基于GIS技术的黔西南地区金矿找矿远景预测

于 宁，刘 沛，聂爱国

(1.贵州理工学院，贵阳 550003；2.贵州省地质调查院，贵阳 550004；3.贵州大学，贵阳 550005)



基于GIS技术的黔西南地区金矿找矿远景预测

于 宁1，2，刘 沛3，聂爱国1

(1.贵州理工学院，贵阳 550003；2.贵州省地质调查院，贵阳 550004；3.贵州大学，贵阳 550005)

文章以黔西南的金矿为研究对象，利用MORPAS软件中的证据权重法进行多源信息找矿远景预测。对多源地学数据(包括地层、断裂、褶皱、已知金矿床(点)、Au元素异常、遥感解译线环构造等)进行属性标准化，建立多源地学空间数据库；通过多源地学数据的找矿有利度分析，确定找矿远景预测因子；根据证据权重值计算的后验概率值作等值线异常图，圈定出4个Ⅰ类远景区、3个Ⅱ类远景区和7个Ⅲ类远景区；后验概率异常图中涵盖了全区91%以上的金矿床(点)，具有较高的可信度。

金矿；GIS技术；找矿预测；远景区；黔西南

0 引言

近年来，随着黔西南金矿地表露头矿、易识别矿越来越少，找矿难度越来越大，寻找隐伏矿、盲矿和难识别矿成为地质矿产专家关注的焦点问题之一。随着地球科学领域多源数据空间信息处理技术的迅速发展， GIS强大的信息处理和分析功能，成为地质学家对多源信息进行综合分析和找矿远景预测的理想工具[1]。本文利用GIS技术对黔西南地区金矿进行找矿远景预测研究，圈定找矿远景区，为开展金矿找矿提供线索。

1 黔西南地区地质概况

黔西南地区的大地构造位置属扬子陆块西南缘的右江古裂谷。右江古裂谷是指由东侧紫云—垭都断裂、南部开远—平塘断裂、西侧的小江断裂控制的三角形裂谷区[2-3]，其南侧紧邻华南板块，西南侧为三江褶皱带。黔西南地区地层从震旦系到白垩系均有出露，其中上古生界发育齐全、类型多样。

黔西南地区金矿主要分布在右江裂谷带与扬子陆块分界线的两侧，赫章—水城—盘县—罗平断裂和垭都—紫云2条深大断裂所控制的三角区域内。该区金矿属燕山期南盘江断褶带沉积岩和火山碎屑岩容矿的低温热液金-锑-汞-铊-铀-硫-萤石矿床成矿系列[4]。扬子陆块内该系列的各种矿床(点)都分布在岩浆岩边缘和外缘，以外缘为主，所在区域属被动大陆边缘沉积盆地。右江裂谷带内，以金为主的各种矿床(点)主要分布在与碰撞作用有关的边缘前陆沉积盆地内[5]。

目前区内已知金矿床(点)46处，金矿床(点)的产出模式主要为层间型金矿床、断裂型金矿床、土型金矿床[6]。

2 预测方法

目前国内常用的找矿预测软件主要有金属矿产资源评价分析系统(MORPAS)、综合信息矿产资源预测系统(KYCY)及矿产资源GIS评价系统(MARS)。通过综合分析黔西南地区与金矿有关的多源地学空间数据信息，本次找矿预测工作选择了金属矿产资源评价分析系统(MORPAS)作为黔西南金矿找矿远景预测软件。该软件是中国地质大学数学地质遥感地质研究所开发的基于MAPGIS平台的矿产资源勘查评价及信息集成软件系统，包含专用空间分析模型和数据仓库管理技术。在MORPAS空间预测评价分析模块中，实现了来自地质异常场、成矿异常场、矿化异常场等多源信息的提取构置和综合，矿产资源综合预测模型实现了信息量预测法、证据权重法、聚类分析、神经网络法以及特征分析等多种算法，为远景区的圈定及评价分析提供了科学和自动化的手段[7]。本文以黔西南地区金矿作为预测对象，利用MORPAS软件中的证据权重法进行多源信息找矿远景预测。

