In this introductory chapter we describe general problems of spatial environmental data analysis, modeling, validation and visualization. Many of these problems are considered in detail in the following chapters using geostatistical models, machine learning algorithms (MLA) of neural networks and Support Vector Machines, and the Bayesian Maximum Entropy (BME) approach. The term “mapping” in the book is considered not only as an interpolation in two- or threedimensional geographical space, but in a more general sense of estimating the desired dependencies from empirical data.

Подведены итоги изучения геологического строения, истории развития и полезных ископаемых Западной Сибири, начиная с середины 80-х годов и до 1998-1999 гг.
В первой части работы содержатся сведения о Западно-Сибирской плите - крупной нефтегазоносной провинции, об основных особенностях стратиграфии и тектоники фундамента и чехла плиты и их соотношениях. Рассмотрены история нефтегеологического перспективного районирования, выделения нефтегазоносных комплексов и продуктивных пластов, геология типичных углеводородных месторождений, дана оценка ресурсной базы и перспектив развития Западно-Сибирского нефтегазового ТЭК.
Вторая часть работы посвящена характеристике геологического строения, истории развития и минерагении Алтае-Саянской складчатой области с ее крупными месторождениями угля, железа и алюминия. Особое внимание уделено состоянию и перспективам развития минерально-сырьевой базы региона, количественной характеристике запасов и прогнозных ресурсов основных видов минерального сырья.
Рассмотрены вопросы геоэкологического районирования Западной Сибири. Дана оценка геоэкологической ситуации. Определены приоритетные направления геологоразведочных работ в XXI веке и прогноз наиболее вероятных открытий.