趙 禹， 趙玉巖， 郝立波， 陸繼龍

(吉林大學(xué) 地球探測科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，長春 130026)

0 前言

背景上限的確定方法是區(qū)域化探數(shù)據(jù)處理的核心問題之一，其科學(xué)與否直接影響到找礦靶區(qū)定位的準(zhǔn)確性，甚至決定了能否發(fā)現(xiàn)具有微弱異常的隱伏礦床。區(qū)域地球化學(xué)原生背景與異常形成于相互獨立的地質(zhì)過程。在地質(zhì)背景單一的研究區(qū)，由于其背景形成于相似的地質(zhì)過程，采用統(tǒng)一的背景異常劃分方法就可以得到好的效果；在巖性復(fù)雜地區(qū)，不同地質(zhì)單元的形成過程可能完全不同，選擇統(tǒng)一的背景上限顯然是不科學(xué)的。

在復(fù)雜巖性區(qū)內(nèi)，全區(qū)采用統(tǒng)一的背景上限值來圈定異常是不合理的，這已經(jīng)成為所有地質(zhì)學(xué)家的共識，并提出了一系列的新方法，主要有分區(qū)背景校正法、移動平均法、趨勢面法和子區(qū)中位數(shù)襯值濾波法等。分區(qū)背景校正法[1]是在已知地區(qū)巖性地層分布情況下，對不同的巖性區(qū)分別處理，去除巖性對背景值的影響，然后把剩余值合起來統(tǒng)一圈定異常。然而目前并不是所有地區(qū)都有完備的地質(zhì)圖或者至少有些地質(zhì)圖巖性的圈定是不明確的，因此當(dāng)面對這些地區(qū)時就會形成多種分區(qū)方案，導(dǎo)致異常圈定的可變性和不確定性。移動平均法和趨勢面法都需要元素含量是連續(xù)變化的[2-3]，然而這在地質(zhì)事件中是很難實現(xiàn)的，因為元素含量的形成受地質(zhì)、地形、景觀等多種因素控制，往往形成一個凹凸不平且不連續(xù)的面。子區(qū)中位數(shù)襯度值濾波法[4-5]作為目前較為常用的確定地球化學(xué)背景及異常的方法，它強調(diào)數(shù)學(xué)意義上的分區(qū)，其地質(zhì)地球化學(xué)意義仍有待于進(jìn)一步驗證。近些年，成秋明[6-9]以“局部奇異性-廣義自相似性-分形譜系”為核心理論提出的C-A、S-A等多重分形技術(shù)，充分考慮了元素的含量分布頻率、異常的空間形態(tài)和變化性、地球化學(xué)場的各向異性和廣義自相似性，已被普遍證實為有效的礦產(chǎn)勘查評價方法。

受廣義自相似性理論[10-11]的啟發(fā)，本次研究提出一種基于風(fēng)化產(chǎn)物(土壤或水系沉積物)對基巖的繼承性，以主要造巖元素為指標(biāo)，用快速聚類分析方法對研究區(qū)樣品進(jìn)行廣義自相似性分類，分區(qū)計算背景上限的新方法。以1∶200 000 郴縣幅化探采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行實例驗證。結(jié)果表明，該方法能有效地去除不同地質(zhì)體類型背景對異常的影響，突出礦致異常，削弱區(qū)域背景，縮小靶區(qū)面積，識別微弱異常。

1 方法原理

1.1 風(fēng)化產(chǎn)物對基巖的繼承性

采用土壤或水系沉積物開展區(qū)域化探工作的基本前提是殘積物來自基巖的風(fēng)化，與基巖有緊密的空間和成因聯(lián)系，其化學(xué)成分對基巖化學(xué)成分有繼承性。元素在土壤中的相對含量變化與基巖元素含量高低有關(guān)，主要造巖元素(以氧化物形式表示)組合關(guān)系沒有發(fā)生明顯的變化，反映了土壤與基巖成分的繼承性[12]，而一些微量元素，特別是親硫元素，在巖石風(fēng)化成土過程中，元素組合關(guān)系發(fā)生較大的變化。

