滕菲，彭麗娜，孟慶龍 ，邢怡

（1.中國地質(zhì)調(diào)查局天津地質(zhì)調(diào)查中心，天津300170；2.中國石油大港油田勘探開發(fā)研究院，天津300270；3.中國地質(zhì)調(diào)查局華北地質(zhì)科技創(chuàng)新中心，天津300170）

豐寧地區(qū)地處華北陸塊北緣的多金屬成礦帶，該區(qū)多金屬找礦工作已經(jīng)開展的相當深入，前人積累了豐富的數(shù)據(jù)資料，也取得了大量的找礦成果[1-3]。進一步的攻深找盲工作對多專業(yè)信息的綜合研究提出了更高要求。當前，與GIS技術結合的找礦預測方法有很多種，包括代數(shù)方法、模糊邏輯神經(jīng)網(wǎng)絡、秩相關分析、判別分析、聚類分析和證據(jù)權法等，其應用大大提高了礦產(chǎn)資源預測與評價的效率[4-9]。相較其它方法，“證據(jù)權”法基于二值圖像，其運行可由數(shù)據(jù)驅動、亦可專家干預，具有實用、靈活等優(yōu)勢，是國際地學領域使用的一種重要找礦預測方法。目前國內(nèi)不同專家、學者對一些主要成礦區(qū)帶、礦床進行了基于證據(jù)權法的礦產(chǎn)資源預測工作，均取得了良好的找礦效果[10-15]。豐寧地區(qū)尚未開展過此類區(qū)域性的綜合找礦預測工作。本文以此為契機，充分收集區(qū)內(nèi)地質(zhì)、物化遙等多源地學信息，建立地質(zhì)找礦空間“網(wǎng)格數(shù)據(jù)模型”，主要采用相似類比的方法建立預測模型，結合對典型探礦地質(zhì)條件和地質(zhì)異常的綜合分析[16-19]，利用證據(jù)權法開展綜合找礦預測。

1 區(qū)域地質(zhì)背景

豐寧地區(qū)處于華北陸塊北緣的EW向燕遼多金屬成礦帶與NNE向上黃旗-烏龍溝多金屬成礦帶的交切復合部位。以豐寧-隆化斷裂帶為界，南北兩分為華北北緣隆起帶及燕遼中元古裂谷帶兩個構造單元。構造格局以東西、北北東-北東為主，控制了區(qū)內(nèi)中生代火山-沉積盆地的展布。與成礦相關的中生代侵入巖多分布在火山帶外緣的隆起部位，如千層背、窟窿山等，或產(chǎn)于火山巖盆地的淺成-超淺成侵入體，如豐寧白草、東猴頂、牛圈子壩等。早前寒武紀地層作為盆地基底，主要出露有單塔子巖群和紅旗營子巖群。紅旗營子巖群主要分布于豐寧-隆化斷裂帶上及其北側，空間上呈近東西向展布。這套巖系Ag、Pb、Zn、Cu、Mo等元素的豐度值高。形成大量的鉛鋅銀、鉬礦床，如：蔡家營、牛圈-營房鉛鋅銀礦、撒岱溝門鉬礦等大型礦床。許多和中生代巖漿活動有關的鉛鋅銀、鉬礦床也都產(chǎn)于紅旗營子群殘塊周圍，是本區(qū)多金屬礦的主要礦源層[20]。受環(huán)太平洋構造域影響，區(qū)內(nèi)中生代造山運動強烈，誘發(fā)了大規(guī)模中、酸性火山噴發(fā)，巖漿侵入活動，成為本區(qū)最重要的成礦爆發(fā)期[21]。其中以下白堊統(tǒng)張家口組火山巖及燕山期淺成-超淺成侵入巖與區(qū)內(nèi)銀多金屬成礦關系最為密切（圖1）。

2 成礦有利信息提取

圖1 豐寧地區(qū)地質(zhì)簡圖Fig.1 Geological map in Fengning region

筆者結合對區(qū)域上典型礦床的綜合研究，依據(jù)成礦地質(zhì)條件和找礦標志[22-26]，初步建立找礦預測模型，基于MAPGIS平臺，從已建立多元地質(zhì)信息數(shù)據(jù)庫中提取巖石、地層、構造、重磁、化探、遙感等多個成礦有利要素層。根據(jù)不同要素與已知礦產(chǎn)地空間關系，對部分要素進行不同方向緩沖分析，并研究該要素與已知礦床（點）的關聯(lián)程度[27]。

2.1 有效證據(jù)因子提取方法

基于找礦預測模型，研究初步提取的各個證據(jù)因子的權重值及其與響應因子的相關程度，其相關參數(shù)包括：W+、W－、C、S（C）等。權重W－表示當前證據(jù)因子中某一特定類別存在時，對響應因子的影響程度；權重W－表示當前證據(jù)因子中某一特定類別不存在時，對響應因子的影響程度。對比值C是度量響應因子與證據(jù)因子之間相關性的有效依據(jù)。學生化對比值Stud（C）是度量對比值C的顯著性水平的有效證據(jù)（表1），可以由如下公式計算得到：

