礦床地球化學(xué)報告

孫逸峰2014-12-30趨勢面法與S-A法在地化異常提取的對比研究趨勢面法與S-A方法在地球化學(xué)異常提取中的對比研究姓名：孫逸峰學(xué)號：20111004611班號：021112指導(dǎo)老師：李建威目錄1.勘查地球化學(xué)異常提取研究現(xiàn)狀 22.方法原理 32.1趨勢面方法基本原理 32.2S-A方法基本原理 32.3PCA原理 43.實例研究 43.1數(shù)據(jù)來源 43.2數(shù)據(jù)處理 43.2.1數(shù)據(jù)預(yù)處理 43.2.2地球化學(xué)數(shù)據(jù)主成分分析 53.2.3趨勢面分析 63.2.4S-A分析 83.3結(jié)果評述 9結(jié)束語 91.勘查地球化學(xué)異常提取研究現(xiàn)狀地球化學(xué)勘查簡稱化探,原是一種找礦技術(shù)方法,但隨著它的發(fā)展,已建立起自己的理論與方法學(xué)體系。研究領(lǐng)域從找礦擴展到基礎(chǔ)地質(zhì)、地球化學(xué)、環(huán)境地質(zhì)、污染調(diào)查、農(nóng)業(yè)、畜牧業(yè)、地方病等,發(fā)展成為地質(zhì)科學(xué)的新分支,稱為勘查地球化學(xué)。實際上,它是系統(tǒng)地在不同尺度和規(guī)模上研究巖石圈、水圈、生物圈、氣圈、土壤圈和技術(shù)圈(人類活動造成的特殊圈)中化學(xué)元素、同位素及其化學(xué)特征的空間分布變化規(guī)律,并探討它們在宏觀、微觀尺度內(nèi)的分配與遷移機制如何有效利用地球化學(xué)數(shù)據(jù)圈定異常是人們普遍關(guān)注的問題。近年來當(dāng)人們認(rèn)識到那些建立在經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)上的各種傳統(tǒng)方法的局限性時，尤其是穩(wěn)健統(tǒng)計學(xué)在化探數(shù)據(jù)處理中得到應(yīng)用后，又相繼出現(xiàn)了不少確定異常下限的新方法新技術(shù)，這些方法的提出使得異常識別更具真實性和客觀性，其中分形理論和數(shù)據(jù)濾波處理方法的應(yīng)用就是比較成功的例子。其中最精細(xì)的方法要數(shù)由成秋明和Chengetal.所發(fā)展的C-A和S-A方法，因為它不僅考慮了頻率分布而且采用了空間分布，該方法的優(yōu)勢是將地球化學(xué)場的各向異性、廣義自相似性、尺度不變性等特征集于一體，通過壓制變化性背景干擾來突出局部異常，該方法在國內(nèi)外地球化學(xué)、地球物理和遙感致礦異常信息提取中取得了良好的應(yīng)用效果。成秋明、李慶謀等學(xué)者（Agterbergetal．，1993；Sandersonetal．，1994；AllegreandEric，1995；chengandAgterberg，1995；McaffreyandJohn-son,1996；Robertsetal.，1998；BlenkinsopandSanderson，1996；HerzfeldandOverbeck，1999；成秋明，2004；李慶謀和成秋明，2004；HronskyandGroves，2008）通過研究發(fā)現(xiàn)：地球化學(xué)元素、礦床的空間分布在特征空間域具有局部不均一性和各向異性，并且通常表現(xiàn)出服從多重分形分布的特征，分形模型也由此逐漸被引入到地質(zhì)復(fù)雜度研究中?；疆惓５奶崛∨c解釋一直是地球化學(xué)勘査工作中的重中之重，運用合理的方法正確處理好地球化學(xué)背景與異常之間的關(guān)系是決定化探工作成敗的關(guān)鍵。目前主流的研究方法主要有概率圖法，多種雙變量法，多變量法，趨勢面分析法，S-A法等。本文研究就是通過趨勢面分析法與S-A分析方法在化探異常提取上進行對比研究。2.方法原理2.1趨勢面方法基本原理趨勢面分析方法認(rèn)為化探數(shù)據(jù)包含著與空間地理坐標(biāo)相關(guān)的3部分信息:①反映區(qū)域性變化規(guī)律，這些規(guī)律由區(qū)域構(gòu)造、區(qū)域巖相、區(qū)域背景等地質(zhì)因素控制;②反映局部的變化特征；③反映隨機性變化規(guī)律，這些規(guī)律是由隨機因素造成的偏差而形成的。因此，觀測值由如下3部分構(gòu)成:Zi=Ti+N其中，Z為觀測值，T反映總體變化規(guī)律性變化，Ni反映局部特征，e為噪聲。趨勢面方法圈定局部異?？煞譃?步:數(shù)據(jù)檢查，剩余值計算，元素異常圈定。趨勢面分析方法圈定異常區(qū)的實質(zhì)是擬合出不同地理坐標(biāo)處趨勢值與化探采樣點實際值的正剩余值，此值為一相對值，因此在應(yīng)用趨勢面分析法時，應(yīng)注重結(jié)合區(qū)域地球化學(xué)背景值與化探元素分析值，輔助判斷圈出的異常區(qū)對實際勘查工作是否具有指向作用。

