地球化学弱缓异常不确定性评价模型构建及应用研究

Geochemical anomalies are commonly and directly separated into high or low anomalous zones in the study area based on geochemical thresholds, which may cause some important information to be lost, or lead to faulty decision-making. From a statistical perspective, inferring the possible probability of un-sampled points or characterizing the probability distribution that the estimated values are greater or less than a certain geochemical anomaly threshold will be more reasonable for actual needs of exploration geochemistry prospecting activities. For the limitations of traditional geochemical interpolation methods and geochemical anomaly evaluation, the project is guided by geostatistical stochastic simulation techniques and multifractal nonlinear predicting theory, intending to characterize the distribution patterns of geochemical anomaly in frequency domain by combining multifractal singularity index model with percentile analysis of singularity indices, and to attain the aim of geochemical anomaly separation. Local uncertainty and spatial uncertainty algorithms will be employed to simulate uncertainty propagation processes of geochemical weak anomaly, in order to establish geochemical weak anomaly uncertainty evaluation model. The model will be applied to a case study from the Baogutu ore district (west Junggar), and Cu polymetallic ore-forming elements will be studied by means of the established uncertainty model to verify the feasibility and effectiveness of the model, and to provide decision-making for metallogenic prediction and exploration geochemistry prospecting uncertainty evaluation, which will produce very important scientific significance and practical application value.

地球化学异常通常是直接按某个阈值将整个研究区划分为高异常区或低异常区，可能导致一些重要异常信息的丢失或决策判断失误。从统计学角度，推断未采样点处可能取得结果的概率，或者刻画估计值大于或小于某一地球化学异常阈值的概率分布，更符合勘查地球化学找矿活动的实际需要。针对传统地球化学数据异常评价方法的局限性，项目以地统计随机模拟技术和多重分形非线性成矿预测方法为基础，通过多重分形奇异性模型和奇异性指数百分位分析，刻画奇异性指数在频率域中的分布模式，实现地球化学弱缓异常阈值分割；采用局部不确定性和空间不确定性算法，模拟弱缓异常不确定性传播过程，建立地球化学弱缓异常不确定性评价模型。选择西准噶尔地区—包古图矿区为研究区，以铜多金属成矿元素为分析对象，开展弱缓异常不确定性评价模型应用研究，以验证模型的有效性及可行性，为成矿预测及勘查地球化学找矿不确定性评价提供决策，具有十分重要的科学意义和实际意义。

基于勘查地球化学的找矿活动首先是以元素含量为依据，根据异常强度圈定找矿靶区。然而，由于岩体破坏、矿体埋深及覆盖层屏蔽等因素影响，导致隐伏/弱缓异常信息识别成为矿产勘查长期面临的科学难题。多重分形非线性成矿预测理论为地球化学弱缓异常识别提供了有力手段。其次，地球化学异常通常是直接按某个阈值将整个研究区划分为高异常区或低异常区，可能导致一些重要异常信息的丢失或决策判断失误。然而，地统计随机模拟理论，突破了常规插值方法及地球化学异常划分模式的局限性，为地球化学异常不确定性评价提供了新思路。从统计学角度，推断未采样点处可能取得结果的概率，或者刻画估计值大于或小于某一地球化学异常阈值的概率分布，更符合勘查地球化学找矿活动的实际需要。针对常规勘查地球化学异常评价的存在问题，本研究以地统计随机模拟技术和多重分形非线性成矿预测方法为基础，以水系沉积地球化学数据为载体，以新疆准噶尔和西天山成矿带为研究区，开展地球化学异常不确定性评价及其应用研究。研究内容包括：地球化学场空间格局重现；地球化学异常阈值分割；地球化学异常不确定性传播过程模拟;不确定性评价模型的应用。研究成果包括：（1）集成局部奇异性理论和地统计随机模拟技术，建立了地球化学异常不确定性评价模型；（2）从元素含量分形密度的角度，论证了地壳中地球化学元素分布规律，该成果对地球化学背景场与异常场分离、地球化学基准线选取和元素富集规律认知等提供理论和技术支持。基于该项目，以第一作者发表国际SCI论文5篇，参加相关国内外学术会议4次，协助培养研究生1名，完成了项目预期目标。