在水文地质和石油工业中,孔隙度、渗透系数等典型地质参数的空间尺度效应是一个普遍存在的问题。通常对地质参数进行采样分析,在微观尺度下通过研究得到宏观尺度下的地质参数分布特性,即需要进行升尺度方法研究。近年来已有很多升尺度算法,主要可归为简单平均法和Laplace方程法这两类。本文首先研究了孔隙度、渗透系数等典型地质参数的随机分布,对数据的高频和低频部分采用了截断的方法进行处理,得到截断形式的幂律变异函数模型,即TPV模型。其次,采用顺序高斯模拟的思想进行数值模拟,得到模拟数据并绘图。然后进行分形维数的确定,采用最小二乘法估计Hurst指数,从而通过分形维数得到地质参数的刻画。最后采用了K-Means方法进行聚类,得到大尺度上的网格数值,从而得到典型地质参数的随机分形升尺度方法。用C语言编程实现模拟过程和随机分形升尺度算法。模拟结果表明TPV模型与K-Means聚类方法的相结合的升尺度方法可以很好地刻画典型地质参数的尺度变化特征,为利用小尺度数据预测大尺度数据的分布特征提供了新的方法,且开发出实用的可视化计算程序。