3 找矿预测过程

图1 金矿(床)点与线性数据相关性直方图Fig.1 Histogram showing relation between the gold occurrences and the linear dataa.金矿(床)点与断裂距离相关性直方图；b.金矿(床)点与断裂走向相关性直方图；c.金矿(床)点与褶皱距离相关性直方图；d.金矿(床)点与褶皱性质相关性直方图

3.1 多源地学空间数据的准备

多源地学空间数据资料是找矿预测的数据源。本次找矿预测选用的多源地学空间数据主要包括基础地质(地层、断层、褶皱)、已知金矿床(点)、Au元素异常、遥感解译线性构造、环形构造等数据。针对上述多源地学数据，利用MAPGIS软件中的输入编辑功能，按有关规定、规范及标准矢量化，同时按预测需要对其进行属性标准化，建立预测区多源地学空间数据库。

3.2 找矿有利度分析

找矿有利度分析主要是分析预测区已知金矿床(点)的产出与各多源地学空间数据间的相互空间位置关系，确定有效的找矿有利地段。预测区多源地学空间数据主要分为地学线性数据和地学面数据。地学线性数据主要为断层、褶皱及遥感线性构造，地学面数据主要为地层、岩浆岩、Au元素异常及环形构造。

3.2.1 地学线性数据找矿有利度分析

资料显示，黔西南地区地学线性控矿数据主要为断裂控矿和褶皱(背斜、穹窿)控矿(罗孝桓，1997)。选择区内断裂和褶皱作金矿找矿有利度分析。在分析区内线性数据与金矿床(点)关系时，首先分析区内金矿床(点)与线性数据空间位置，统计已知金矿床(点)与线性数据的距离、方向的相关性，并得到统计直方图(图1)。

(1)金矿床(点)与断裂的空间位置相关性(图1a，图1b)。金矿床(点)大部分产于与断裂距离1.4 km的范围内，其次为2.8 km范围内；67%以上的金矿床(点)与NE向断裂的关系密切。为了确定最优的断裂影响带半径，选择NE向断裂为Buffer分析对象，分别以1.4 km和2.8 km为半径作断层Buffer分析。对其进行找矿有利度分析(表1)，表1中分别简称为F-1.4和F-2.8面积分别为8 487 km2和15 661 km2，后者是前者的1.84倍，在后者范围内产出的矿床(点)数是前者的1.29倍，体现了两者之间单位矿产当量(N)的差异，前者N=0.069个/km2，后者N=0.026个/km2。鉴于上述分析，选择半径为1.4 km的断层Buffer作为金矿找矿有利预测区。

表1 线性Buffer异常找矿有利度分析Table 1 Favorability analysis of linear Buffer anomly

注：在计算单位面积矿产当量(KN)时，根据以往的工作经验，以10，5，2，1，0.5作为大型矿床、中型矿床、小型矿床、矿点和矿化点的权系数，其计算公式为KN=N/S；其中，S为研究区地层出露面积(km2)；N为矿产当量之和，由公式计算得到的矿产当量(个)：N=N1×K1+N2×K2+N3×K3+N4×K4+N5×K5；式中，Nj代表不同级别矿产规模，对应的Kj则为其权系数(j=1，2，3，4，5)[8]。

(2)金矿床(点)与褶皱的空间位置相关性(图1c，图1d)。金矿床(点)大部分分布在与褶皱相距3.75 km的范围内，其次为7.5 km的范围内；同时89%以上的金矿床(点)与背斜的关系密切。为了确定最优的褶皱影响带的半径，选择背斜为Buffer分析对象，分别以3.75 km和7.5 km为半径作褶皱Buffer分析。对其进行找矿有利度分析(表1)，表1中分别简称为Z-3.75和Z-7.5，面积分别为8 453 km2和19 227 km2，后者是前者的2.27倍，在后者范围内产出的矿床(点)数是前者的1.02倍，这体现了两者之间单位矿产当量(N)的差异，前者N=0.022个/km2，后者N=0.011个/km2。鉴于上述分析，选择半径为3.75 km的褶皱Buffer作为金矿找矿有利预测区。

