7．4 资源分布与评价
7．4．1 资源的分布
资源在地理空间不是均匀分布的，传统认为，资源分布呈地带性(如森林资源)和非地带性(如矿产资源)．从本质上看，资源形成于一定的环境中，无论是成矿带、沉积盆地还是气候带、地貌类型区，都可以认为是地域分异的结果．环境的地域分异，决定了资源分布的地域差异，因此资源的空间分布规律一般可以从板块构造、古沉积环境、气候带与地貌类型方面去把握．
某种资源在一定地区(或矿区、沉积盆地)的分布，被认为服从一定的统计规律，其中Zipf规则是最经典的，这一规则认为，不同等级资源的资源量之间服从下列关系：
或
lnPn-lnr=qlnPr
(7．4．2)
这里Pr是第r级资源的资源量，q是某一常数．
经典理论还以Bradford律来估算资源出现频度，这一规律认为按大小排序给定的资源序列，其单元的频度以幂函数形式增加，即频度序列为a0，a1，a2，…，ar-1，…．这个规则估计了分布频数，但仍称为Zipf规则．
在现代文献中，资源学家们不断地引进新的分布，如Γ-分布、指数分布、对数分布、对数正态分布和Pareto分布，其中尤以对数正态分布和Pareto分布最常见，Pareto分布的累计概率为：
式中，Xc是最小资源量，a是归一化常数，X是资源量，b是形式参数．在无偏情况下(Xc=0)，一般取Pareto分布的概率密度为：
f(X)=KX-s (K＞0，S＞0)
(7．4．4)
可以看出，Zipf规则(或Bradford律)是无偏Pareto分布的特殊形式．
对资源分布的估计，主要运用于自然资源的勘探中，用于估计未探明资源量．在城市一节中，我们将看到城市大小也服从Zipf分布及其它分布，这似乎揭示了，城市借助资金、劳动力及其它自然资源而存在的底蕴．
在矿产资源的分布研究方面，近年来转向重视资源的组合类型，对生物资源的研究，开始注意生态位、耐性和最小限制因子律对资源分布的影响．
7．4．2 资源评价原理
1．资源评价的地学原理
资源评价是由一定的目的出发对资源或资源赋存体的数量，按一定的原则作出科学的估计，这些原则包括质量、开发难易度、利用前景、区位条件、环境影响等，为资源开发利用的可行性研究提供依据．资源评价是基于资源的有效性和稀缺性的，有效总是针对一定的使用目的而言的，因此评价目的对评价本身有决定性意义．如敦煌鸣沙山一带，从农用目的评价，是劣等土地，但从旅游目的评价，则是优等景观．资源评价也包括对资源赋存体的评价；例如为了勘探目的的油气资源评价主要是对有关构造、有关层位的生油气性和储油气性的评价，而对油气的质量评价反而放在次要地位．
资源评价是一项高度综合性工作，评价的原则主要包括综合性原则、主导因子原则和发生学原则等．综合性原则一般提出综合性指标，适合于区域管理方面的评价，评价的目标可能是多目标的．主导因子原则就是以某一因子为重点，尤其是把使用目的放在最重要方面来评价，适合于专项目的和因素特别复杂的综合性评价．发生学原则适合于质量、开发难易程度与资源形成因素有关的评价工作，比如森林资源、油气资源等．当然，根据实际工作需要，还可以有其它原则．
为了把握资源评价的综合性，还应时刻贯彻地理工程的三个先行原则：经济发展、社会安定和环境受控，制定评价标准时应同时考虑这三条，避免片面性．
2．资源评价的数学方法
资源评价的数学方法大致包括模式识别、统计、过程模拟和统计-过程模拟结合等方法．
模式识别方法的基本作法是将对象按某些状态变量描述出来，即将资源映射到某一状态空间，然后用统计方法、数理逻辑方法将状态分类，这种类别是定义在等级空间的．统计方法包括聚类分析、判别分析两种，判别分析一般基于某种状态分布，聚类分析一般与统计分布有关，也就是说，要正确地应用统计分析，一般需要了解状态的随机分布，但这往往是困难的，一般的方法是设随机分布是正态分布，但这个假设未必对所有资源状态变量都适合．模糊数学中隶属度方法是对不明确的概率分布的一种估计，这一方法的采用克服了数学上的困难，却带来了人为的任意性，因此隶属度的确定必须十分谨慎，必须认真地应用经验．数理逻辑方法是一种人工智能方法，它需要吸收人的经验和知识，由知识建立决策判别法则来评价资源，目前这种方法的应用还很少．
过程分析方法的基本做法是，从资源形成或更新的机理出发，推断资源的品质、数量等．然而这种评价方法需要过程模拟，需要建立模式，而模式带有一定的假设性，假设的正确与否对资源评价的影响很大；其次过程模拟往往涉及复杂的数值计算和艰难的参数估计，从而使过程分析增加了困难．为了克服这种困难，结合过程分析和统计分析估计的作法不能不认为是一种有益的探索(王铮，1990)．