2.2S-A方法基本原理S-A(多重分形濾波)方法的基本假設(shè)是一定的地質(zhì)過程所產(chǎn)生的地球化學(xué)場或圖像在分形意義下是可區(qū)分的，地球化學(xué)場的分布與尺度之間服從一定的指數(shù)關(guān)系，即尺度不變性，也稱為自相性，這種具有空間自相似性的成分往往突出反映了空間相關(guān)的特定地質(zhì)現(xiàn)象或地質(zhì)過程。在頻率域空間，這種尺度不變性（自相似性）主要通過能譜密度的分布來反映，可由以下指數(shù)模型刻畫：A（S≥s）∝S其中：S是能譜密度，A（≥S）是在能譜密度空間上能譜密度大于S的面積，β為分形模型的指數(shù)系數(shù)，若S與A（≥S）服從指數(shù)關(guān)系，對其同時取對數(shù)繪制的雙對數(shù)圖上，lnS－lnA（≥S）圖上，S的不同取值區(qū)間對應(yīng)于不同的線性關(guān)系，不同的直線段代表了不同的分形關(guān)系，2條直線的交點所對應(yīng)的橫坐標(biāo)值（譜能量密度值）可被用來確定分形濾波器的閾值，借助lnS－lnA（≥S）圖，3種類型的分形濾波器可被構(gòu)造：低通、高通和帶通譜能量密度濾波器，兩條線段相交，取交點橫坐標(biāo)S0、S1作為閾值，在S0、S1兩邊的兩條線段均具有不同的斜率，反映了滿足不同的分形規(guī)律。該方法在國內(nèi)外地球化學(xué)、地球物理和遙感致礦異常信息提取中取得了良好的應(yīng)用效果。2.3PCA原理PCA（PrincipalComponentAnalysis）是一種常用的數(shù)據(jù)分析方法。PCA通過線性變換將原始數(shù)據(jù)變換為一組各維度線性無關(guān)的表示，可用于提取數(shù)據(jù)的主要特征分量，常用于高維數(shù)據(jù)的降維。對于一系列sample的feature組成的多維向量，多維向量里的某些元素本身沒有區(qū)分性，比如某個元素在所有的sample中都為1，或者與1差距不大，那么這個元素本身就沒有區(qū)分性，用它做特征來區(qū)分，貢獻會非常小。所以我們的目的是找那些變化大的元素，即方差大的那些維，而去除掉那些變化不大的維，從而使feature留下的都是“精品”，而且計算量也變小了。3.實例研究3.1數(shù)據(jù)來源本文研究數(shù)據(jù)來源是新斯科舍省南部Nova地區(qū)的地質(zhì)與地球化學(xué)數(shù)據(jù)。這個數(shù)據(jù)集包括一個簡化的地質(zhì)圖、金礦床位置和湖泊沉積物地球化學(xué)樣品。3.2數(shù)據(jù)處理3.2.1數(shù)據(jù)預(yù)處理由于化探數(shù)據(jù)中個別異常點的特高值會對趨勢面的形態(tài)產(chǎn)生很大的影響，因此應(yīng)首先對原始數(shù)據(jù)加以處理。實際工作中多用低值總體累積頻率95%處的分位值作為高樣品值的臨界值，凡高于臨界值的觀測值全部用臨界值代替。表1研究區(qū)7種元素指標(biāo)處理前后對比3.2.2地球化學(xué)數(shù)據(jù)主成分分析選取Cu.Pb.Zn.Ag.Au.Sb.As七種元素，現(xiàn)在ArcGIS中進行插值，導(dǎo)入GeoDAS中進行主成分分析，得出PCA_1。選擇第一主成分的原因由柱狀圖可知，第一主成分代表性最好，因而選擇第一主成分進行分析。圖1主成分相對重要性圖2PCA_1PCA_2PCA_3圖3PCA_1圖件3.2.3趨勢面分析（1）軟件處理過程Surfer軟件中格網(wǎng)菜單下的數(shù)據(jù)命令(Grid|Da-ta)，提供了根據(jù)離散數(shù)據(jù)(X、Y、Z)建立格網(wǎng)文件時的12種數(shù)據(jù)內(nèi)插方法，其中/PolynomialRegression(多元回歸法)方法可根據(jù)空間的采樣數(shù)據(jù)擬合一個數(shù)學(xué)曲面，用該數(shù)學(xué)曲面來反映空間數(shù)據(jù)分布的變化情況,因此該插值方法實際上是一個趨勢面分析程序，可利用該程序完成從原始數(shù)據(jù)中擬合出數(shù)據(jù)變化的趨勢。