地球化学数据处理与图件编制方法流程Word文档格式.docx

地球化学数据处理与图件编制方法流程Word文档格式.docx

《地球化学数据处理与图件编制方法流程Word文档格式.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《地球化学数据处理与图件编制方法流程Word文档格式.docx（13页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

地球化学解释推断图件，内容包括：

1.地球化学推断解译地质图

2.地球化学找矿预测图

三、工作方法

（一）数据校正处理

由于区域地球化学数据受地理景观、采样介质、分析手段的影响，不可避免的产生明显的系统误差，尤其是涉及到区域性的化探数据，这种误差更为突出。

因此，在各省进行数据处理与专题地球化学图编制之前，有必要分别对各元素进行系统误差的处理，以便能更好地反映地质现象和矿产信息。

误差处理主要针对图幅间（包括分析批次）明显的系统分析误差（必须处理）和地质景观环境差异影响解释的效果（根据解释的需要确定）。

1.系统误差特征及处理原则

（1）分析误差源，所展示的数据误差与周边数据值具有明显的台阶状。

（2）数据误差在空间上具有区域性特点，区域、图幅或分析批次。

（3）在数据值的分布上，掩盖了地球化学特征和地质特征展布的延续性和规律性。

（4）在数据处理方法上，尽可能地选择线性校正，通过简单的计算可以复原数据。

2.系统误差处理步骤

（1）按原始点位采用符号分级的方式生成元素的符号图，分级方法采用累计频率方式。

（2）通过校正图示窗浏览原始数据全图，确定具有明显的数据台阶区域，区域的确定原则是由区域－＞图幅－＞批次；

采用图形编辑工具，在图上直接圈定要处理的区域（用面的方式表示）。

（3）确定局部图幅和分析批次范围产生的系统误差，校正单元由系统提供的工具直接在显示窗中勾绘，确定完所有需要校正单元，各校正单元的ID需设定为唯一。

（4）建立校正单元与处理数据表空间位置索引关系。

（5）确定各单元的校正值或校正系数，主要方法是与单元周边数据进行对比分析，部分规律性较复杂的单元可以通过统计规律确定，同时还需考虑地球化学分布的整体空间分布趋势和地质背景；

