疏志明，楊 斌，王雄軍，葉 珂，梁恩云，劉庚寅

(1. 中南大學(xué) 有色金屬成礦預(yù)測(cè)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，長沙 410083；2. 中南大學(xué) 地球科學(xué)與信息物理學(xué)院，長沙 410083)

銅陵天馬山及其外圍地區(qū)礦床空間信息找礦模型

疏志明1,2，楊 斌1,2，王雄軍1,2，葉 珂1,2，梁恩云1,2，劉庚寅1,2

(1. 中南大學(xué) 有色金屬成礦預(yù)測(cè)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，長沙 410083；2. 中南大學(xué) 地球科學(xué)與信息物理學(xué)院，長沙 410083)

基于GIS技術(shù)，對(duì)銅陵天馬山及其外圍約100 km2區(qū)域進(jìn)行數(shù)字礦床空間信息找礦預(yù)測(cè)模型的研究。通過工作區(qū)信息統(tǒng)計(jì)單元的劃分、預(yù)測(cè)區(qū)地質(zhì)信息(包括構(gòu)造、地層、巖漿巖、地表礦化以及遙感混合蝕變信息等)變量的確定以及編碼和賦值，采用特征分析法確定空間網(wǎng)格單元成礦異常有利度模型，根據(jù)預(yù)測(cè)單元計(jì)算結(jié)果，結(jié)合地質(zhì)分析，圈定找礦靶區(qū)14處。

找礦預(yù)測(cè)；信息統(tǒng)計(jì)；特征分析；天馬山及其外圍地區(qū)；銅陵

礦產(chǎn)資源定量預(yù)測(cè)是在對(duì)礦床與地質(zhì)條件之間的關(guān)系進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上實(shí)施的，借用地質(zhì)單元將礦床與地質(zhì)信息聯(lián)系起來建立預(yù)測(cè)模型，得以對(duì)已知和潛在礦床及其相應(yīng)的資源量作出預(yù)測(cè)及評(píng)價(jià)[1]。20世紀(jì)80年代以來，趙鵬大和陳永清[2]認(rèn)為“在傳統(tǒng)的礦床統(tǒng)計(jì)分析方法中，須用樣本的觀測(cè)結(jié)果來描述總體特征和確定遠(yuǎn)景區(qū)”。因此，定量預(yù)測(cè)首先應(yīng)保證抽樣的隨機(jī)性，還要保證樣品的代表性。為此，通常選擇一定大小的網(wǎng)格將整個(gè)研究區(qū)劃分為面積相等、形狀相同的“單元”。由于“單元”猶如地質(zhì)取樣中的樣品，用作統(tǒng)一預(yù)測(cè)和取值范圍的基本單位，同時(shí)也是進(jìn)行成礦遠(yuǎn)景計(jì)算、比較、評(píng)價(jià)的基本單位，因此，單元的大小和形狀對(duì)預(yù)測(cè)效果有很大的影響[3-7]。本文作者根據(jù)空間信息單元化定位預(yù)測(cè)方法，采用特征分析方法開展銅陵天馬山及其外圍地區(qū)成礦條件及找礦預(yù)測(cè)研究，對(duì)地質(zhì)、地球物理、地球化學(xué)、遙感等多源信息進(jìn)行有機(jī)綜合，建立礦床空間信息模型，為找礦靶區(qū)優(yōu)選提供依據(jù)。

1 礦區(qū)地質(zhì)概況

本文研究范圍包括天馬山礦區(qū)及其外圍約 100 km2區(qū)域(見圖1)。區(qū)內(nèi)主要出露志留系、泥盆系、石炭系、二疊系、三疊系及第四系地層，其中石炭系、二疊系、三疊系為主要賦礦層位。

