基于GIS和证据权模型的克什克腾旗有色金属成矿预测与评价

吕 鹏， 朱鹏飞， 毕志伟， 陈建平

(1.中国地质图书馆，北京 100083;2.中国科学院遥感应用研究所，北京 100101;

3.核工业北京地质研究院，北京 100029;4.中国地质科学院水文地质环境地质研究所，河北石家庄 050061; 5.中国地质大学(北京)北京市国土资源信息开发研究重点实验室，北京 100083)

以地质、地球物理勘探、地球化学勘探、遥感等手段获取的多源数据，经过发现、提取、转换和关联，并利用信息综合技术建立区域综合信息矿产预测模型，进行矿产资源定量评价，是当前矿产资源勘查领域信息找矿的重要途径(陈建平等，2008)。同时，在归纳的矿床地质模型、合理的成矿预测理论和合适的数学地质方法指导下，使用地理信息系统(GIS)技术对多源地学信息进行集成管理，通过其强大的空间信息处理和分析功能进行快速有效的综合分析，也是国内外获得广泛肯定的矿产资源定量评价技术体系(王功文等，2008;肖克炎等，2009;赵鹏大等，2009)。

本文在内蒙古赤峰市克什克腾旗地质背景与成矿规律研究的基础上，利用GIS技术进行区域成矿专题信息分析与提取，建立评价证据指标模型，使用证据权重法对该区有色金属进行了成矿预测，指出该区具有进一步的找矿潜力。

1 地质背景与成矿规律

克什克腾旗区内地层出露以古生代、中生代和新生代地层为主(图1)。中生代受燕山运动影响，形成了由新井至经棚的景峰花岗岩岩体、黄岗梁花岗岩体、204花岗岩体、北大山花岗岩体、万合永花岗岩体。燕山期成矿作用形成了黄岗梁特大型铁锡矿床、台莱花钒钽铍矿床以及花岗石石材矿等。该区位于中朝与西伯利亚晚占生代对接带，西里庙－达青牧场大断裂及温都尔庙－西拉沐沦河深断裂从该区西北角和南部穿过，将本区分为二部分:北部属爱力格庙－锡林浩特中间地块中东段南缘，中部属苏尼特右旗晚华力西地槽褶皱带中段，南部属温都尔庙－翁牛特旗加里东地槽褶皱带中东段北缘。北东向构造为本区主体构造，控制了大多数地质体的展布，也是多次构造变形轴线方向;东西向构造以西拉沐沦河深断裂带为主，具有多期次活动特点，在区内占有重要地位;北西向、南北向断裂多为破坏性构造，为不同期次构造运动的派生构造，仅起一定的辅助作用。此构造格局及其相关的沉积作用、岩浆活动和变质作用，对本地区金属矿产的成矿控制起着决定性的作用。

该区属于滨(西)太平洋成矿域，内蒙古－兴安岭晚古生代－中生代铜、铅、锌、金、银、锡、铬、(钼)Ⅱ级成矿区，处于以近东西向的华北地台北缘深断裂以北的(赤峰北部地区)乌兰浩特－巴林右旗(克什克腾旗)华力西期、燕山期铜、铅、锌、银、锡Ⅲ级成矿带。有色金属成因类型以热液矿床与热液交代变质型矿床(矽卡岩型)为主，热液矿床以柳林乡小东沟钼矿、天合园乡安乐锡矿、同兴乡查木罕钨锡矿为代表，接触交代型的矿床以同兴乡黄岗梁铁锡矿为代表(马光等，2009)。有色金属主要成矿时代集中在中侏罗－白垩纪，以与燕山期酸性火山－侵入活动有关的锡钨(铁)多金属矿床成矿系列和钼多金属火山沉积热液交代矿床及多金属热液系列矿床为主。

图1 内蒙古赤峰市克什克腾旗地质图Fig.1 Geological map of the Keshenketeng Qi area in Chifeng，Inner Mongolia1－第四系;2－新近系;3－白垩系;4－侏罗系;5－二叠系;6－志留系;7－玄武岩;8－花岗岩;9－花岗斑岩;10－花岗闪长岩;11－闪长岩;12－闪长玢岩;13－正长岩;14－超基性岩;15－石英脉;16－断层1－Quaternary;2－Neogene;3－Cretaceous System;4－Jurassic System;5－Permian System;6－Silurian System;7－basalt;8－granite;9－granite porphyry;10－granodiorite;11－diorite;12－diorite porphyrite;13－syenite;14－ultramafic rock;15－quartz veins;16－fault