1.2 造巖元素指標(biāo)的選擇

地表巖石的物質(zhì)來源是地殼或上地幔，而地殼和上地幔中分布量最多的七種元素為：O、Si、Al、Fe、Ca、Na和Mg，它們的總質(zhì)量約占地殼的 99.4 %,上地幔的 99.11 % ,這些元素是地殼中的各類巖石的基本成份。在國內(nèi)化探數(shù)據(jù)中，這些元素含量都是以氧化物的形式給出，SiO2、Al2O3、Fe2O3、FeO、MgO、CaO和Na2O，因此，研究指標(biāo)選擇為 SiO2、Al2O3、Fe2O3、FeO、MgO、CaO和Na2O。如果以單元素為標(biāo)本，那么建議不選用O，而用 Si、Al、Fe、Ca、Na和Mg。

1.3 樣品分類方法

目前被人們廣泛使用的統(tǒng)計分類方法有聚類分析和判別分析兩種。聚類分析的實質(zhì)是建立一種分類方法，它能將一批樣品數(shù)據(jù)按照它們在性質(zhì)上的親密程度在沒有先驗知識的情況下自動進(jìn)行分類，且不需要對原始數(shù)據(jù)做任何假設(shè)，包括“快速聚類分析”(K-Means Cluster Analysis)和“層次聚類分析”(Hierarchical Cluster Analysis)，當(dāng)觀察值的個數(shù)多或文件非常龐大時更適于選用前者。判別分析是先由已知分類情況的不同樣本構(gòu)造出判別函數(shù)，再由此函數(shù)來決定新的未知類別的樣品屬于哪一類，該方法需要有預(yù)測變量服從正態(tài)分布、變量之間沒有顯著相關(guān)性等假設(shè)條件。由于判別分析需要給出已知分類，而復(fù)雜情況存在差異無法事先的判別分析標(biāo)準(zhǔn)，不同地質(zhì)工作人員對判別標(biāo)準(zhǔn)理解不同，實際操作時或有人為因素影響，所以，本研究采用聚類分析方法進(jìn)行樣品分類。在 SPSS、SAS、Stata 三大權(quán)威統(tǒng)計軟件中都可以實現(xiàn)以上分類功能，本研究選擇 SPSS 軟件下的“快速聚類分析”功能對化探數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理。

1.4 方法流程

1)數(shù)據(jù)的分類處理。將EXCEL格式的原始數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS軟件，以七種氧化物SiO2、Na2O、K2O、MgO、Al2O3、CaO、Fe2O3為“變量”對樣品進(jìn)行快速聚類分析，并使聚類成員的分類號自動保存到SPSS的表格中，然后把這些分類號對應(yīng)復(fù)制粘貼到原始數(shù)據(jù)的EXCEL表格中，利用EXCEL的自動篩選功能按分類號將所有樣品分類保存。

2)分子區(qū)確定背景上限。以上得到的分類結(jié)果實際代表著研究區(qū)內(nèi)不同類型地質(zhì)單元，需要對這些子區(qū)分別計算背景值?？梢圆捎脗鹘y(tǒng)經(jīng)典統(tǒng)計方法，如采用平均值(X)±3×均方差(S)為上下限迭代剔除極異常點，使所有數(shù)據(jù)全部分布在X-3S與X+3S之間，再以背景值加2倍均方差計算背景上限，或者采用 Tukey[4]提出的非常規(guī)統(tǒng)計學(xué)方法 EDA 技術(shù)來計算背景上限Fu。

3)異常區(qū)域的統(tǒng)一圈定。用原始數(shù)據(jù)減去各數(shù)據(jù)所在子區(qū)的背景上限，所得結(jié)果即為“異常量”值，然后利用該“異常量”值作等值線圖,這樣圈定的大于“0”的區(qū)域即為異常區(qū)。傳統(tǒng)方法處理與本文新方法對比效果見圖1。