计算方法推荐采用：

Vai=AVi+B

其中：

Vai为校正点校正后数据，A为校正系数，Vi为校正点原始数据，B校正常数。

A与B值的确定参照校正单元周边数据单元（正常的数据单元）确定，可以由经验判断，也可通过统计规律确定。

（6）数据校正，可采用SQL语言操作模式或应用软件系统提供的专用工具，按确定的校正值对各校正单元逐一进行计算。

元。

（5）单元校正计算，以基准单元为基础，应用归一化方法调整其他单元的数据值。

Vaij=Vij×

（Vj/Vr）

其中Vaij为第j个单元的第i个数据校正结果值，Vij为第j个单元的第i个原始数据，Vj为第j个单元的平均值，Vr基准单元的平均值。

Vj和Vr也可分别换为计算单元和基准单元的中位数。

（6）（7）利用校正计算结果重新生成符号分级图。

（8）观察全图，对部分校正结果不理想的单元，可通过上述步骤，对单元和校正值进行调整，并重新计算，直到校正数据和成图效果符合全局规律为止。

3.地质与景观区域校正步骤

（1）确定校正单元，选择地质单元（根据解释的需要，原则上可划分到系或组）或景观单元图层，编制单元唯一编码（ID）。

（2）建立校正单元图层与处理数据表空间位置索引关系。

（3）按单元统计计算数据特征值，主要应包括如下项：

数据点数，最大值、最小值、平均值、中位数、几何均值，方差，累频分段值（25%、75%、85%、95%可选项）。

当各单元数据离散程度较高，尤其是突变点影响较大时，统计中应进行异点剔除处理，采用剔除方法：

Vs+2.5×

Dev，其中Vs为单元平均值，Dev单元标准差。

（4）确定基准单元，根据解释或综合异常编图的需要，选择一个单元作为校正的基准单利用校正后的数据制作符号分级图，

（7）观察全图，对部分校正结果不理想的单元，可通过上述步骤，调整校正参数，并重新计算。

（二）坐标投影变换

空间坐标转换是区域地球化学数据库建立和数据处理分析及编图重要环节。

各省应参考成图范围、成图比例尺及数据模型规范中《空间坐标系统及其参数规定分册》的相关规定选择投影坐标系统。

各投影模型椭球参数建议采用西安80/IUUG1975坐标系（即长半轴：

6378140米，短半轴：

6356755.3041米）。

所收集的各类数据和基础图件（底图）均应按上述转换后，方能进行数据处理分析与编图。

转换方式分为表数据转换和图形数据转换，表数据转换可直接通过操作纵横坐标项（如经度、纬度）应用数字计算方法进行，图形数据的坐标转换需要借助于图形处理或GIS软件。

基本方法包括：

（1）确定数据源空间坐标类型，收集投影参数（如中央经线、标准纬线，参考零纬线，椭球参数等）。

（2）确定转换的空间坐标类型及投影参数。

（3）对于表数据转换需要正确地选定横坐标与纵坐标数据项（或字段），建议转换后的坐标保存到新的字段中。

（4）注意原坐标和转换后的坐标单位

推荐软件：

GeoExpl，MapGIS

（三）数据网格化

离散数据网格化处理是空间数据插值的一种，即把无规则分布的空间数据内插为规则分布的空间数据集。

网格数据是编制地球化学图件的重要数据源。

网格化处理一般包括这样几个过程：

①空间几何属性的确定；

②插值方法（模型）的选择；

③空间数据的探索分析，包括对数据的均值、方差、协方差、独立性和变异函数的估计等；

④插值方法评价；

⑤重新选择内插方法，直到合理。

网格化数据处理中要确定主要参数包括：

1.网格距：

根据采样密度确定,一般网格距应与采样密度一致；

2.数据搜索半径：

一般选择网格距的2.5倍；

3.数据计算模式：

最近点或距离指数加权；

参数数据的选择可根据不同研究目的改变。

推荐软件系统：

GeoExpl,Surfer

（四）基础图件编制

1.单元素地球化学图

编图要素

（1）简化地理图（以素图的方式表示）；

（2）地质矿产简化图（以素图的方式表示）；

（3）单元素按含量高低分级，建议采用累频分级方式，分19级，分级频率：

0.5-1.2-2-3-4.5-8-15-25-40-60-75-85-92-95.5-97-98-98.8-99.5-100。

分级色阶选取：

以冷色调（兰色）作为低值区，随着数据增大，颜色变暖，由兰－绿－黄－红－深红。

各省可根据本省元素地球化学特征和推断解释的需要作适当调整。

GeoExpl，Surfer

图件样例：

图一　单元素地球化学图样式

2.组合异常图

（3）元素按统计规律确定异常下限，分为外、中、内级，分别按累频的85-95.5-98划分。

一张图上可选择3-5个元素，以异常下限为基准，可划分2-3条浓度带，每种元素通过不同颜色区别。

也可采用采用39种元素参与的主因子分析方法得到的因子得分图作为组合异常图。

3．因子分析及因子得分图

（1）因子分析

利用元素原始数据集对元素进行因子分析，取特征根较大且累计贡献率达80%～85%以上的前若干因子选做主要因子。

对选定前若干因子模型做最大方差旋转，确定主因子模型。

GeoExpl，SPSS，SAS

GeoExpl软件应用示范：

在GeoExpl软件的“数据处理分析”模块中，选择“多元分析”—＞“因子分析”功能（如图二）。

在多元素数据表中，选择分析元素（不少于3个，可根据研究目的选择元素组合。

不要选择元素以外的变量，如坐标、ID等），设定好横、纵坐标，点击“特征值输入”设置分析结果的保存位置，最后点击“因子分析”，系统将自动计算因子元素特征值，即元素特征根和特征根百分比。

运算完成后将弹出“确定因子个数”的窗口，推荐按特征根累计百分比大于80%的个数输入（如图三）。

图二因子分析模块

图三确定因子个数

确定后软件将自动进行因子分析处理计算，计算结果将输出相关矩阵、特征根、特征向量、初始因子矩阵和旋转因子（载荷）矩阵，以及初始因子得分和旋转因子得分表。

（旋转因子与初始因子的差别主要在于旋转因子使复杂的矩阵变得更简单，分组更明显，易于地质解释，因此一般采用旋转因子的结果进行解释分析）。

分析结果将保存为ftr文件，该文件可以用记事本等文本工具直接打开（如图四）。

图四因子分析参数结果

将“旋转因子矩阵”导入Excel表中得到更为直观的结果（如图五）。

图五旋转因子矩阵

利用因子载荷矩阵，确定各因子的组合，一般来说，对应元素因子载荷越大，对这个因子的贡献也越大，并说明包含该元素的信息量越多。

按照载荷值大小对元素排序，一般取载荷绝对值>

0.5或>

0.6的元素作为该因子元素组合。

（2）编制主因子得分图

应用对应每一个数据点的因子得分制作各因子二维空间得分图，以便于进行地质解释。

GeoExpl，MapGIS，SPSS，SAS

GeoExpl中，进行因子分析后将会自动生成两个数据表，其中，后缀为“_FI”的，是对应每一个数据点的初始因子得分表，后缀为“_FR”的，是对应每一个数据点的旋转因子得分表（如图六）。

图六因子得分表

可利用旋转因子得分表进行离散数据网格化后编制等值区图（如图七），以得到各主因子的因子得分图，作为组合异常图（如图八），该异常图的元素组合即是各因子中载荷较高的元素组合。