2 证据权模型

矿产资源预测与评价是以地质异常致矿(赵鹏大等，1994)、综合信息矿产评价(王世称等，2000)等地质找矿理论为指导，以地理信息系统等计算机信息处理技术为工具，通过信息量、层次分析、证据权模型、神经网络等定量方法研究地质、物探、化探、遥感等多源地质信息与矿床资源潜力之间的关系，实现未发现矿床的的定位、定量评价。其中，证据权模型是一种以贝叶斯条件概率为基础的多源信息定量评价方法(Agterberg，1989;Bonham－Carter et al.，1990;Pan，1996;Agterberg et al.，2002)，近20年来在矿产资源评价领域得到了广泛应用(Agertberg et al.，1990;Cheng et al.，1999;苏红旗等，1999;刘星等，2003;Porwal et al.，2006;徐善法等，2006;成秋明等，2007)。该方法将前期收集到的多源地学信息作为模型的证据因子，每个证据因子对成矿预测的贡献则由这个因子的权重值来确定，最后通过整合证据图层的权重来计算后验概率并依此圈定预测靶区。证据权法的优点在于对各证据因子的权重可分别独立计算，且解释直观、易于重现。该方法的关键步骤为:

(1)计算先验概率(P(D)=N(D)/N(T))和先验几率(O(D)=P(D)/(1－P(D)))，其中研究区T的总面积为A(T)，被划分为固定面积u的单元格，则研究区T内共有N(T)=A(T)/u个单元格，其中A()表示面积;N()表示单元格数量;矿床(点) D中有矿床(点)数量为N(D)，在单元格面积u足够小时，每个矿床(点)占据一个单元格，则实际上是研究区内有N(D)个单元格内有矿点。

(2)根据贝叶斯公式计算所有证据因子(B)、有矿(D)和无矿()之间关系(，的条件概率(P(D|B)，P(D|¯B)，P(¯D|B)，P。

(3)定义并计算任一证据因子权重:W+=ln(P和，其中W+和W－分别为证据因子存在区和不存在区的权重，如果原始数据缺失，那么权重为0。

(4)定义并计算C=W+－W－，表示控矿地质因素与矿床(点)产出状态之间的关联性强弱，用以选择找矿指示性好的地质标志参与后验概率的计算。

(6)最后计算后验概率 P后验=O后验/(1+ O后验)，后验概率P代表了单元格内找矿的有利度或成矿概率，其数值的大小作为圈定成矿远景区的依据。

3 研究区成矿信息提取

基于GIS的多源成矿信息提取是在研究成矿规律的基础上，对收集到的地质、地球物理、地球化学、遥感等多源信息进行处理，并从这些资料中推断，挖掘隐含的成矿信息(陈建平等，2008)。本文收集到研究区(东经116°～119°，北纬42°～44.5°，面积1.4万km2)范围内的有色金属矿产地数据、1∶20万区域地质图、1∶20万地球化学数据、1∶20万地球物理数据、Landsat ETM+遥感影像数据等，处理过程中使用单元格的大小为2 km×2 km，以保证每个矿床(点)占据一个单元格。

3.1 地质信息提取

通过将矿床(矿点)与地层、岩体等地质信息进行叠加统计，该区有色金属矿床(矿点)主要分布在林西组、大石寨组、满克头愕博组、新民组、于家北沟组、侏罗纪和白垩纪花岗岩、围岩蚀变带、岩脉体内，上述地质因素与有色金属矿床存在着较为紧密的联系(图2)。因此，从地质图中把上述地质信息提取出来，作为成矿预测的证据因子层。此外，依据地质异常致矿理论，本文还计算地层组合熵来表征地层的组合特征(池顺都等，2000)。研究区内断裂构造同地层一样，控制并影响着矿床的产出。本文通过断裂缓冲区分析和断裂密度计算来提取构造成矿信息，并作为矿床预测的证据权因子。图4(d)为断裂缓冲区分析结果，其中深大断裂取10km半径缓冲区，次级断裂取1km半径缓冲区。

