云南某地区域地球化学元素分形特征及指示意义

欧阳立胜

(1.广东省地震局，广东 广州 510070；2.中国地震局地震监测与减灾技术重点实验室，广东 广州510070；3.广东省地震预警与重大工程安全诊断重点实验室 （筹），广东 广州 510070）

云南某地区域地球化学元素分形特征及指示意义

欧阳立胜1，2，3

(1.广东省地震局，广东 广州 510070；2.中国地震局地震监测与减灾技术重点实验室，广东 广州510070；3.广东省地震预警与重大工程安全诊断重点实验室 （筹），广东 广州 510070）

以云南某地1∶20万区域地球化学为例，选取其中的Ag、Cd、Co、Cu、Mn、Mo、Ni、Pb、Zn、Sn、W等11个数据，运用含量-面积法对上述元素分析，建立元素的C-A分形模型，研究表明，元素在空间分布上服从分形分布特征，可以通过不同的分维值来刻画；分形方法可以有效的分析地球化学的背景场与异常场，根据元素异常场的分维值，可以从元素空间富集角度对地球化学元素进行分类，研究表明，Cu、Sn、Ag、Pb、Zn、Cd、Mn可以为本区的主要成矿元素，具有找矿潜力。

区域地球化学；分形模型；面积-含量；云南

0 前言

区域地球化学信息是进行成矿规律研究和矿产资源潜力的重要基础信息，同时作为研究地球演化过程中物质成分变化在地球表层的总体表现，可以为矿床形成的物质来源和矿物的富集赋存环境的空间分布提供了丰富的信息资源。通过对区域性地球化学数据处理、分析、综合研究，可以在找矿靶区圈定、基础地质研究、成矿构造研究、成矿规律研究、以及矿产资源潜力的定性、定量预测等方面发挥重要的作用，区域地球化学空间结构分布规律的研究是揭示矿化空间变化规律的重要途径。本文以云南某地区域地球化学11个元素为研究对象，研究元素在空间分布的结构特征，特别是背景场与异常场的结构特点，并探讨了不同类型元素之间的空间变化和矿化富集规律。

1 含量-面积 （C-A）分形方法

地球化学元素含量值一般由背景值和异常值组成，体现了矿化过程尤其是与热液有关的过程往往呈多期次重复性以及成矿空间上分布上的复杂性。传统对于区域地球化学数据的地质统计研究往往基于数据的正态分布或者对数正态分布前提下，然而地球化学含量数据最显著的特征是它的空间属性，尤其是区域性的地球化学勘查，这种特征更为显著。但以单一的正态分布，不能正确地反映真实的地质景观现象。由于地质过程往往具有多期次和空间相关性等特点，所产生的地质体或者相应的场会呈现空间自相似性或统计自相似性,与矿产资源有关的地质异常的形成往往是非线性的动力学过程结果，所产生的元素在地质体中的分布常常是奇异的，地球化学异常满足分形或多重分形分布，与矿化有关的微量元素地球化学场具有多重分形结构特征，其中微量元素的背景值往往服从正态或对数正态分布，然而高低异常值服从多重分形分布[1～5]。

近来提出的地球化学异常的分形方法得到了较好的应用。采用元素含量-面积 (C-A)模式，可以避免同一成矿区带中存在不同地理地质景观对地球化学空间分布的影响，并有效揭示元素分布的空间结构规律。C-A分形模型可以表述如下[1]：

式中A(ρ＞C)表示元素含量大于某一值C的区域的面积，D为分维数。K为常数，随着C值的提高，A总是相应的减小，A随C变化的规律取决于分维数D的大小。分维数D定量地刻画了地球化学元素含量分布在该无标度区内的变化复杂程度。在背景值和异常值范围，这种变化对应不同的D值。在log-log双对数图上将决定直线段不同的斜率，不同线段所对应的分界值往往可作为区分背景和异常的临界值。这为研究地球化学的分布规律提供了理论依据[1、4]。

2 数据来源及特征

本次研究的数据来源于云南某地1∶20万区域化探数据，采样介质为水系沉积物，区域内出露的地层较为复杂，从古生代到新生代均为出露，古生代主要出露地层岩性为砂板岩夹中基性火山岩、硅质岩、碳酸盐岩及含煤碎屑岩建造;中生代为碎屑岩、酸性火山岩建造，新生代主要为第三系陆相红色碎屑岩建造。选取其中的11个主要金属元素Ag、Cd、Co、Cu、Mn、Mo、Ni、Pb、Zn、Sn、W进行分析，数据的基本特征如表1。

表1 区域地球化学元素特征表Table 1 Regional geochemical element characteristic table

3 元素的C-A分形模型

对云南地区的11个元素分别进行分形统计分析，得到了元素含量-面积的双对数图，即logC-logA图，如图1所示。图1为Zn元素的C-A分形模型，由图可知，Zn的分形曲线可以分为两部分，分别拟合两条曲线，两条直线分别可以通过公式2以函数进行表达，代表了Zn元素的背景场与异常场。各近似线段拟合的直线斜率，即该标度区的分维数。图中背景段分维值D1值为1.0，异常段分维值D2为3.2，异常段分维值要大于背景段。

图1 Zn的分形模型图解Fig.1 Zn fractal model diagram

图2为研究区11个元素的分形模型图解。从图中可以看出在各元素的log-log图中:

