ГУ «Институт минеральных ресурсов», Ташкент, Узбекистан

Мухаммедов Ж. Э., начальник сектора, магистр
Абидова Н. А., младший научный сотрудник, магистр, nigoraaa8586@gmail.com
Рахмонова Н. Б., старший научный сотрудник, д-р геол.-минерал. наук
Охунов А. Х., начальник отдела, магистр
Холиёров А. Т., начальник сектора, д-р философии по геол.-минерал. наукам

Представлены результаты общего статистического анализа данных на примере месторождения Чукуркудук и использовано их значение при оценке запасов золота. В процессе исследования использованы классические и современные методы статистического анализа, включая дескриптивную статистику, вариационный анализ, трендовое моделирование и геостатистические методы. Результаты исследований служат базой для оценки ключевых параметров в процессе геологического моделирования.

1. Рудные месторождения Узбекистана / под ред. И. М. Голованова. – Ташкент : Гидроингео, 2001. – 660 с.
2. Геологическая карта Республики Узбекистан. Масштаб 1:500 000 / под ред. Б. Ф. Исламова. – Ташкент : ГУ «ИМР», 2023. – 225 с.
3. Классификация запасов и прогнозных ресурсов твердых полезных ископаемых. – Ташкент : ГКЗ, 2022.
4. Зималина В. Я., Исоков М. У., Колоскова С. М. Геолого-промышленные типы, оценка и разведка золоторудных месторождений Узбекистана. – Ташкент, 2008. – 255 с.
5. Rakhmonova N., Tsoi V. Peculiarities of gold mineralisation, principles of delineation of ore deposits and calculation of reserves in the Kauldy deposit // International Journal of Geology, Earth & Environmental Sciences. 2023. Vol. 13. P. 34–41.
6. Закон Республики Узбекистан «О недрах» : принят Законодательной палатой 27.08.2024 № ЗРУ-987. URL: https://base2.spinform.ru/show_doc.fwx?rgn=163156 (дата обращения: 29.02.2026).
7. Инструкция о содержании, оформлении и порядке представления в Государственную комиссию по запасам полезных ископаемых материалов технико-экономических обоснований разведочных кондиций на твердые полезные ископаемые и промышленные подземные воды. – Ташкент, 2006.
8. Методические указания о содержании, оформлении и порядке представления в ГКЗ материалов по ТЭО кондиций и подсчету запасов на твердые полезные ископаемые с использованием блочного моделирования. – Ташкент : ГКЗ, 2022.
9. Воропаев В. И., Кушнарев П. И. Блочное моделирование и проблемы использования его результатов в работе ФГУ ГКЗ // Недропользование. XXI век. 2006. № 1. С. 75–77.
10. Christianson R. B., Pollyea R. M., Gramacy R. B. Traditional kriging versus modern Gaussian processes for large-scale mining data // Statistical Analysis and Data Mining. 2023. Vol. 16. Iss. 5. P. 488–506.
11. Nwaila G. T., Zhang S. E., Bourdeau J. E., Frimmel H. E., Ghorbani Y. Spatial Interpolation Using Machine Learning: From Patterns and Regularities to Block Models // Natural Resources Research. 2024. Vol. 33. No. 1. P. 129–161.
12. Rakhmonova N. B. Characteristics of gold mineralization distribution determining the methodology and reliability of exploration and reserve estimation at the Kauldy deposit // International Journal of Geology, Earth & Environmental Sciences. 2025. Vol. 15. P. 109–117.
13. Chilès J.-P., Delfiner P. Geostatistics: Modeling Spatial Uncertainty. 2nd ed. Wiley Series in Probability and Statistics. – Hoboken : John Wiley & Sons, Inc, 2012. P. 377–380.
14. Gandhi S. M., Sarkar B. C. Conventional and Statistical Resource/Reserve Estimation // Essentials of Mineral Exploration and Evaluation. – Amsterdam : Elsevier, 2016. P. 271–288.