3.2 地球物理信息提取

收集到的地球物理数据为点文件格式的航磁数据，通过网格化并绘制等值线图(图3)可以看出，克旗南部地区成航磁较高异常，等值线密集，磁异常变化梯度大。异常带成近东西向展布。在研究区的最南端，也呈现局部的航磁正异常。在研究区北部，呈现总体负异常，但异常变化平缓。总体上看，克旗地区航磁为中间高异常，向北逐渐下降，向南急剧上升的正高异常，而矿床(点)大多分布在负磁场区中或靠近负磁场区边部的等值线扭曲处。

3.3 地球化学成矿信息提取

该区处于西拉木伦河Pb、Zn、Mo、W等元素区域高背景场内，收集到地球化学数据通过网格化和插值，选取主要成矿元素Cu、Pb、Zn、W、Mo、Au、Ag、Mn、Fe进行地球化学异常分析(图5)。异常的确定采用正态及对数正态的逐步截尾法方法，关键步骤为:(1)求原始数据n个样本的均值¯x，均方差S，并对其做正态或对数正态分布检验。如不服从标准分布，则将观测值大于均值加3倍均方差的数据删除; (2)再次计算均值与方差，检验保留数据的标准分布。如仍不服从标准分布，再将预测值中大于均值加3倍均方差的数据删除;(3)重复上述步骤，直至保留数据服从标准分布，采用¯x+2倍方差标准来确定异常下限值。(4)根据各元素确定的异常下限，进行元素化学异常信息提取，各异常信息图层用作成矿预测因子。

3.4 遥感成矿信息提取

基于岩石、矿物波谱曲线的遥感蚀变信息提取，对于圈定蚀变带，进行成矿靶区预测有重要意义(刘福江等，2007;杨自安等，2009)。研究区内各类矿床受燕山期花岗岩岩浆热液的影响，围岩蚀变比较发育，不同岩石中蚀变类型及强度均有明显差异，它们是同一作用下蚀变矿化或不同水热蚀变在同一空间上叠加的现象，可作为直接或间接的找矿标志。本文使用Landsat ETM+遥感影像数据进行蚀变带信息提取(图6):(1)铁染异常信息的提取。由于含铁蚀变岩在TM3的高反射，在TM1的强吸收特征，用TM3/1来提取铁染信息;(2)羟基异常信息的提取。利用含羟基矿物在TM5上高反射，TM3上强吸收的波谱特性，用TM5/3来提取羟基异常。

4 证据因子构置与权重计算

根据对研究区成矿规律和控矿因素的分析，利用GIS技术进行提取并确定研究区的有色金属矿床证据因子22个(表1):1)地层(6个):林西组、大石寨组、满克头愕博组、新民组、于家北沟组地层和地层组合熵异常;2)构造(2个):构造缓冲区与断裂密度;3)岩体(4个):侏罗纪花岗岩、白垩纪花岗岩、围岩蚀变带、岩脉体;4)航磁异常(2个):航磁正异常和航磁突变带;5)地球化学(6个):主要成矿元素Cu、Pb、Zn、W、Mo、Mn地球化学异常;6)遥感蚀变(2个):铁染蚀变信息和羟基蚀变信息。

分别计算各证据层与成矿的预测评价证据权值(W+、W－)和相关程度(C)，并对各证据因子进行条件独立性检验，在显著性水平为0.05的情况下，上述22个评价因子满足条件独立性。由表1可以看出1、4、6、7、9、10、12、15、16、17、18证据相关程度C均超过1.5，表明其与成矿的关系较为密切。通过证据权法运算得到成矿后验概率图(图7(a))，选取0.6为阈值生成等值线图，作为圈定找矿远景区的依据。根据等值线高异常，划分出7个有色金属勘查远景区(图7(b))。其中1、2、3号远景区与已知矿床(矿点)相吻合，而其他预测区作为现有矿山的周边延伸，作为进一步详查工作的靶区。

图4 内蒙古克什克腾旗重要地质成矿信息提取Fig.4 Extraction of important geological mineralization information in keshenketeng Qi area1－矿点;2－地层;3－花岗岩;4－地层组合熵;5－断裂缓冲区;(a)－林西组地层与矿点叠加;(b)－花岗岩与矿点叠加; (c)－地层组合熵与矿点叠加;(d)－断裂缓冲区与矿点叠加1－mine;2－formation;3－granite;4－combined entropy of strata;5－fault buffer;(a)－superposition of linxi formation and mine; (b)－superposition of granite and mine;(c)－superposition of strata combined entropy and mine;(d)－superposition of fault buffer and mine

