張建紅　楊　敏　孟海東

(1.內(nèi)蒙古科技大學(xué)礦業(yè)研究院；2.內(nèi)蒙古科技大學(xué)材料與冶金學(xué)院)

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GeoDA軟件在區(qū)域化探數(shù)據(jù)找礦中的應(yīng)用

張建紅1楊敏2孟海東1

(1.內(nèi)蒙古科技大學(xué)礦業(yè)研究院；2.內(nèi)蒙古科技大學(xué)材料與冶金學(xué)院)

摘要利用空間自相關(guān)Moran指數(shù)，借助GeoDA軟件對(duì)內(nèi)蒙古某地區(qū)1:50 000水系沉積物測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。結(jié)果表明：運(yùn)用全局空間自相關(guān)Moran指數(shù)可確定Cu是否存在空間聚集現(xiàn)象，運(yùn)用LISA和Moran散點(diǎn)圖可確定元素具體的聚集位置和范圍，利用關(guān)聯(lián)分析技術(shù)可尋找到與Cu相關(guān)的Zn、Ni，為尋找伴生元素提供了依據(jù)。

關(guān)鍵詞水系沉積物測(cè)量Moran指數(shù)化探數(shù)據(jù)空間聚集關(guān)聯(lián)分析

地學(xué)數(shù)據(jù)在空間分布上既具有關(guān)聯(lián)性，又具有規(guī)律性，最大限度地挖掘該類(lèi)相關(guān)性，為找礦提供更多有價(jià)值的信息是一項(xiàng)有意義的工作。GeoDA軟件可提供一個(gè)友好的可視化界面描述空間數(shù)據(jù)的相關(guān)性，該軟件是在地圖和統(tǒng)計(jì)圖表相互作用的環(huán)境下運(yùn)行的，運(yùn)用了強(qiáng)大的窗口連接技術(shù)[1-3]。本研究借助該軟件對(duì)內(nèi)蒙古某地區(qū)1:50 000水系沉積物測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，為區(qū)內(nèi)地球化學(xué)找礦工作提供有價(jià)值的參考信息。

1空間自相關(guān)指數(shù)及Moran散點(diǎn)圖

1.1空間自相關(guān)指數(shù)

(1)全局空間自相關(guān)Moran指數(shù)。Moran's I指數(shù)可反映空間鄰近區(qū)域單元之間的屬性值是否存在相關(guān)性。為分析地球化學(xué)元素的空間分布情況，本研究采用GeoDA軟件分析Cu的空間關(guān)聯(lián)性。Moran`s I指數(shù)的變化范圍為-1～1，小于0表示負(fù)自相關(guān)，等于0表示不相關(guān)，大于0表示正自相關(guān)。

(2)局部空間自相關(guān)Moran指數(shù)(LISA)?？捎糜谠u(píng)價(jià)某區(qū)域內(nèi)Cu與鄰近區(qū)域Cu的相關(guān)程度。

1.2Moran散點(diǎn)圖

全局空間自相關(guān)Moran指數(shù)僅能從總體上反映區(qū)域元素有無(wú)聚集性，無(wú)法反映該區(qū)內(nèi)某一元素確切的聚集位置和聚集類(lèi)型(高高聚集或低低聚集)。Moran散點(diǎn)圖以(z，wz)為坐標(biāo)點(diǎn)，z為所有元素的觀測(cè)值和平均值之間的離差組成的向量，wz為空間權(quán)重矩陣W與向量z的乘積，即相鄰區(qū)域觀測(cè)值的空間加權(quán)平均值，亦稱(chēng)為空間滯后向量。Moran可反映元素的局部空間分布格局，分為4個(gè)象限(圖1)，第一象限表示高高關(guān)聯(lián)，第二象限表示低高關(guān)聯(lián)，第三象限表示低低關(guān)聯(lián)，第四象限表示高低關(guān)聯(lián)[4]。

圖1　Moran散點(diǎn)圖

2試驗(yàn)分析

2.1數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究數(shù)據(jù)來(lái)源于內(nèi)蒙古某地區(qū)1:50 000水系沉積物測(cè)量成果，采樣面積約363 km2，共有379個(gè)采樣點(diǎn)，每一采樣點(diǎn)中主要分析的元素為Cu、Zn、Mo、Cr、Co、Ni、Cd、W、Pb、Bi、Sb、As、Hg、Sn、Au、Ag。該區(qū)位于西伯利亞板塊東南大陸邊緣，歷經(jīng)中生代中亞—蒙古造山與火同巖漿活動(dòng)以及多生地質(zhì)構(gòu)造活動(dòng)的影響，對(duì)于成礦非常有利。區(qū)內(nèi)的銅鋅多金屬礦床位于內(nèi)蒙古錫林郭勒盟東烏旗縣北東約15 km處，是我國(guó)近些年來(lái)在地質(zhì)調(diào)查過(guò)程中最新發(fā)現(xiàn)的礦床[5]。本研究搜集到的數(shù)據(jù)為Excel格式，為便于采用GeoDA軟件分析，運(yùn)用ArcGIS軟件將其轉(zhuǎn)化為Shapefile格式數(shù)據(jù)。