圖1 天馬山及其外圍地區(qū)信息統(tǒng)計(jì)單元?jiǎng)澐謭DFig. 1 Subdivision map of information statistics units for Tianmashan and its periphery area: 1—Quaternary system; 2—Chishan group; 3—Longtoushan group; 4—Fenshuiling group; 5—Nanlinghu group; 6—Tashan group; 7—Xiaoliangting group; 8—Dalong group; 9—Longtan group; 10—Maokou group; 11—Qixia group; 12—Middle and upper Carboniferous; 13—Wutong group; 14—Zhaishan group; 15—Fentoushan group; 16—Fracture; 17—Conjectural fracture; 18—Fold axis; 19—Small-sized flexure; 20—E-W rise; 21—Diorite; 22—Quartz diorite; 23—Diorite porphyrite; 24—Gossan; 25—Ore occurrence; 26—Scope of blending remote sensing alteration; 27—Grids of statistical forecast unit

區(qū)內(nèi)褶皺和斷裂構(gòu)造發(fā)育，主要褶皺有銅官山背斜和金口嶺向斜等。銅官山背斜斜貫測(cè)區(qū)中部，長約18 km，背斜軸線總體方向?yàn)?2°。背斜向北東傾伏，傾伏角約 10°。其核部為志留系地層，向兩翼依次出露志留系至三疊系地層。背斜傾伏端的北西翼地層傾向北西，傾角 30°～50°。南東翼地層淺部?jī)A向南東，傾角約25°，至深部發(fā)生倒轉(zhuǎn)，傾向北西，傾角在60°以上。金口嶺向斜位于銅官山背斜之北西，長約 11 km。褶皺線的方向從南西端的 35°向北東逐漸轉(zhuǎn)成45°。向斜核部為三疊系中統(tǒng)石灰?guī)r。區(qū)內(nèi)發(fā)育北東向和北西向斷裂，主要斷裂有白鶴—松樹山走向斷層、筆西走向斷層、寶山斷層、老廟基山斷層和松樹山—尾砂壩斷層等。

區(qū)內(nèi)發(fā)育燕山期侵入巖，主要巖體有天鵝抱蛋山巖體、銅官山巖體和金口嶺巖體等。天鵝抱蛋山巖體侵入于銅官山背斜傾伏端東側(cè)，出露于馬山、青石山、天鵝抱蛋山之間，巖性為閃長巖體，出露形態(tài)呈不規(guī)則圓形，面積0.7～0.8 km2。銅官山巖體分布在老廟基山、寶山、羅村以及筆山之間，為一石英閃長巖體，呈巖株?duì)町a(chǎn)出，地表形態(tài)為不規(guī)則的橢圓形，出露面積約 1.5 km2。金口嶺巖體分布在金口嶺及其以北地區(qū)，為一石英閃長巖體，呈巖株?duì)町a(chǎn)出，地表形態(tài)呈北東向帶狀展布，在其南部出現(xiàn)膨大，出露面積約5 km2。

區(qū)內(nèi)分布有天馬山、黃獅澇硫金礦床和銅官山、金口嶺銅礦床等。其中天馬山礦床受層位控制明顯，礦帶長1 400 m，主礦體賦存于天鵝抱蛋山巖體外側(cè)中石炭統(tǒng)黃龍組下段白云巖中及其與上、下巖層之間的層間構(gòu)造帶中，其次賦存于黃龍組上段至棲霞組底部的大理巖中，礦體的形態(tài)主要呈似層狀，其次為透鏡狀、筒狀、脈狀等。黃獅澇金礦位于天馬山礦床西南部，處于銅官山背斜的南東翼，礦床主要賦存于五通組砂頁巖與黃龍組上段大理巖(局部為下段白云巖)之間的縱斷裂帶中，其次為黃龍組上下巖性段之間的界面上，礦體主要呈似層狀和透鏡狀產(chǎn)出。銅官山銅礦床處于銅官山背斜的北東傾沒端，并環(huán)繞銅官山巖體分布，包括松樹山、老廟基山、小銅官山、老山、寶山、羅村和筆山等礦段，礦區(qū)發(fā)育矽卡巖化蝕變，主要銅儲(chǔ)量分布在銅官山巖體的東南側(cè)接觸帶。

