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저자정보
Oh, Seokhoon (Meteorological Research Institute) Lee, Duk Kee (Meteorological Research Institute) Yang, Junmo (Meteorological Research Institute) Youn, Yong-Hoon (Meteorological Research Institute)
저널정보
한국지구물리.물리탐사학회 한국지구물리탐사학회 학술대회 한국지구물리탐사학회 2003년도 Proceedings of the international symposium on the fusion technology
발행연도
2003.1
수록면
340 - 343 (4page)

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This study presents a practical procedure for the Bayesian inversion of geophysical data by Markov chain Monte Carlo (MCMC) sampling and geostatistics. We have applied geostatistical techniques for the acquisition of prior model information, and then the MCMC method was adopted to infer the characteristics of the marginal distributions of model parameters. For the Bayesian inversion of dipole-dipole array resistivity data, we have used the indicator kriging and simulation techniques to generate cumulative density functions from Schlumberger array resistivity data and well logging data, and obtained prior information by cokriging and simulations from covariogram models. The indicator approach makes it possible to incorporate non-parametric information into the probabilistic density function. We have also adopted the MCMC approach, based on Gibbs sampling, to examine the characteristics of a posteriori probability density function and the marginal distribution of each parameter. This approach provides an effective way to treat Bayesian inversion of geophysical data and reduce the non-uniqueness by incorporating various prior information.

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