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大数据成矿预测系列(七) | 经典模型的“孪生兄弟”：信息量法 (IVM) 深度解析
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原文中文，约3900字，阅读约需10分钟。
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内容提要
信息量法（IVM）是矿产资源定量预测的经典方法，最早由前苏联学者提出，后在中国应用。IVM通过计算地质因素对成矿事件的信息量来评估矿产潜力，其核心公式基于条件概率，强调地质因素的影响。尽管IVM透明且数据需求较低，但存在条件独立性假设和因素选择的主观性等局限性。
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关键要点
- 信息量法（IVM）是矿产资源定量预测的经典方法，最早由前苏联学者提出。
- IVM通过计算地质因素对成矿事件的信息量来评估矿产潜力，其核心公式基于条件概率。
- IVM在地质灾害领域的成功应用使其成为地学空间统计的标准工具之一。
- IVM的核心公式定义了地质因素对成矿事件的信息量，强调了条件概率的变化。
- 在实际应用中，IVM通过频率估计概率，简化了计算过程。
- 信息量法的总信息量是所有有利地质因素信息量的和，越高的总信息量表示越高的成矿潜力。
- IVM的优势在于透明性和较低的数据需求，但存在条件独立性假设和因素选择的主观性等局限性。
- IVM无法捕捉多变量交互作用，且对空间自相关性考虑不足，可能导致计算结果偏差。
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