3.2.2 遥感线性构造找矿有利度分析

图2 金矿(床)点与遥感线性构造相关性直方图Fig.2 Histogram showing relation between remote sensing linear structure and the gold occurrencesa.金矿床(点)与遥感距离相关性直方图；b.金矿床(点)与遥感走向相关性直方图

区内遥感线性构造十分发育，按走向可分为SN向、近EW向、NE向和NW向4组，该分析类似于金矿床(点)与断裂构造的分析，主要对各矿床(点)与线性构造方向、距离进行分析，判断各矿床(点)与哪个方向的线性构造关系密切、与线性构造的距离为多少。利用空间分析中的点线距离分析得到矿点与不同走向线性构造的邻近关系，并得到统计直方图(图2)。由图2可知，金矿的形成与NE向的线性构造关系最为密切，其次为NW向线性构造，EW向线性构造与成矿关系最差。金矿床(点)78%位于线性构造12.5 km范围内，在此范围内是金矿床(点)有利的含(赋)矿地段。为进一步研究线性构造找矿有利度，利用断层的Buffer半径2.8 km、褶皱Buffer半径3.75 km，金矿床(点)与遥感线性构造点线的最佳距离12.5 km作为遥感线性构造的Buffer分析半径，分别将Buffer分析结果与研究区金矿床(点)作相交分析，计算不同Buffer半径下单位面积矿床当量(表2)；由表2可知，Buffer半径为3.75 km时，单位面积矿产当量为最大，即3.75 km线性构造范围内是金矿床(点)含(赋)金矿的有利地段。即遥感线性构造Buffer半径为3.75 km的范围是金矿找矿有利预测区。

表2 遥感线性构造不同Buffer半径单位面积矿产当量统计表Table 2 Statistics of ore deposit equivalent of unit area for different buffer radius of remote sensing linear structure

3.2.3 地学面数据找矿有利度分析

地学面数据找矿有利度分析主要分析研究区的已知金矿床(点)在各出露地层、岩浆岩Au元素异常及环形构造中的分布情况。需将各面性数据与金矿床(点)进行相交分析，统计金矿床(点)主要出露在哪些地学面数据中，以此作为金矿找矿有利预测区。

(1)地层、岩浆岩找矿有利度分析。区内的主要赋矿地层为三叠系边阳组(T2b)、许满组(T2xm)、永宁镇组(T1yn)和二叠系龙潭组(P3l)。峨眉地幔热柱是我国的典型地幔热柱之一，它的形成和发展对我国西南地区的地壳运动、岩浆活动、成矿面貌产生巨大影响。峨眉地幔热柱活动带来大量含金性好的峨眉山玄武岩，稀土模式显示峨眉山玄武岩是金矿成矿物质的主要来源，特殊的岩相古地理环境导致“龙头山层序”底部金矿矿源层的形成[9]。为探讨研究区出露地层的找矿有利度，对区内金矿床(点)与各地层进行了找矿有利度分析(图3，表3)。由图3可知，区内金矿床(点)与二叠系P3l，P2m，P3w及岩浆岩相关性最强，其次为三叠系的T2b，T1yn及T1f等地层。据表3可知，在三叠系中见矿异常面积、见矿异常比最大的是T2b地层，同时矿床(点)出

现率、矿产当量也较高，其次见矿异常面积、见矿异常比较大的是T1yn地层，其矿床(点)出现率、矿产当量最高；在二叠系中见矿异常面积、见矿异常比、矿产当量及矿床(点)出现率最大的是P3l地层，其次为P2m地层。综合上述分析，黔西南地区地质面数据中三叠系T2b和二叠系P3l为找矿最有利层位，三叠系T1yn和二叠系P2m为找矿较有利层位，其他地层为找矿有利度一般的层位。

