1.导入数据

       菜单：文件-导入-Microsoft Excel

2.基本统计分析

       此处略

3.变异函数图

       变异函数图是做地质统计学分析的第一步，可以通过菜单命令 统计-变异函数图 打开。在“变异函数图”对话框的左上角设置输入数据（此处我们以Co为例，由于是二维数据所以Z坐标空缺）；右上角坐标转换选“无”，选择合适的调色板，此处我用了Pseodocolour，有些软件中也称之为 rainbow reversed.

       对话框下部是变异函数图设置，也是我们的关键内容。

       方向：方向数设置36个方向，意为将360度的平面分成了36个方向，那么每个方向的宽度是10度（带宽为10），为避免空值，我们将方向重叠(overlap)设置为2，意为允许搜索临近2个方向的数据。

       步长（lag）有时译作滞后距，此处我们先设置成0.5，单位是我们输入数据的长度单位，此处为km，重叠(overlap)也设置为2，意为允许搜索临近2个滞后距的数据。

变异函数图的结果如下所示：图中我们可以看出明显的各向异性。N65方向的变异函数值较低，将来我们在拟合各向异性变异函数时，可以将其作为主轴方向；而与之垂直的N155方向，变异函数值较高，为次方向。

       如果你对绘制出来的变异函数图不太满意，可以通过变异函数图右上角的设置面板，调整步长(lag)，区间数，等内容。需要提醒的是，步长(lag)*区间数 (lag number)一般需要覆盖数据范围的半径。

4.根据上述变异函数图的分析，我们可以看出Co是各向异性的。因此我们最终需要为其拟合各向异性变异函数。（各向异性变异函数我们下期讲，本期我们先讲讲基本的全向变异函数）。所谓全向变异函数，就是不区分方向，将数据的各个方向一视同仁，为其拟合一个变异函数。这不影响后续的各向异性变异函数。

5.全向变异函数

通过菜单 统计-全向变异函数，打开对话框如下：

点击 “全向变异函数”按钮，输入参数：区间0.2，区间数12

       点击“确定”，得到如下所示的实验全向变异函数。此处可以看出，实验变异函数较为理想；如果遇到不理想的情况，可以回到对话框修改参数，直至满意为止。

       点击“变异函数模型”后，图形右侧出现了模型设置参数对话框。先不要看上面的“参数”，第一步先在下方选择变异函数结构数量和类型。通常情况下，全向变异函数选择1-2个结构；常用的变异函数类型有球状模型、指数模型、立方模型等，其中球状模型使用最为普遍。（各种变异函数模型的函数和形状请参考Geostatistics for Natural Resources Evaluation by Pierre Goovaerts）。

       此处我选1个结构，球状模型。然后就可以在图中拖动拟合变异函数模型了。成果模型如下图所示。可以看见，块金值为1.34，结构1 为球状模型，变程1.39km， 局部基台值15.49.

       最后我们在参数设置窗口的右下角，点击窗体-另存为，给一个有意义的名字Jura_Co_Omni_Model并保存下来。至此，全向变异函数模型就拟合完成了。保存的窗体可以进行交叉验证、可以在后续的估值中使用（如果能满足需要的话），也可以作为拟合各向异性变异函数的基础来使用。