学案例采用该限制方案，同时把全部四个替代方案保留在不确定性资料包中。

极端值记录应包括候选识别、核验证据、阈值、原始与处理字段、移除累计量、空间影响规则、估算敏感性、审查理由和未决不确定性。

变差函数和估值必须标明所用字段。后续若改变处理方式，受影响的连续性模型、估值、验证和品位—吨位结果均须重建。