图3 金矿床(点)与地质面异常相关性直方图Fig.3 Histogram showing relation the gold occurrences and areal geologic body

地层矿床(点)/个大型中型小型异常面积/km2见矿异常面积/km2见矿异常比矿产当量/个单位矿产当量/(个/km2)矿(床)点出现率Q16770.10420.2860.014T2b112292221070.721190.0090.135T2x17682020.26350.0250.035T2g115825.50.00320.3640.014T2xm13902200.56420.0090.014T2h173450.61720.0440.014T1-2j2976220.02240.1820.028T1f312461980.15860.0300.043T1yn21115112410.159270.1120.191P3l268924120.461220.0530.156P3w5304650.213100.1540.071P2-3lh13287.70.02320.2600.014P2m86232370.381160.0670.113C1-2w1503290.05720.0690.014岩浆岩5408440.108100.2270.071

表4 金矿床(点)与Au异常的面单元相交分析结果Table 4 Analysis of intersection of gold occurrence with Au anomly plane

(2)Au元素异常找矿有利度分析。将金矿床(点)与Au元素异常图进行叠加相交分析(表4)，由表4可知，本区金矿与Au元素异常关系最为密切。区内46个金矿床(点)中有45个分布于Au异常区，仅有1个分布于背景值范围内，所以将Au异常区作为金矿成矿的最有利区域是合理的。

(3)环形构造找矿有利度分析。利用环形构造面与金矿床(点)进行叠加相交分析，仅有2个金矿床(点)分布于环形构造区内。据此认为，区内环形构造与金矿床(点)成矿相关性不显著，不参与找矿远景预测。

3.3 找矿预测控矿因子的确定

鉴于多源地学找矿有利度分析，综合区内成矿条件和成矿规律，确立以下找矿远景预测因子：

(1)含(赋)矿地层：本区金矿在第四系、三叠系、二叠系和石炭系中均有产出，分布地层较广，且产出金矿数量与各地层出露面积成正比。综合分析认为，金矿与地层的关系极为密切，是金矿找矿远景预测的重要因子。

(2)控矿构造：NE向、NW向断裂是区内的主要控矿断裂，在其周边1.4 km范围内分布了占全区89%的金矿床(点)，在这一范围内均为有利的成矿区域；同时NE向、NW向的褶皱也是区内主要控矿构造，在其周边3.75 km范围内分布有34个金矿床(点)，约占全区金矿床的74%，故在3.75 km范围内是金矿床(点)有利的成矿区域。综合分析，断裂和褶皱的方向、密度及构造Buffer区与金矿的产出关系密切，同为金矿找矿远景预测的重要因子。

(3)岩浆岩：区内的岩浆岩很大程度上控制了金矿床(点)的产出，其单位面积矿产当量较大，岩体内部及其外围是成矿的有利部位，因此选择岩浆岩Buffer区作为金矿找矿远景预测的重要因子。

(4)Au元素地球化学：区内超过90%的金矿床(点)分布在Au异常范围内，即金矿床(点)与Au元素关系最为密切，是金矿找矿远景预测的重要因子。

(5)遥感解译：全区78%的金矿床(点)分布与遥感解译的NE向线性构造有关，在3.75 km范围内，其单位面积矿产当量最大，NE向线性构造控矿作用明显，次为NW向和SN向；环形构造与金矿的关系不明显，研究区中仅1个金矿床(点)分布于环形构造内，其余则产于距环形构造较远的地区。故选择遥感线性构造作为金矿找矿远景预测的因子。

3.4 预测模型的建立

预测模型的建立是在综合分析全区金矿控矿因子的基础上进行的，采用证据权重法构建金矿预测模型。证据权重法是GIS技术在矿产资源勘查评价中常用的方法，它是通过定量分析和综合多源找矿有利数据层对每一个找矿有利因子赋予权重值，生成定量化的含矿潜力图。该方法主要运用的是相似类比理论，即在一定地质条件下产出一定类型的矿床，相似地质条件下赋存有相似的矿床，同类矿床之间可以进行类比，将与已知矿床的地质背景相似的地区(段)作为成矿远景区或圈定为找矿靶区[1]。