2 信息統(tǒng)計(jì)單元的劃分

目前，在國內(nèi)外的成礦預(yù)測(cè)中應(yīng)用較廣的是規(guī)則網(wǎng)格單元?jiǎng)澐址?，它能在統(tǒng)一觀察和定量的前提下，把眾多的地質(zhì)變量所包含的礦產(chǎn)資源信息量最大限度地反映出來，這有利于礦與非礦地質(zhì)特征的判斷，并且給礦產(chǎn)預(yù)測(cè)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)格化帶來了方便，尤其是在GIS支持下，網(wǎng)格單元的劃分及單元中信息的提取非常便利[8-9]。

本次研究統(tǒng)計(jì)單元的劃分主要考慮對(duì)礦化的顯示，同時(shí)又考慮了統(tǒng)計(jì)計(jì)算、地質(zhì)信息變量的選取和空間分析等要素。根據(jù)礦區(qū)的實(shí)際情況和統(tǒng)計(jì)計(jì)算的處理能力，采用規(guī)則網(wǎng)格法在1:10 000的銅陵天馬山礦區(qū)地質(zhì)圖上按200 m×200 m的網(wǎng)格將研究區(qū)劃分為2 580個(gè)信息統(tǒng)計(jì)單元(見圖1)。

3 預(yù)測(cè)區(qū)地質(zhì)信息變量的確定及編碼

3.1 地質(zhì)信息變量的確定

天馬山及其外圍地區(qū)礦床的形成受該地區(qū)燕山期巖漿巖、石炭系等地層、褶皺斷裂構(gòu)造及多期成礦事件等多種地質(zhì)因素復(fù)合的結(jié)果，這些因素與成礦的關(guān)聯(lián)性及其表現(xiàn)形式，是厘定成礦地質(zhì)信息變量的基礎(chǔ)。

3.1.1 構(gòu)造信息變量

天馬山及其外圍地區(qū)礦床空間分布明顯受褶皺、斷裂構(gòu)造及巖體接觸帶構(gòu)造的制約。

天鵝抱蛋山巖體、銅官山巖體及已探明的主要硫金礦床和銅礦床均集中分布在銅官山背斜的北東傾伏端附近，顯示了該背斜的空間擴(kuò)容及其控巖控礦作用。該背斜兩翼和西南傾伏端附近有多處礦化點(diǎn)、鐵帽和蝕變分布，而次級(jí)褶曲或隆起疊加部位是構(gòu)造應(yīng)力釋放和空間擴(kuò)容的有利部位，也是找礦的有利線索。

控礦斷裂構(gòu)造以層間斷裂為代表，這種斷裂主要出現(xiàn)在不同層位界面或不同巖性界面，如C2h1/D3w、C2h2/C2h1、C3c/C2h2、P1q/C3c層位界面，由于存在著顯著的巖性和物理化學(xué)性質(zhì)差異，在構(gòu)造應(yīng)力作用下往往容易形成層間滑動(dòng)和層間虛脫，成為礦區(qū)主要的容礦構(gòu)造并制約了礦體的形態(tài)產(chǎn)狀。加之石炭系黃龍組白云巖中沉積有膠狀黃鐵礦層，巖漿熱液沿此層間滑脫構(gòu)造遷移時(shí)，與黃鐵礦層發(fā)生疊加改造，往往形成復(fù)合成因的層狀礦體。

巖體接觸帶構(gòu)造的控礦主要表現(xiàn)為巖體與碳酸鹽巖接觸帶部位發(fā)育矽卡巖化并產(chǎn)生空間擴(kuò)容，形成典型接觸帶矽卡巖型銅礦體，如銅官山礦床。在天馬山礦區(qū)，在天鵝抱蛋山巖體的超覆部位及接觸帶的緩傾部位往往見有硫金礦體。