點擊/AdvancedOptions0按鈕，則彈出/RegressionAdvancedOptions0對話框(圖2)；可在SurfaceDefinition選擇框中選取多元回歸類型,提供選用的回歸類型有/Simpleplanarsurf(簡單平面)0、/Bi-linearsadle(雙線性鞍)0、/Quadraticurface(二次曲面)0、/Cubicsurface(三次曲面)0和/Userdefinedpolynomial(用戶自定義多項式)0。選擇不同的多項式類型，在/Parameters0選擇框中的值會相應(yīng)改變，其中MaxTotal框為指定多項式中X和Y最大的次數(shù)之和。圖4回歸高級選項圖5網(wǎng)格殘差（2）剩余值計算殘參值是相應(yīng)位置原數(shù)據(jù)的觀測值與趨勢值之差。計算剩余的命令在/Grid|Residuals0，首先在/OpenGrid0對話框中選擇某一元素的格網(wǎng)文件(*.grd)，單擊確定后出現(xiàn)/Open0對話框，在其中選擇與該元素相對應(yīng)的數(shù)據(jù)文件(*.dat),單擊打開，出現(xiàn)/GridResiduals0對話框(圖2)，分別指定數(shù)據(jù)文件中X、Y、Z數(shù)據(jù)所在的列,殘參相應(yīng)的存儲在最后一列。單擊殘差選項后，系統(tǒng)自動打開一個選擇元素的工作表，并在表中最后一列顯示新產(chǎn)生的殘參值。（3）元素異常圈定剩余值是某一位置上原始觀測值與經(jīng)過該點的趨勢值之差，如剩余值為正，說明剩余值為高出趨勢的部分；如剩余值為負(fù)，說明剩余值為低出趨勢的部分。因此，求出各點的剩余值后,即可按一定的間隔作出剩余分布等值線圖。值得注意的是,前面已分析過剩余值并不完全等于局部異常，它只是局部異常Ai與隨機因素造成的隨機分量Ri之和,即?Zi=Ai+Ri。因此為了得到各觀測點的異常分量，應(yīng)從剩余值中?ZiR=k=1式中:M是正剩余的個數(shù);?Zi表示第i點的正剩余。從正剩余中去掉R，就可以得到該點的異常分量,從而可以作出異常分量圖趨勢面方法作圖原理：已知數(shù)據(jù)中，然后在Sufer8.0中得出殘差值，然后原始數(shù)據(jù)減去殘差值，得出趨勢值。其中擬合成礦元素的空間趨勢面時，嘗試采用1-5次多項式進行擬合對比，認(rèn)為采用2次或3次多項式擬合成礦元素的空間趨勢效果較好。3.2.4S-A分析S-A方法作圖原理：在ArcGIS中進行元素插值處理，導(dǎo)入GeoDAS中進行主成分分析，得出PCA_1,然后在工具欄中選擇異常分解中的S-A分析，得出成果圖件。圖6lnS－lnA圖7趨勢背景圖8趨勢異常圖9S-A背景圖10S-A異常3.3結(jié)果評述由圖3-2、3-4、可以看出,趨勢面法圈出的異常區(qū)在S-A方法圈出的異常圖中均有顯示,但S-A方法圈出的部分異常區(qū)在趨勢面法的圖中沒有出現(xiàn),異常圖對比發(fā)現(xiàn)S-A方法圈出的異常面積小，趨勢面方法劃分出的異常區(qū)較連續(xù)。兩種方法就已知礦點的圈定來說，圈定結(jié)果較好，但是S-A圈定的范圍更小。得出結(jié)論認(rèn)為，當(dāng)進行高精度小比例尺找礦時，S-A法圈定的異常分布范圍結(jié)果優(yōu)于趨勢面方法圈定結(jié)果。當(dāng)進行圈定大范圍成礦遠(yuǎn)景區(qū)的時候，進行趨勢面分析方法也是適用的。進行趨勢背景與S-A背景圖的對比發(fā)現(xiàn)，趨勢背景的圈定比S-A背景圈定范圍粗糙，S-A方法圈定更細(xì)致，個人認(rèn)為，在進行實際背景區(qū)圈定中，可以根據(jù)工作量選取這兩種方法。結(jié)束語經(jīng)過學(xué)習(xí)文獻，理解了趨勢面分析和多重分型濾波的原理，學(xué)會了ArcGIS，GeoDAS，Sufer軟件的簡單操作，并且進行了制圖，收獲頗多。第一次完成這樣的的報告對于我本身來說也實屬不易。最后，再次一并感謝指導(dǎo)我學(xué)習(xí)的師兄，是經(jīng)過他們的指導(dǎo)我才能完成此次報告。參考文獻成秋明，2006．非線性成礦預(yù)