3.4.1 预测模型单元的划分

预测单元的划分是找矿远景预测过程中关键的一个环节，其目的是为了确定地质变量的观测尺度和取值范围，提高找矿预测结果的准确性。根据预测区的基础地质资料、工作程度及找矿有利度分析资料所采用的比例尺(1∶250 000)，把本预测区按2.5 km×2.5 km的尺度划分出137×126=17 262个网格单元，其中功能区为6 815个网格单元，非功能区为10 447个网格单元。

3.4.2 预测模型

利用金属矿产资源评价分析系统(MORPAS)软件中的点、线、面空间分析处理功能，赋予每个功能区网格单元预测因子，选取MORPAS软件中的证据权重法，以网格单元中的预测因子为自变量，已知金矿床(点)为因变量，计算各证据因子权重值(表5)。

表5 证据因子权重值统计Table 5 Evidence factor weights ralue statistics

图4 找矿远景预测图Fig.4 Map showing the prediction and the prospects1.一类远景区及编号；2.二类远景区及编号；3.三类远景区及编号；4.断层；5.背斜；6.向斜；7.遥感线性构造；8.后验概率值0.19区域；9.后验概率值0.38区域；10.后验概率值0.57区域；11.金矿床(点)

表5中显示，预测区的各证据因子与金矿床(点)的相关程度中，断层Buffer和褶皱Buffer区相关程度最大，即对金矿找矿指示作用最大；其次为岩浆岩Buffer区；其他证据因子如地层、构造的展布方向和密集程度、Au异常等与金矿床(点)的相关程度相对较小，但对金矿找矿同样具有一定的指示作用。根据证据权重值计算后验概率值，作后验概率等值线异常图。

3.5 预测远景区圈定

以后验概率值的大小作为圈定不同等级金矿找矿远景预测区的依据，具体指标为：Ⅰ类远景区主要是后验概率起始值为0.57的区域；Ⅱ类远景区主要是后验概率起始值为0.38、终止值为0.57的区域，也包含少量后验概率起始值为0.57的区域；Ⅲ类远景区是后验概率起始值为0.19、终止值为0.57的区域。根据以上指标，圈定了4个Ⅰ类远景区、3个Ⅱ类远景区和7个Ⅲ类远景区(图4)。

4 结语

在上述后验概率异常图中分布了区内91%以上的金矿床(点)，仅4个金矿床(点)在其外围或边缘，远景区均位于后验概率异常图中，其可信度较高。

致谢：在圈定找矿远景预测区的过程中，邀请长期从事黔西南金矿研究的聂爱国教授进行了指导，邀请长期从事野外地质矿产资源勘查的刘沛副教授参与野外找矿远景区的验证，在此深表谢意。

[1] 陈继文，高永格，刘世龙. 基于3S集成的矿产资源成矿预测研究[J]. 长春工程学院学报：自然科学版，2013，14(3)：87-89.

[2] 高振敏，李红阳，杨竹森，等. 滇黔地区主要类型金矿的成矿与找矿[M]. 北京：地质出版社，2002：6-7.

[3] 梅世全. 峨眉地幔热柱活动与贞丰水银洞金矿床形成关系研究[D]. 贵州：贵州大学，2009：13.

[4] 冯学仕，罗孝桓，邓小万，等. 贵州主要矿床成矿系列[J]. 贵州地质，2002，19(3)：141-147.

[5] 王砚耕，王立亭，张明发，等. 南盘江地区浅层地壳结构与金矿分布模式[J]. 贵州有色地质，1995，12(2)：91-183.

[6] 冯学仕，郭振春. 黔西南地区金矿产出模式及找矿潜力[J]. 贵州地质，2002(2)：109-111.