因此，地表構(gòu)造行跡可作為判斷深部隱伏巖體形態(tài)變化及成礦有利程度的重要依據(jù)，尤其斷裂密集區(qū)、斷裂交匯部、構(gòu)造轉(zhuǎn)折部及褶皺、斷裂構(gòu)造的復(fù)合部是找礦的有利部位。

3.1.2 地層信息變量

石炭系黃龍組不僅是天馬山硫金礦、黃獅澇金礦和銅官山銅礦層狀礦體的主要賦礦層位，該層位在整個(gè)銅陵地區(qū)都是一個(gè)非常重要的賦礦層位，在區(qū)域上完全可以與冬瓜山銅礦、新橋硫鐵礦等對(duì)比，表現(xiàn)出明顯的層控特點(diǎn)，這在很大程度上與該層位中普遍存在的“同生沉積含礦層”有關(guān)，其典型標(biāo)志之一是早世代生成的膠黃鐵礦。該膠黃鐵礦層不僅扮演了礦源層的角色，對(duì)銅、金等金屬元素而言，還起到了沉淀劑的作用。

3.1.3 燕山期侵入巖信息變量

燕山期侵入巖是主要控礦因素和找礦標(biāo)志之一。巖體與礦體的空間關(guān)系、巖體及接觸帶蝕變特征及巖體的含礦性均顯示天馬山、黃獅澇、銅官山、金口嶺等礦床的形成與燕山期巖漿巖有著密切的成因關(guān)系。

在天馬山礦區(qū)，天鵝抱蛋山巖體與硫金礦床空間關(guān)系較密切。巖體接觸帶附近見有受接觸帶構(gòu)造控制的金硫礦體；接觸帶附近發(fā)育矽卡巖化蝕變并具有一定的分帶性。據(jù)測(cè)定，礦區(qū)石英閃長巖中金含量為95×10-9[10]，明顯高于銅官山礦區(qū)其它巖體。

黃獅澇金礦距天馬山和銅官山巖體較遠(yuǎn)，但礦區(qū)內(nèi)也見有小規(guī)模的石英閃長巖和閃長玢巖巖體分布，巖體與礦體空間關(guān)系密切，石炭系和泥盆系地層普遍遭受熱變質(zhì)作用。據(jù)測(cè)定，石英閃長巖和閃長玢巖中金元素含量較高，分別達(dá)到 78.6×10-9和 46.0×10-9(華東地質(zhì)調(diào)查局812隊(duì)，1990)。

銅官山和金口嶺礦床則以矽卡巖型礦化為主。其中銅官山礦床圍繞銅官山巖體接觸帶分布并發(fā)育典型的圍巖蝕變分帶。據(jù)測(cè)定，銅官山石英閃長巖巖體中銅元素的含量達(dá)126.3×10-6，金口嶺巖體中銅含量達(dá)550×10-6[11]。

3.1.4 地表礦化信息變量

在天馬山、銅官山等已知礦床外圍尚有多處礦點(diǎn)或鐵帽分布，這些礦化異常信息是成礦熱液活動(dòng)的重要線索，尤其在有利的巖漿巖、構(gòu)造和地層復(fù)合部位出現(xiàn)的地表礦化信息，可作為深部找礦預(yù)測(cè)的重要依據(jù)。

3.1.5 遙感混合蝕變信息變量

燕山期侵入巖，尤其是礦床(點(diǎn))附近的燕山期侵入巖中普遍發(fā)育鉀化、內(nèi)矽卡巖化、黃鐵絹英巖化等蝕變，而外接觸帶圍巖中則發(fā)育矽卡巖化、硅化、黃鐵礦化蝕變等，由于斷裂系統(tǒng)的貫通，蝕變的范圍往往超出巖體或礦體所在位置，在地表有所顯示。