图七因子得分表数据网格化

4.综合异常图

（2）地质矿产简化图；

（3）按多元素的综合方法确定综合异常。

综合异常图是通过应用数据处理结果（如多元素叠加、空间分析）和对多元素异常综合解释按照相关规则圈定的综合性图件。

综合地球化学异常图是圈定预测区的基础。

可以根据不同的组合方式，构成不同表达形式的综合异常图（图九）。

·

多元素异常空间逻辑与的叠加，确定异常元素的异常下限，按元素最大空间范围圈定异常。

多元素异常空间逻辑和的叠加，确定异常元素的异常下限，按元素交积圈定异常。

累加、累乘元素组合叠加，根据元素的组合关系，按累加累乘的结果，圈定异常，异常的表达方式可以参考单元素异常的表示方法。

图八因子得分图

图九综合异常图

多元素归一（标准化）加权叠加，选择相关元素分别进行归一化处理，根据元素的主次关系，分别赋以权重计算。

多元统计分析处理综合，应用多元统计数据处理方法，如因子分析的因子得分，二维聚类分析的分类值，表达方式可以根据不同的处理方法和要突出的地质矿产特征，参考组合异常图的表达方式。

（五）推断解释图件编制

1．推断解译地质图

（3）推断构造；

（4）推断岩体。

地球化学资料解释推断地质构造和岩性，主要是根据成矿元素，伴生元素和造岩元素的分布规律，元素组合特征，在研究已知地质构造和岩性元素组合模式的基础上，开展未知地区地质构造和岩性的解释推断工作。

地球化学推断地质构造，主要根据特征元素或元素组异常轴线、高低背景界限、元素值变化梯度较大的线性分布或特征区来推断地质构造。

地球化学元素及元素组合反映构造的基本特征：

（1）反映大断裂或区域性断裂构造的特征线，多数是地球化学异常组的界线；

（2）反映含矿地层和特征地质体的特征线，多是地球化学富集区高背景区域特征元素组合异常区；

（3）反映控制矿床分布的特征线，多是已知矿异常的轴线。

后两种除相当部分是断裂带，韧性剪切带外，还有各种侵入体接触带及某些地球化学专属性强的岩体、岩脉或岩性

（4）应用B、P、F等岩浆射气元素的富集规律，推断断裂带和构造岩浆带分布区。

（5）应用Cu、Pb、Zn、Cd等成矿元素的富集规律，推断含矿断裂带，和矿化带分布。

（6）应用Au、Ag、As、Sb、Hg等成矿元素的富集规律，推断矿化断裂构造有关矿化带。

（7）利用亲壳元素Si、K和亲核族元素Fe、Ni、Cr、Ti、Co、V，推断陆块区地质构造和造山区的地质构造边界

地球化学推断岩体，其理论依据是不同的岩石类型有不同的元素分配特征，可划分为不同的成岩元素序列。

在岩浆岩中，超基性岩相对富集Fe、Mg、Ni、Cr、Pt等；

基性岩相对富集Ca、（Al）、Ti、V、Mn、Cu、Sc等；

酸性岩石相对富集K、Na、Si、Li、Ba、Rb、Cs、Ti、Sr、Ba、Y、TR、Zr、Hf、U、Th、Nb、Ta、W、Mo、Sn、Pb、B、F、Cl等。

（1）应用Ni、Cr、Co、V、Ti、Fe、Mg等铁族元素的组合富集规律，推断基性、超基性岩、玄武岩和太古代、元古代绿岩分布区

（2）应用Ca、Sr、B等造岩元素的组合富集规律，推断碳酸盐岩和钙碱性花岗岩分布区。

（3）应用Th、La、Rb、Zr等稀土元素的分布规律，推断花岗岩分布区。

（4）应用Be、Li、Y等稀有元素的富集，推断钾长石花岗岩和燕山期偏酸性花岗岩分布区。

在沉积岩中，砂岩相对富集Si、Zr、Gd；

碳酸盐岩相对富集Ca、Mg、Mn；

页岩中相对富集的元素如Al、Li、Be、V、Ti、Sc、Fe、Co、Ni、Cu、Pb、Zn、Mo、Sn、Sb、Hg、U、Th等。

图十推断解译地质图

2．地球化学找矿预测图

（3）依据地球化学异常分类评价结果、地球化学异常组合与空间分布（分带）规律等综合因素，圈定的地球化学找矿预测区。

地球化学找矿预测靶区在综合异常分类、评序、评价的基础上，结合地质矿产资料、异常查证结果和找矿模型等评价要素，分矿种分别圈定。

圈定原则：

（1）以地球化学异常的平面分布（分区）、元素组合、成因分类为依据，参考成矿区（带）、地球化学区（带）、地质构造区（带）的划分成果和地球化学推断地质构造成果，圈定找矿预测区。

（2）以同类异常的数量和找矿意义分类结果（或每个异常资源量定量预测结果）为依据对找矿预测区进行分级。

图十一找矿预测