上式中，S（C）、S（W+）、S（W－）依次表示對比值C、權重W+、權重W－相應的方差。各個證據(jù)因子的權重方差可以依據(jù)如下公式計算得到：

在要求研究區(qū)單元面積至多僅能包含一個礦床（點）的前提下，D為含有一個礦床（點）的單元數(shù)，即已知礦床（點）數(shù)。Bj為證據(jù)因子j在研究區(qū)范圍內(nèi)存在的單元數(shù)。因此，Stud（C）可以作為進一步篩選、提取有效證據(jù)因子的衡量指標。

在ArcSDM 的Weights of Evidence（WofE）模塊中，依據(jù)Calculate Weights功能，可以計算上述相關參數(shù)。一般地，根據(jù)Stud（C）將證據(jù)因子劃分為四類：主要影響因子（值大于1.96）、參與評價的重要影響因子（值介于1.28~1.96之間）、參與評價的次要影響因子（值介于0.542~1.28之間）、以及非影響因子（值小于0.542）。

2.2 有利巖石、地層信息

區(qū)內(nèi)基底最下部變質(zhì)巖系和張家口組酸性、中酸性火山-次火山巖系是區(qū)內(nèi)陸相火山巖型銀（鉛鋅）礦床主要的礦源層。而中生代同熔型和重熔型花崗巖屬重要的成礦母巖。

表1 學生化對比值S（C）與對比值C顯著性水平的對應關系Table1 Relativity between Stud（C）and the important degree of C

區(qū)內(nèi)銀（多金屬）礦床（點）多產(chǎn)于白堊系張家口組（火山巖盆地）地層邊緣隆起區(qū)。因此選取其外邊界進行緩沖分析，采用ArcSDM中WofE模塊的Calculate Weights功能，計算不同緩沖距離下該要素對于已知鉛鋅銀礦床（點）的權重，選取對比值C為最大值時的外緩沖范圍（2 km）作為進一步用以研究的成礦預測要素（圖2）。進行二值化處理，計算其證據(jù)因子響應度。計算結果顯示（表2）該要素的Stud（C）（等于1.292 3）顯著性水平90%～95%，且對比值（等于0.366 2）、權重（等于0.243 2）均可接受。因此，該要素適合作為最終參與成礦后驗概率計算的證據(jù)因子。

同理篩選出新太古界單塔子群、早元古界紅旗營子群地層要素（主要重熔變質(zhì)巖系）1.5 km以內(nèi)的外緩沖范圍、中生代中酸性侵入巖要素在2 km以內(nèi)的緩沖范圍作為最終參與成礦后驗概率計算的證據(jù)因子。

2.3 構造信息

圖2 張家口組（火山巖）地層緩沖與礦產(chǎn)關系圖Fig.2 Relationship between Zhangjiakou strata buffers and minerals

表2 張家口組（火山巖）地層證據(jù)因子響應度Table 2 Responsivity of Zhangjiakou strata evidence-gene

區(qū)內(nèi)構造格局受EW 向基底構造豐寧-隆化及NNE 向上黃旗-烏龍溝等深大斷裂控制，區(qū)內(nèi)北北東、北西西兩組密集發(fā)育的斷裂構成明顯的棋盤格構造，這一規(guī)律與地球化學場中的Pb、Zn等元素的異常分布和地球物理場異常排列完全吻合，異常的高強度主要出現(xiàn)在斷裂交叉部位即棋盤格構造的交點上。棋盤格控礦模式明顯，而火山機構和火山盆地又受控于棋盤格構造。礦床往往產(chǎn)于火山斷陷盆地一側（如牛圈銀（金）礦）[28]，或圍繞火山機構呈環(huán)狀分布[29]（千佛寺Pb、Zn、Ag礦點）。筆者提取區(qū)內(nèi)已知地質(zhì)構造，并將基于重磁-遙感綜合推斷的線性構造要素（斷裂）作為補充，綜合形成本區(qū)線性構造預測要素圖層。根據(jù)成礦相關度的計算結果，選取區(qū)內(nèi)線性構造0.9 km緩沖范圍作為參與進一步研究的證據(jù)因子。

2.4 重磁異常信息

重磁異常為地質(zhì)構造解釋提供了依據(jù)，同時重磁異常梯級帶作為異常高低變化的過渡帶，往往反映了斷裂構造或巖石與地層等的接觸帶，與找礦關系十分密切[30-33]。據(jù)此，筆者依據(jù)研究區(qū)1/20萬重力資料，1/5萬航磁資料分別對研究區(qū)的重磁異常梯級帶進行了提取，分別計算0.1～3.5 km（以0.1 km 遞增）不同緩沖半徑下重磁異常梯級帶要素對比值。根據(jù)對比值C為最大值原則，確定航磁梯級帶在1.8 km內(nèi)的緩沖（圖3）、重力梯級帶2.3 km內(nèi)的緩沖（圖4）作為進一步用以研究的成礦預測要素。統(tǒng)計結果表明落入重、磁異常梯級帶的礦產(chǎn)地分別為37個和50個，占研究區(qū)礦床總數(shù)的67%和90%。從統(tǒng)計結果可以看出中比例尺重力資料更多反映了區(qū)域的構造格局，大比例尺航磁資料局部細節(jié)更豐富，對尋找鉛鋅銀礦更為有利。