基于 ETM 數(shù)據(jù)源，本文作者對(duì)天馬山及其外圍地區(qū)遙感混合蝕變信息進(jìn)行了提取。由于該地區(qū)巖石出露程度較高，加之蝕變巖石與廣泛出露的碳酸鹽巖地層及未蝕變花崗巖在光譜特征上反差明顯，對(duì)遙感蝕變信息的提取十分有利，所提取的混合蝕變分布與現(xiàn)有礦床分布區(qū)具有較高的吻合性，可作為隱伏礦體成礦預(yù)測(cè)的標(biāo)志之一。

綜合以上分析，天馬山及其外圍地區(qū)的成礦系統(tǒng)是燕山期花崗巖、地質(zhì)構(gòu)造、有利地層及多成礦事件耦合等多因素復(fù)合作用的產(chǎn)物?？刂坪陀绊懱祚R山礦區(qū)成礦的地質(zhì)信息變量非常的復(fù)雜，但在提取與找礦有關(guān)的信息時(shí)，有些信息是定性而不是定量的，因而無法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算。在統(tǒng)計(jì)變量選擇的過程中，既要考慮選擇的變量便于計(jì)算機(jī)進(jìn)行空間分析與計(jì)算，又要注重選擇有利于成礦預(yù)測(cè)的代表性變量，因此，為了建立空間定位預(yù)測(cè)模型，使參與疊加分析的所有圖層都包含在研究的預(yù)測(cè)范圍內(nèi)，特選擇以下共11個(gè)變量進(jìn)行空間分析：石炭系、遙感蝕變、鐵帽、二疊系、三疊系、巖體接觸帶、泥盆系、北東向斷裂、北西向斷裂、構(gòu)造交匯處、褶皺。

3.2 地質(zhì)信息變量編碼設(shè)計(jì)

為了有效地組織和管理上述地質(zhì)信息變量，需要依據(jù)變量實(shí)體之間不同的特征、相似的特征以及不同變量實(shí)體的組合特征來對(duì)地質(zhì)變量進(jìn)行編碼。對(duì)地質(zhì)信息變量的編碼設(shè)計(jì)是在分類的基礎(chǔ)上進(jìn)行的。

本文作者選擇的11個(gè)變量基本上可以分為5類：地層、構(gòu)造、巖體、蝕變、礦點(diǎn)。在編碼過程中要注意對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)計(jì)、統(tǒng)籌安排，使系統(tǒng)數(shù)據(jù)編碼具有較強(qiáng)的系統(tǒng)性。綜合考慮以上原則，結(jié)合地學(xué)空間數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，參考有關(guān)國家標(biāo)準(zhǔn)，本文編碼體系見表1～6。

4 地質(zhì)信息變量賦值

地質(zhì)變量在GIS中是以層的形式存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中的，因此，不同的地質(zhì)變量其屬性也不同，但基本上可以分為3類：點(diǎn)文件、線文件和區(qū)文件。地質(zhì)變量取值的實(shí)質(zhì)是統(tǒng)計(jì)各網(wǎng)格單元內(nèi)：是否有點(diǎn)分布在網(wǎng)格內(nèi)；是否有線通過網(wǎng)格；是否有某個(gè)層位的區(qū)文件覆蓋網(wǎng)格。處理這樣的變量在以往的研究中通用的取值方法是二態(tài)賦值法，即如果該地質(zhì)變量在某一劃分網(wǎng)格中存在，則其值為 1，否則為 0。在這里，本文作者采用MAPGIS軟件中的空間分析模塊對(duì)各個(gè)地質(zhì)變量進(jìn)行疊加分析取值。對(duì)不同的地質(zhì)變量其空間分析的方法不同，具體如下：