（1）元素含量与所包含面积的投影点呈现出连续的曲线分布，各元素所形成的曲线都有两段近似的直线段，可以用直线进行拟合，其中含量值小的部分相对平坦，大致反映了元素含量的低值区或背景区；而含量较高的线段相对陡倾，大致反应了元素含量的高值区或异常区。两条直线之间的拐点所对应的元素含量值可以作为划分异常和背景的临界值。

（2）各元素的D1值相对比较集中在1.0左右，各元素之间没有太大的差异，而反应异常场得D2存在明显的差异，体现了元素富集的差异性特征。根据D2的大小，11个元素从小到大依次为：Cu＜Sn＜Ag＜Pb＜Zn＜Cd＜Mn＜Mo＜W＜Ni＜Co,其中数值比较小的特别是小于4.0的6个元素Cu、Sn、Ag、Pb、Zn、Cd、Mn为本区的主要成矿元素，已经形成若干矿床。导致这种现象形成的原因，李堃等[6]解释为D值越小，即直线越平缓，元素的低含量点到高含量点的频率下降得慢，元素含量在空间上的富集程度越高，存在着较多的高含量点的分布，并有富集成矿的趋势；D值越大，则高含量点分布较少，主要含量点集中在低含量区，就不存在富集成矿的可能[6]，因此可以根据D2对数据进行分类，元素的分类反应了空间富集特征的相似程度，可以作为区分成矿元素、伴生元素以及不成矿元素的指示标志。

图2 元素C-A分形模型Fig.2 Element C-A fractal model

（3）研究同时结合了多元统计的聚类分析法对元素进行分析，如图3所示，与D2进行元素分类大体上存在一致性，如Ni、Co值具有明显的相关性，体现在D2上二者具有较大的数值，超过10，两种分类的异同在于，D2不仅能够反应不同元素之间的相关性，更能反应元素的空间富集程度规律，因而可以作为指导区域矿产潜力预测的标志。

（4）利用此模型可以有效的分析异常下限，即两拟合直线的交点可以视为异常下限，进而圈定地球化学异常，利用C-A分形模型确定异常下限是当前进行此项工作的重要方法，较于传统统计方法、累积频率法等方式具有较明显的优势[7]。

4 结论

图3 元素聚类谱系图解Fig.3 Element cluster pedigree chart

本文运用 “C-A”分形模型方法分析了元素的空间分布结构特征，可以作为研究地球化学元素分布规律的有效方法。本区11个元素在空间富集成矿有着各自的地质背景、成矿机理以及元素共生组合，分形模型图解上表现为元素的分布曲线呈现不同的分布模式，分形维值是重要的参数，根据异常段得分维值，可以作为区分成矿元素与不成矿元素的标志，据此认为Cu、Sn、Ag、Pb、Zn、Cd、Mn为本区的主要成矿元素，并具有较大的找矿潜力。

[1]Cheng Q，Agterberg F P，Bonham-carter G F.A spatial analysis method for geochemical anomaly separation [J].J Geochem Explor，1996，56：183-195.

[2]Cheng Q，Agterberg F P，Ballantynes B.The separation of geochemical anomalies from background by fractal methods[J].J Geochem Explor，1994，51：109-130.

[3]成秋明.多维分形理论和地球化学元素分布规律[J].地球科学，2000，25(3)：311-318.

[4]成秋明.空间模式的广义自相似性分析与矿产资源评价[J].地球科学，2004，29(6)：l733-1743.

[5]文战久，刘洪臣，高星.地球物理和地球化学异常的多重分形分析与分解[J].地球物理学进展，2007，22（3）：972-978.

[6]李堃，胡光道，刘才泽.个旧地区地球化学元素的多重分形特征及找矿预测[J].矿产与地质，2006，20 (4-5)：498-502.

[7]戴慧敏，宫传东，鲍庆中，等.区域化探数据处理中几种异常下限确定方法的对比-以内蒙古查巴奇地区水系沉积物为例[J].物探与化探，2010，34（6）：782-786.

（1.Earthquake Administration of Guangdong Province,Guangzhou 510070,China;2.Key Laboratory of Earthquake Monitoring and Disaster Mitigation Technology,CEA,Guangzhou 510070,China;3.Key Laboratory of Guangdong Province Earthquake Early Warning and Safety Diagnosis of Major Projects,Guangzhou 510070,China)

Fractal Characteristics and Indicative Significance of Regional Geochemical Element in Yunnan

OUYANG Lisheng1，2，3

Eleven regional geochemical data in Yunan Ag,Cd,Co,Cu,Mn,Mo,Ni,Pb,Zn,Sn, W,etc.with scale 1:200000 are selected and analyzed in the application of Concentration-Area (C-A)fractal method,the C-A fractal models are built for each element.Studies show that spatial distribution of elements conforms to the fractal distribution characteristics,which can be illustrated by different fractal dimensions.Fractal analysis can be used to separate background field from anomalous field effectively.Given the fractal dimension of anomalous field,geochemical elements can be classified according to spatial enrichment degree of elements.Research also shows that Cu,Sn,Ag,Pb,Zn,Cd,Mn are the main ore-forming elements and have the potential of assisting in searching minerals.

Regional Geochemistry;Fractal Model;C-A;Yunnan

P315.726

A

1001-8662（2012）03-0075-06

2012-04-10

欧阳立胜，男，1974年生，工程师，主要从事工程防震研究. E-mail：1095705480@qq.com.