圖1 方法原理圖Fig．1 Figure of method principle(a)未分區(qū)前；(b)分區(qū)處理后

圖3 W元素地球化學(xué)異常分布圖Fig．3 Figure of geochemical anomaly distribution of W (a)新方法處理結(jié)果；(b)傳統(tǒng)方法處理結(jié)果

2 應(yīng)用實例

2.1 研究區(qū)地質(zhì)概況

研究區(qū)大地構(gòu)造位置屬華南褶皺系贛湘粵桂褶皺帶的重要組成部分。地處湘南揚子古陸與華夏古陸之間的南嶺構(gòu)造巖漿帶中東段的北緣，與粵北南北向構(gòu)造帶交叉復(fù)合部位。區(qū)域內(nèi)巖性復(fù)雜，出露地層由老到新有震旦系、寒武系、泥盆系、石炭系、侏羅系、白堊系、第四系等，并于山間河谷地帶發(fā)育大量新近紀(jì)沖洪積層。雪峰期、加里東期、海西期、印支-燕山期和喜山期構(gòu)造巖漿活動頻繁，各類花崗巖發(fā)育。區(qū)內(nèi)最主要成礦有利位置多處于燕山期花崗巖與震旦系、寒武系、泥盆系地層接觸部位，目前已發(fā)現(xiàn)有柿竹園鎢錫鉍鉬多金屬礦區(qū)、瑤崗仙鎢礦、白云仙鎢礦、圳口鎢礦等多個礦床。

2.2 異常提取效果

以1∶200 000 郴縣幅化探采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行實例驗證。利用本文方法，以成礦元素W為例進(jìn)行異常區(qū)域的圈定，原始數(shù)據(jù)分類情況和各子區(qū)背景上限計算結(jié)果(本文采用傳統(tǒng)經(jīng)典統(tǒng)計方法)列于表1，每一類數(shù)據(jù)分別對應(yīng)研究區(qū)內(nèi)A、B、C、D四個不同的子區(qū)(圖2)。同時應(yīng)用傳統(tǒng)方法對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，用背景值加2倍的標(biāo)準(zhǔn)差作為全區(qū)統(tǒng)一的背景上限圈定異常，并對兩種方法圈定結(jié)果作對比圖(圖3)。

表1 原始數(shù)據(jù)分類情況和各子區(qū)特征值

圖2 分區(qū)數(shù)據(jù)投點圖Fig．2 Point figure of subregion data

兩種方法圈定結(jié)果與研究區(qū)內(nèi)已知鎢礦對應(yīng)情況見表2，可以看出，對于中大型、超大型鎢礦兩種方法都具有很好的提取效果，而本文新方法對于部分小型、極個別中型礦(楊梅坑中型鎢礦)提取效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)方法，主要表現(xiàn)為可以增強礦區(qū)內(nèi)弱小異?；蚴蛊湟元毩⒌漠惓^(qū)域顯示，從而達(dá)到提高識別度的目的。此外，利用快速聚類分析分區(qū)確定異常下限的方法還具有如下的優(yōu)勢：

1)增強了低背景場內(nèi)弱小異常，不易漏礦。圖3(a)中1、2、3號異常區(qū)域在圖3(b)中只以微弱異常顯示或僅位于大面積異常的邊部，而在圖3(a)中則形成獨立的異常區(qū)，增強了微弱異常的識別度，起到了突出礦致異常的作用。這些異常點均距離出露巖漿巖體有較小的一段距離，可能與深部隱伏巖體有關(guān)，例如觀音山地區(qū)作為瑤崗仙礦田后期發(fā)現(xiàn)的東部礦區(qū)的重要組成部分，在圖3(a)中圈出了很好的3號異常區(qū)，然而應(yīng)用傳統(tǒng)方法，即使把背景上限縮小到背景值加 0.5 倍的方差，都不會有異常的顯示。