表1 地層信息編碼表Table 1 Stratigraphic codes

表2 斷裂信息編碼表Table 2 Fault codes

表3 巖體信息編碼表Table 3 Granite body codes

表4 蝕變信息編碼表Table 4 Alteration codes

表5 褶皺信息編碼表Table 5 Fold codes

表6 礦點(diǎn)信息編碼表Table 6 Mineral occurrence codes

1) 點(diǎn)變量取值

判斷某個(gè)網(wǎng)格單元內(nèi)是否有點(diǎn)分布，如礦點(diǎn)等。在MAPGIS空間分析模塊中空間分析菜單下用區(qū)空間分析的區(qū)對(duì)點(diǎn)相交分析就可得到含礦單元的區(qū)文件。這個(gè)區(qū)文件中就包含了所有取值為1的預(yù)測(cè)礦點(diǎn)。

2) 線變量取值

判斷某個(gè)網(wǎng)格單元內(nèi)是否有線通過，如斷裂等。在MAPGIS空間分析模塊中空間分析菜單下，用區(qū)空間分析的區(qū)對(duì)線相交分析就可得到有斷裂通過單元的區(qū)文件。

3) 面變量取值

判斷某個(gè)網(wǎng)格單元內(nèi)是否有面通過如地層。首先用空間分析模塊的條件檢索功能，根據(jù)地層代號(hào)(若無此屬性字段，可在編輯模塊中根據(jù)地層顏色參數(shù)統(tǒng)改層號(hào)、改當(dāng)前層、存當(dāng)前層等功能)將地層分布圖分解成幾個(gè)區(qū)文件，每個(gè)文件只包含一個(gè)地層單位，有幾種地層單位(或巖體)就分為幾個(gè)區(qū)文件。判斷某個(gè)單元內(nèi)是否有某一地層出露，可用空間分析模塊中的檢索菜單下的區(qū)域內(nèi)檢索功能，在對(duì)話框中選擇區(qū)域條件文件為地層區(qū)文件，被檢索文件為網(wǎng)格單元區(qū)文件，就可生成有某一地層通過單元的區(qū)文件。有幾個(gè)地層區(qū)文件就做幾次區(qū)域內(nèi)檢索并生成相應(yīng)數(shù)量的區(qū)文件。

利用已劃分好的網(wǎng)格進(jìn)行地質(zhì)變量取值，這樣就形成m(2 580)×n(11)數(shù)據(jù)矩陣，m表示網(wǎng)格數(shù)，n表示變量數(shù)。作為參考，這里只列出10個(gè)已知礦點(diǎn)的變量取值表(表7)。

5 成礦有利度法的數(shù)學(xué)描述及其確定

5.1 數(shù)學(xué)描述

成礦有利度法是希臘和德國地質(zhì)學(xué)家和數(shù)學(xué)地質(zhì)學(xué)家合作推出的，該方法在1986年意大利國際數(shù)學(xué)地質(zhì)討論會(huì)上受到了各國數(shù)學(xué)地質(zhì)工作者的好評(píng)。其數(shù)學(xué)表達(dá)式為

式中：f為成礦有利度；wi為第i個(gè)找礦標(biāo)志的權(quán)系數(shù)；ci為第i個(gè)找礦標(biāo)志；p(ci)為第i個(gè)找礦標(biāo)志出現(xiàn)的概率；N為參加估計(jì)的找礦標(biāo)志個(gè)數(shù)。

從式(1)可以看出，在成礦有利度法的數(shù)學(xué)表達(dá)式中，各找礦標(biāo)志的權(quán)系數(shù)的確定是建模的關(guān)鍵。