图5 内蒙古克什克腾旗主要化探元素异常Fig.5 Main geochemical anomalies in the keshenketeng Qi area1－矿点;2－异常范围;(a)－Cu异常;(b)－Pb异常;(c)－Zn异常;(d)－W异常;(e)－Mo异常;(f)－Mn异常1－mine;2－anomaly line;(a)－Cu;(b)－Pb;(c)－Zn;(d)－W;(e)－Mo;(f)－Mn

表1 有色金属预测证据层权值计算Table 1 Calculation of evidence weights of predicted layers of non－ferrous metals

5 结论

通过本文的研究可以得到以下结论:

(1)利用GIS对研究区开展多源地学信息综合管理，并使用证据权法对区域控矿因素进行统计计算，实现综合致矿信息的集成，为区域成矿预测与评价提供了重要的技术和方法手段。

(2)结合克什克腾旗地质特征、区域成矿规律和条件等直接找矿信息，通过应用基于GIS的证据权法进行克什克腾旗有色金属多源成矿信息综合预测评价，提出了7个有色金属勘查远景区，为研究区勘查工作部署提供了定量化依据。

(3)从预测结果可以看出，成矿有利度大于1.5的地区多与已知大中型矿床的分布区相吻合，有利度大于0.7以上的地区一般均有已知大中型矿床的产出，说明预测结果的可信度较高。同时在预测结果中还有尚无大中型矿床产出的成矿有利区块，这些区块为该地区进一步的找矿工作部署指出了方向。

Agertberg F P，Bonham－Carter G F，Wright D F.1990.Statistical pattern integration for mineral exploration［M］.Toronto:Pergamon Press:1－21

Agterberg F P.1989.Computer programs for mineral exploration［J］.Science，245(4913):76－81

Agterberg F P，Cheng Q.2002.Conditional independence test for weights of evidence modeling［J］.Natural Resources Research，11 (4):249－255

Bonham－Carter G F，Agterberg F P，Wright D.F.1990.Weights of evidence modelling:A new approach to mapping mineral potential［A］.in Agterberg F.P.，Bonham－Carter G.F.(Eds.).Statistical Applications in the Earth Sciences［C］.Ottawa:Geological Survey of Canada:171－183

Cheng Q，Agterberg F P.1999.Fuzzy weights of evidence method and its application in mineral potential mappin［J］.Natural Resources Research，8(1):27－36

Pan G C.1996.Extended weights of evidence modeling for the pseudoestimation of metal grades［J］.Nonrenewable Resources，5(1):53－76

Porwal A，Carranza E J M，Hale M.2006.A hybrid fuzzy weights－ofevidence model for mineral potential mapping［J］.Natural Resources Research，15(1):1－14

Chen Jian－ping，Chen Yong，Wang Quan－ming.2008.Study on synthetic informational mineral resource prediction using GIS－a case study in Chifeng region，Inner Mongolia，China［J］.Earth Science Frontiers，15(4):18－26(in Chinese with English abstract)

Cheng Qiu－ming，Chen Zhi－jun，Ali Khaled.2007.Application of fuzzy weights of evidence method in mineral resource assessment for gold in Zhenyuan District，Yunnan Province，China［J］.Earth Science－Journal of China University of Geosciences，32(2):175－184(in Chinese with English abstract)

Chi Shun－du，Zhao Peng－da.2000.Application of combined－entropy anomany of geological formations to delineation of preferable ore－finding area［J］.Geoscience，14(4):423－428(in Chinese with English abstract)

Liu Fu－jiang，Wu Xin－cai，Sun Hu a－shan，Mei Lin－lu，Guo Yan.2007.Application of fusion techniques of remote sensing and geochemical data in gold ore exploration［J］.Geology and Exploration，43(3):74－77(in Chinese with English abstract)

Liu Xing，Hu Guang－dao.2003.Applying evidence weight model of MORPAS system to process muti－source information for predicting mineral resources［J］.Geology and Exploration，39(4):65－68(in Chinese with English abstract)

Ma Guang，Deng Ji－niu，Gong Li.2009.A study on the Tin mineralization of granitic intrusives in south－east inner Mongolia［J］.Geology and Exploration，45(3):267－272(in Chinese with English abstract)