表2 研究區(qū)內(nèi)已知鎢礦點異常提取效果

2)削弱或排除高背景區(qū)內(nèi)的非礦致異常，縮小靶區(qū)面積。大面積的高背景區(qū)往往會造成異常等值線連續(xù)分布，形成大面積的異常區(qū)，然而真正成礦的只是很小范圍內(nèi)，從而增加了勘查找礦的工作量。如圖3(a)中 5、6 所示，排除了高背景場內(nèi)非致礦異常，縮小了靶區(qū)面積，但并沒有丟失掉重要的礦點，反而異常強度得到了增強。

3)發(fā)現(xiàn)了新的礦點。圖3(a)中4號異常區(qū)，雖然異常強度不大，但成礦條件與已知礦床具有很大相似之處，都位于巖漿巖與有利成礦地層泥盆系接觸部位，因此具有很好的成礦遠(yuǎn)景。

3 結(jié)論

1)快速聚類分析能夠快速、有效的對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。

2)經(jīng)驗證，本文提出的新方法確實能夠起到突出微弱異常，不易漏礦，削弱高背景區(qū)內(nèi)非礦致異常，突出礦致異常，縮小靶區(qū)面積的效果，與分區(qū)背景值校正法效果相似，但更簡單快捷。

3)本方法是以造巖元素含量在風(fēng)化產(chǎn)物與基巖的明顯的繼承性為基礎(chǔ)的，具有明確的地質(zhì)意義，而不僅僅是數(shù)學(xué)意義上的處理。此外，本文新方法還具有不需要考慮巖性復(fù)雜與否、不需要研究區(qū)地質(zhì)圖的優(yōu)點。

參考文獻(xiàn)：

[1] 周蒂.分區(qū)背景校正法及其對化探異常圈定的意義[J].物探與化探,1986,10(4):263-273.

[2] 李長江, 麻土華, 徐有浪.地球化學(xué)景觀吸引子發(fā)現(xiàn)及其意義[J].浙江地質(zhì),1995,11(1):86-90.

[3] 謝學(xué)錦.區(qū)域地質(zhì)調(diào)查野外工作方法(第四分冊)—區(qū)域化探[M].北京:地質(zhì)出版社，1979.

[4] 史長義，張金華，黃笑梅.子區(qū)中位數(shù)襯值濾波法及弱小異常識別[J].物探與化探,1999,23(4):251-257.

[5] 趙寧博，傅錦，張川，等.子區(qū)中位數(shù)襯值濾波法在地球化學(xué)異常識別中的應(yīng)用[J].世界核地質(zhì)科學(xué)，2012,29(1):47-51.

[6] 成秋明，張生元，左仁廣，等.多重分形濾波方法和地球化學(xué)信息提取技術(shù)研究與進(jìn)展[J]. 地學(xué)前緣,2009，16(2):185-198.

[7] 成秋明. 非線性成礦預(yù)測理論: 多重分形奇異性-廣義自相似性-分形譜系模型與方法[J]. 地球科學(xué)—中國地質(zhì)大學(xué)學(xué)報,2006，31 (3):337-348.

[8] CHENG Q. Non-linear theory and power-law models for information integration and mineral resources quantitative assessments[J] . Mathematical Geosciences,2008,40:503-532.

[9] CHENG Q, XU Y, GRUNSKY E. Integrated spatial and spectrum method for geochemical anomaly separation [J]. Natural Resource Research,2000,9(1):43-52.

[10] 成秋明.非線性礦床模型與非常規(guī)礦產(chǎn)資源評價[J]. 地球科學(xué)—中國地質(zhì)大學(xué)學(xué)報,2003，28 (4):445-454.

[11] 成秋明. 空間模式的廣義自相似性分析和礦產(chǎn)資源評價[J]. 地球科學(xué)—中國地質(zhì)大學(xué)學(xué)報,2004，29 (6):733-743.

[12] 郝立波, 馬力, 趙海濱. 巖石風(fēng)化成土過程中元素均一化作用及機理: 以大興安嶺北部火山巖區(qū)為例[J]. 地球化學(xué),2004,33(2):131-138.