變量權(quán)系數(shù)w可根據(jù)下列矩陣方程求得

這里λ是(CCT)的最大特征值，C是m×n矩陣，代表n個(gè)地質(zhì)變量在m個(gè)網(wǎng)格單元上的取值，CT是C的轉(zhuǎn)置矩陣。

地質(zhì)變量以二態(tài)賦值方式賦值，即預(yù)測(cè)單元內(nèi)出現(xiàn)為1，否則為0，數(shù)值型變量則以實(shí)際數(shù)值歸一化后賦值。地質(zhì)變量型找礦預(yù)測(cè)標(biāo)志出現(xiàn)的概率以統(tǒng)計(jì)方法估計(jì)，數(shù)值型找礦預(yù)測(cè)標(biāo)志的概率以歸一化數(shù)值替代。根據(jù)矩陣表8，應(yīng)用10個(gè)已知礦點(diǎn)組成的數(shù)據(jù)矩陣，采用MATHCAD數(shù)學(xué)軟件就可以計(jì)算出權(quán)系數(shù)w，代入成礦有利度公式，據(jù)此就可以確定找礦預(yù)測(cè)標(biāo)志的權(quán)系數(shù)。然后將各找礦預(yù)測(cè)標(biāo)志的權(quán)系數(shù)經(jīng)正規(guī)化變換，使其和為 1，由此可建立銅陵天馬山找礦預(yù)測(cè)數(shù)學(xué)模型。其主要過程包括：

1) 建立地質(zhì)變量距陣C并求得轉(zhuǎn)置矩陣CT(見表9)；

2) 根據(jù)地質(zhì)變量距陣C和轉(zhuǎn)置矩陣CT，加入中間變量B；B=(CCT)，求得(CCT)矩陣(見表9)；

3) 調(diào)用 eigenval( )函數(shù)求得特征矩陣，再調(diào)用max(eigenval( ), 0)函數(shù)求得最大特征值λ；

4) 最后求得對(duì)應(yīng)最大特征值 λ的特征向量eigenvec(B, λ)，即權(quán)系數(shù)向量W。

(5) 根據(jù)權(quán)系數(shù)向量W，結(jié)合成礦有利度式(1)求得找礦預(yù)測(cè)數(shù)學(xué)模型表達(dá)式如下：

這樣就可以計(jì)算出每個(gè)網(wǎng)格單元中的成礦有利度。

5.2 信息統(tǒng)計(jì)單元成礦有利度的確定

本研究在銅陵天馬山研究區(qū)內(nèi)共劃分了2 580個(gè)網(wǎng)格信息單元，將信息單元的成礦有利度值按0.1的值域劃分為9個(gè)信息數(shù)據(jù)組，并分別統(tǒng)計(jì)每組數(shù)據(jù)的頻率(見表10)。據(jù)此繪制成礦有利度頻率分布圖(見圖2)，從圖2所示頻率分布點(diǎn)可確定預(yù)測(cè)單元的找礦信息臨界值為0.6。在全區(qū)的2 580個(gè)單元中，有203個(gè)單元的成礦有利度≥0.6，其中有35個(gè)單元為已知有礦單元。

表7 地質(zhì)變量取值表Table 7 Values of geological variables

表8 地質(zhì)變量距陣Table 8 Matrix of geological variables

表9 地質(zhì)變量(CCT)距陣Table 9 Matrix of geological variables (CCT)

表10 成礦有利度分級(jí)表Table10 Classification of metallogenic favourability

6 礦床空間信息成礦預(yù)測(cè)模型的實(shí)現(xiàn)

圖2 成礦有利度頻率分布圖Fig. 2 Metallogenic favourability frequency

預(yù)測(cè)成果輸出有兩種形式：數(shù)據(jù)輸出和圖形輸出。數(shù)據(jù)輸出是利用預(yù)測(cè)模型在數(shù)學(xué)軟件中計(jì)算后已將預(yù)測(cè)結(jié)果寫入到屬性數(shù)據(jù)表中，通過查找數(shù)據(jù)表即可得到。再利用生成的信息單元數(shù)據(jù)成圖(見圖3)。按成礦有利度0.5、0.6和0.7為異常分界點(diǎn)，對(duì)預(yù)測(cè)單元進(jìn)行了分級(jí)，預(yù)測(cè)單元可分為3級(jí)，即Ⅰ級(jí)、Ⅱ級(jí)和Ⅲ級(jí)，其中Ⅰ級(jí)預(yù)測(cè)單元(大于0.7)為成礦條件最有利，找礦標(biāo)志明顯，找礦潛力大；Ⅱ級(jí)預(yù)測(cè)單元(介于0.6和 0.7之間)為成礦條件比較有利，找礦標(biāo)志較明顯，找礦潛力較大；Ⅲ級(jí)預(yù)測(cè)單元(介于0.5和0.6之間)為成礦條件較一般，但仍有成礦可能。