Su Hong－qi，Ge Yan，Liu Dong－lin，Xiao Ke－yan，Wang Si－long，Ning Shu－nian，Zhao Xiao－jun.1999.A GIS－based mineral deposits prediction system by using evidence weight modeling［J］.Geology and Exploration，35(1):44－46(in Chinese with English abstract)

Wang Gong－wen，Chen Jian－ping.2008.Mineral resource prediction and assessment of copper multi－mineral deposit based on gis technology in the north of sanjiang region，china［J］.Earth Science Frontiers，15(4):27－32(in Chinese with English abstract)

Wang Shi－cheng，Chen Yong－liang，Xia Li－xian.2000.The method and theory of mineral prediction based on comprehensive information［M］.Beijing:Science Press，1－343(in Chinese)

Xiu Ke－yan，Ding Jian－hua，Lou De－bo.2009.A tentative discussion on theory of minerogenetic series and mineral resource assessment［J］.Mineral Deposits，28(3):357－365(in Chinese with English abstract)

Xu Shan－fa，Chen Jian－ping，Ye Ji－hua.2006.Application of evidence weight method in the copper－gold mineral resources prediction in the north section of the Sanjiang region［J］.Geology and Exploration，42(2):54－59(in Chinese with English abstract)

Yang Zi－an，Peng Sheng－lin，Zhu Gu－chang，Zhang Yuan－fei，Shi Fei－fei.2009.Study on alteration information and disturbance factors in multi－spectrum remote sensing images［J］.Geology and Exploration，45(1):46－51(in Chinese with English abstract)

Zhao Peng－da，Hu Wang－liang，Li Zi－jin.1994.Statistical prediction of mineral deposit［M］.Beijing:Geological Publishing House，1－314(in Chinese)

Zhao Peng－da，Xia Qing－lin.2009.Chinese scholars＇achievements and contributions to the development of mathematical geosciences［J］.Earth Science－Journal of China University of Geosciences，34(2):225－230(in Chinese with English abstract)

［附中文参考文献］

陈建平，陈 勇，王全明.2008.基于GIS的多元信息成矿预测研究－以赤峰地区为例［J］.地学前缘，15(4):18－26

成秋明，陈志军，Khaled A.2007.模糊证据权方法在镇沅(老王寨)地区金矿资源评价中的应用［J］.地球科学－中国地质大学学报，32(2):175－184

池顺都，赵鹏大.2000.地质建造组合熵异常与找矿有利地段圈定［J］.现代地质，14(4):423－428

刘福江，吴信才，孙华山，梅林露，郭 艳.2007.遥感与化探数据融合技术在金矿预测中的应用［J］.地质与勘探43(3):74－77

刘 星，胡光道.2003.应用MORPAS系统证据权重法进行多源信息成矿预测［J］.地质与勘探，39(4):65－68

马 光，邓吉牛，宫 丽.2009.内蒙古东南部含锡花岗岩体成矿性研究［J］.地质与勘探，45(3):267－272

苏红旗，葛 艳，刘冬林，肖克炎，王四龙，宁书年，赵现军.1999.基于GIS的证据权重法矿产预测系统(EWM)［J］.地质与勘探，35(1):44－46

王功文，陈建平.2008.基于GIS技术的三江北段铜多金属成矿预测与评价［J］.地学前缘，15(4):27－32

王世称，陈永良，夏立显.2000.综合信息矿产预测理论与方法［M］.北京:科学出版社，1－343

肖克炎，丁建华，娄德波.2009.试论成矿系列与矿产资源评价［J］.矿床地质，28(3):357－365

徐善法，陈建平，叶继华.2006.证据权法在三江北段铜金矿床成矿预测中的应用研究［J］.地质与勘探42(2):54－59

杨自安，彭省临，朱谷昌，张远飞，石菲菲.2009.多光谱遥感图像中蚀变信息及干扰因素的分析研究［J］.地质与勘探，45(1): 46－51

赵鹏大，胡旺亮，李紫金.1994.矿床统计预测［M］.北京:地质出版社:1－314

赵鹏大，夏庆霖.2009.中国学者在数学地质学科发展中的成就与贡献［J］.地球科学－中国地质大学学报，34(2):225－230