2.2試驗(yàn)結(jié)果

首先分別在Hinge=1.5和Hinge=3.0的情況下，分別制作該區(qū)域Cu的箱形地圖，發(fā)現(xiàn)結(jié)果一致。由箱形圖可知：Cu無(wú)下異常值的范圍，Q50Q75和上異常值位于測(cè)區(qū)中東部和北東部。通過(guò)GeoDA軟件對(duì)Cu的測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行全局空間自相關(guān)分析，可知分布于第一、三象限的點(diǎn)均為空間正相關(guān)的點(diǎn)，Moran`s I為0.554 236說(shuō)明Cu在該區(qū)域具有較強(qiáng)的自相關(guān)性，并非完全隨機(jī)性。為檢驗(yàn)Moran`s I 是否顯著，在GeoDA軟件中進(jìn)行蒙特卡羅模擬檢驗(yàn)，結(jié)果表明，P值為0.001，說(shuō)明在99.9%的置信度下，Cu的空間自相關(guān)性顯著。

為更直觀地確定該區(qū)域Cu的具體分布情況，運(yùn)用GeoDA軟件生成LISA聚集分布圖，采用不同的著色區(qū)分自相關(guān)類(lèi)別，由于地球化學(xué)找礦一般僅關(guān)注高含量元素的空間分布狀況，所以僅對(duì)高高聚集、高低聚集、低高聚集進(jìn)行分析。黑色代表高高聚集，深灰色代表低高聚集，淺灰色代表高低聚集，無(wú)色則表示不顯著。由Cu的LISA聚集圖可知：Cu主要分布于該區(qū)域東部及北東部，與搜集到的事物資料相吻合。

通過(guò)空間自相關(guān)分析確定了Cu的聚集區(qū)域，運(yùn)用關(guān)聯(lián)分析技術(shù)尋找與Cu相關(guān)聯(lián)的元素有Zn和Ni，Cu與Zn的關(guān)聯(lián)系數(shù)為0.59，Cu與Ni的關(guān)聯(lián)系數(shù)為0.68。由此可知，在找到銅礦的同時(shí)，很有可能找到Zn、Ni等伴生礦產(chǎn)。

3結(jié)論

(1)運(yùn)用全局空間自相關(guān)Moran指數(shù)，并借助GeoDA軟件可確定Cu 在區(qū)內(nèi)是否具有聚集性，利用LISA和Moran散點(diǎn)圖可進(jìn)一步確定該元素的具體聚集位置和聚集情況，如高值聚集或低值聚集。

(2)在確定Cu的聚集區(qū)域后，利用關(guān)聯(lián)分析技術(shù)對(duì)該區(qū)域的所有元素進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)Zn、Ni與Cu的關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)，說(shuō)明在找到銅礦的同時(shí)也可能找到Zn、Ni等伴生礦產(chǎn)。

(3)運(yùn)用GeoDA軟件進(jìn)行空間自相關(guān)分析與關(guān)聯(lián)分析適合于處理地球化學(xué)數(shù)據(jù)，可為地球化學(xué)找礦提供可靠依據(jù)。

參考文獻(xiàn)

[1]張朝生，章申，何建邦.長(zhǎng)江水系沉積物重金屬含量空間分布特征研究——空間自相關(guān)與分形方法[J].地理學(xué)報(bào)，1998，53(1)：87-96.

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[4]部慧，梁小珍，皮理.我國(guó)金融業(yè)區(qū)域發(fā)展差異的空間統(tǒng)計(jì)分析[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2014，34(5)：1171-1179.

[5]劉曉陽(yáng)，李俊建，李生，等.內(nèi)蒙古東烏旗狠麥溫都爾鋅銅多金屬礦礦床地質(zhì)特征[J].地質(zhì)調(diào)查研究，2012，35(4)：241-246.

(收稿日期2015-07-13)

張建紅(1988—)，女，碩士研究生，014010 內(nèi)蒙古自治區(qū)包頭市昆都侖區(qū)阿爾丁大街7號(hào)。