2.5 化探、遙感異常信息

圖3 航磁梯級帶緩沖與礦產(chǎn)關系圖Fig.3 Relationship between aeromagnetic gradient buffers and minerals

圖4 重力梯級帶緩沖與礦產(chǎn)關系圖Fig.4 Relationship between gravity gradient buffers and minerals

Ag、Pb、Zn是研究區(qū)最主要的異常元素，呈明顯的帶狀展布。這些元素異常與北東向和北西向斷裂構造密切相關，均與已知礦床（點）對應吻合。這些元素異常強度高、規(guī)模大，套合清晰明顯，濃集中心顯著，規(guī)模大，是一組與熱液成礦有關的元素組合，是本區(qū)的主要成礦元素[34-35]。鑒于化探異常的直接指示作用，筆者未對單元素異常進行緩沖分析，而直接二值化，計算其證據(jù)因子響應度（圖5）。計算結果表明，Ag、Pb、Zn異常要素適合作為最終參與成礦后驗概率計算的證據(jù)因子。

在對區(qū)內(nèi)遙感信息分析提取的基礎上，筆者對研究區(qū)羥基蝕變異常、鐵染蝕變異常進行二值化處理，進行與礦床（點）關聯(lián)程度的分析計算，權重W、對比值C等各項參數(shù)指標較低，因此確定該要素并不適合作為最終參與成礦后驗概率計算的證據(jù)因子。

圖5 銀地球化學異常與礦產(chǎn)關系圖Fig.5 Relationship between Ag geochemical anomalies and minerals

3 基于證據(jù)權模型的多元綜合信息成礦預測

3.1 成礦證據(jù)因子分析

根據(jù)前文分析成果，最終確定研究區(qū)銀多金屬礦成礦預測的證據(jù)因子歸納如表3。

表3 銀多金屬礦成礦預測證據(jù)權重參數(shù)表Table 3 Evidence-weight values of each evidence layer

3.2 證據(jù)權法進行找礦遠景評價

依據(jù)上述總結的研究區(qū)鉛鋅銀成礦預測證據(jù)權模型，基于各個證據(jù)專題因子的證據(jù)響應度，利用ArcSDM中的WofE模塊的Calculate Response功能，計算成礦后驗概率?；诔傻V后驗概率，利用ArcSDM中的WofE模塊的Area frequency Table功能，計算研究區(qū)鉛鋅銀成礦預測的成功率曲線（Success-Rate Curve，SRC），從而為成礦后驗概率進行分級提供依據(jù)。依據(jù)SRC曲線（圖6），將后驗概率分為四級（即成礦不利、成礦可行、成礦較為有利、成礦有利），分界點值依次為0.000 023（先驗概率值）、0.000 265、0.003 965，由此劃分3級成礦遠景區(qū)（圖7）。

總體來看，成礦后驗概率結果較好的體現(xiàn)了區(qū)內(nèi)礦產(chǎn)地分布趨勢—以上黃旗斷裂帶及隆化斷裂帶為主要礦集區(qū)，預測遠景區(qū)與已知礦產(chǎn)地也有較好的對應關系，部分預測結果與已知礦產(chǎn)地或化探異常存在3～4 km的偏移，初步分析預測結果體現(xiàn)了物探預測要素對深部地質(zhì)體的反映，為進一步開展深部找礦提供了有利信息。

圖6 成功率曲線圖Fig.6 Success-Rate Curve map

圖7 豐寧地區(qū)銀、鉛鋅礦遠景區(qū)劃圖Fig.7 Distribution of ore prospecting of Ag、Pb and Zn metal deposits

4 結論

（1）證據(jù)權重法預測模型是根據(jù)已知礦床（點）與各種控礦成礦要素之間的條件概率來確定每種預測要素的權重值，然后推廣到全區(qū)，其原理簡單而且易于實現(xiàn)。通過ArcSDM 系統(tǒng)與證據(jù)權法的結合，對大量多源信息進行優(yōu)化綜合處理，提高了成礦預測工作效率和準確性。

（2）豐寧地區(qū)處在多金屬成礦帶交切復合部位，其地質(zhì)找礦研究程度較高，礦產(chǎn)地分布多，物化探資料豐富，符合數(shù)據(jù)驅動證據(jù)權法的各項工作條件。預測結果涵蓋了區(qū)域內(nèi)大部分鉛鋅銀礦產(chǎn)地，有較高可信度。部分預測結果與已知礦產(chǎn)地或化探異常存在一定空間位置偏移，是下一步深部找礦工作的重點。