根據(jù)預(yù)測(cè)單元計(jì)算結(jié)果及空間關(guān)系，結(jié)合地質(zhì)分析，圈定找礦靶區(qū)14處，并按找礦潛力的大小分為A、B、C三級(jí)，繪制了天馬山及其外圍地區(qū)找礦靶區(qū)預(yù)測(cè)圖(見圖3)。

7 結(jié)論

1) 根據(jù)礦區(qū)的實(shí)際情況和統(tǒng)計(jì)計(jì)算的處理能力，采用規(guī)則網(wǎng)格法在1:10 000的銅陵天馬山礦區(qū)地質(zhì)圖上按200 m×200 m的網(wǎng)格將研究區(qū)劃分為2 580個(gè)信息統(tǒng)計(jì)單元。

2) 為了建立空間定位預(yù)測(cè)模型，使參與疊加分析的所有圖層都包含在研究的預(yù)測(cè)范圍內(nèi)，特選擇以下11個(gè)變量進(jìn)行空間分析：石炭系、遙感蝕變、鐵帽、二疊系、三疊系、巖體接觸帶、泥盆系、北東向斷裂、北西向斷裂、構(gòu)造交匯處、褶皺。

3) 根據(jù)所繪制成礦有利度頻率分布圖，由頻率分布點(diǎn)可確定預(yù)測(cè)單元的找礦信息臨界值為 0.6。在全區(qū)的2 580個(gè)單元中，有203個(gè)單元的成礦有利度≥0.6，其中有35個(gè)單元為已知有礦單元。

圖3 天馬山及其外圍地區(qū)找礦靶區(qū)預(yù)測(cè)圖Fig. 3 Prospecting targets of Tianmashan and its periphery area: 1—Prediction unit of grade Ⅲ; 2—Prediction unit of grade Ⅱ;3—Prediction unit of grade Ⅰ; 4—Prospecting target and serial numbers

4) 根據(jù)預(yù)測(cè)單元計(jì)算結(jié)果及空間關(guān)系，結(jié)合地質(zhì)分析，圈定找礦靶區(qū)14處，并按找礦潛力的大小分為A、B、C三級(jí)，繪制了天馬山及其外圍地區(qū)找礦靶區(qū)預(yù)測(cè)圖(見圖3)。

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Ore prediction model for spatial information of deposits in Tianmashan and its periphery area, Tongling

SHU Zhi-ming1,2, YANG Bin1,2, WANG Xiong-jun1,2, YE Ke1,2, LIANG En-yun1,2, LIU Geng-yin1,2
(1. Key Laboratory of Metallogenic Prediction of Nonferrous Metals, Ministry of Education,Central South University, Changsha 410083, China;2. School of Geosciences and Info-Physics, Central South University, Changsha 410083, China)

Based on geographic information system (GIS), the model of space information related with ore prediction in Tianmashan and its periphery area, Tongling of 100 km2was studied. According to the division of information statistics units, the determination of geological information variables which consist of structure, strata, magmatic rocks,mineralization and remote sensing alteration information etc., along with coding and assignment, the method of signature analysis was adopted to ensure the mineralized anomalies favorability model of the space information grid units.Combined with geological analysis, 14 prospecting targets were delineated.

ore prediction; information statistics; signature analysis; Tianmashan and its periphery area; Tongling

P624

A

1004-0609(2012)03-0880-09

國家科技支撐計(jì)劃資助項(xiàng)目(2006BAB01B07)；國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃資助項(xiàng)目(2007CB416608)

2011-12-01；

2012-02-11

楊 斌，高級(jí)工程師，博士；電話：0731-88836469; E-mail: 903755562@qq.com

(編輯 何學(xué)鋒)