[7] 胡鹏，张均，石凯. 基于MORPAS证据权法的凤太Pb-Zn矿床远景区预测[J]. 地质找矿论丛，2009,24(3)：205-207.

[8] 池顺都. GIS,经验找矿与求异找矿结合的工具：化探异常找矿效果经验分析[J].地质与勘探，2000，36(1)：71-74.

[9] 聂爱国，张竹如. 黔西南水银洞金矿床成矿地质条件研究[J]. 黄金地质，2006，27(6)：5-8.

[10] 陈小云, 胡光道. GIS在矿产资源预测中的现状和研究思路[J]. 资源环境与工程，2006，20(1)：1671-1211.

[11] 池顺都，吴新林. 云南元江地区铜矿GIS预测时的找矿有利度和空间相关性分析[J]. 地球科学：中国地质大学学报，1998，23(1)：75-78.

[12] 赵鹏大. “三联式”资源定量预测与评价：数字找矿理论与实践探讨[J].地球科学：中国地质大学学报，2002,27(5)：482-489.

[13] 赵鹏大，胡旺亮. 地质异常理论与矿产预测[J]. 新疆地质，1992，10(2)：93-100.

[14] 赵鹏大，池顺都. 初论地质异常[J]. 地球科学：中国地质大学学报，1991，16(3)：241-248.

[15] 赵鹏大，王京贵，饶明辉，等. 中国地质异常[J]. 地球科学：中国地质大学学报，1995，20(2)：117-127.

[16] 赵鹏大，池顺都，陈永清. 查明地质异常：成矿预测的基础[J]. 高校地质学报，1996，2(4)：361-373.

[17] 池顺都，周顺平，吴新林. GIS支持下的地质异常分析及金属矿产经验预测[J]. 四川地质科技情报，1998(1)：28-32.

[18] 王功文，陈建平. 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，2008，15(4)：27-32.

[19] 刘治国，池顺都，周顺平. 成矿预测中应用GIS的主要步骤[J]. 地质找矿论丛，2002，17(2)：140-144.

[20] 王宏，李红，杨丽丽，等. 新疆黑英山—查汗沙拉—地那达坂地区锑矿成矿远景评价[J]. 地质与勘探，2008，44(1)：37-41.

[21] 陈建平，王功文，侯昌波，等. 基于GIS技术的西南三江北段矿产资源定量预测与评价[J]. 矿床地质，2005，44(1)：15-24.

GIS-based gold prospect prediction in the southwest Guizhou province

YU Ning1,2, LIU Pei3, NIE Aiguo1

(1.GuizhouInstituteofTechnology,Guiyang550003,China; 2.GuizhouGeologicalSurveyInstitute,Guiyang550004,Chnia; 3.GuizhouUniversity,Guiyang550005,China)

Evidence weight method from MORPAS software is applied to multi-source geo-information-based gold prospect prediction in the southwest Guizhou province. The information include data of stratigraphy, fault, fold, the known gold occurrence, Au anomly, ring structure on the satellite image. The attributes of the data are standardized to set up a spatial geo-data bank. Favorability for gold ore of the data is analyzed to determine the prospect prediction factor. An anomly map is drawn on basis of posterior probability value calculated by the evidence weight method. On the map 4 prospects I, 3 prospects II and 7 prospects Ⅲ are lineated. Over 91% of the known gold occurrences of the area are included in the anomly map thus confidence of the method is high.

gold deposit; GIS; ore prospecting; prospect; the southwest Guizhou province

2015-05-15； 责任编辑： 岳振欢

贵州省工业和信息化专项资金项目(编号：1165)资助。

于宁(1980—)，男，高级工程师，从事区域地质矿产调查工作。通信地址：贵州省贵阳市富源南路464号；邮政编码：550005；

E-mail：1041171774@qq.com

10. 6053/j. issn.1001-1412. 2016. 03. 006

P612；P618.51

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