新疆惠井子南山地区地球化学异常信息的识别与综合评价

王 乐， 辛存林， 赵 振， 廖建栋

(西北师范大学 地理与环境科学学院，兰州 730070)

新疆惠井子南山地区地球化学异常信息的识别与综合评价

王 乐， 辛存林， 赵 振， 廖建栋

(西北师范大学 地理与环境科学学院，兰州 730070)

通过泛克里金法和多重分形滤波(S-A)法，对新疆惠井子南山地区成矿能量的综合异常信息进行识别、分析和评价，从而获取不同层次的综合异常信息及控矿因素。研究表明：①新疆惠井子南山地区成矿能量的最大变程为2.4 km,成矿能量连续性最佳方向为320°，与研究区内的主断裂带F2断裂的走向基本一致，其成矿能量在变程范围内表现出较强的连续性和结构性；②低通滤波获取的区域成矿能量的异常在空间分布上与泛克里金法获得的异常在空间上具有较强的相似性，其成矿能量岩控和裂控作用明显；③多重分形滤波(S-A)法能够提取多层次的致矿异常信息，其中包括了成矿能量的区域异常和隐伏异常或者背景中的弱异常和隐蔽异常。通过多重滤波方法提取的不同层次的异常，为下一步工作提供了新的研究靶区。

新疆惠井子； 成矿能量； 泛克里金法; 多重分形滤波法

0 引言

关于分析地球化学元素的空间特征、元素异常信息的分布位置和分布趋势的研究，成为当下地球化学研究的主要课题[1-4]。为此，地质学家和地球化学家一直在探索一种既能表征地球化学元素含量空间分布规律，又能简单、快速、准确地确定元素异常下限的方法。许多学者发现地球化学元素含量在空间上具有一定的随机性，除此之外，地球化学元素含量在空间上也具有一定的结构性[5]。这种随机性特征主要是由某些异常致矿因素导致的，其在尺度上是不变的，这种不变性可以用分形和多重分形模型来确定。

地质统计学认为地球化学元素的结构性能够反映其在空间上的自相关性特征， 这种特征在一定程度上也反映了地球化学元素在某种特定形成过程中所表现出的连续性，在这种过程中还有一些不明显的地质特征往往呈现出较强的随机性[6]。因此，需要采用一些特定的数学模型来更加准确地反映地球化学元素在空间上的某些分布变化，黄静宁等[7]采用变差函数模型，在此基础上结合泛克里金法，获得了较为准确地找矿信息[7]；Cheng[8-10]探索将非线性理论和方法应用到深层次的致矿异常上，并且取得了不错的效果。与此同时，Cheng[11]又将多重分形的模型推广到傅里叶能谱空间，提出广义多重分形滤波方法，通过加强区域内数据的局部结构信息，从而达到对异常信息地识别、提取和确定，还可以将异常区域的背景和异常进行分离。

笔者以新疆惠井子南山地区为研究对象，首先采用成矿能量法对该地区的地球化学元素异常信息进行综合分析，从而减少由于采样间距的不均匀导致的数据信息的过度分散或者集中。然后采用泛克里金法和多重分形滤波(S-A)法对研究区内化探数据的空间变化特征进行分析，提取研究区内的致矿异常信息，并且结合研究区的地质背景，对研究区的地球化学异常信息进行评价。

1 研究区地质特征

研究区位于卡拉麦里莫钦乌拉板块缝合带南侧(图1)，属于塔里木板块博格达-哈尔里克晚古生代岛弧[12-13]，隶属于博格达-哈尔里克铜多金属成矿带。该成矿带内成矿地质条件良好，具有很好地找矿潜力。出露的地层从老到新依次为古生界中石炭统居里得能组和上石炭统沙雷塞尔克组。研究区内构造作用和侵入作用强烈，构造呈NNW方向分布在研究区中部，侵入体主要为石炭纪的安山玢岩，分布于研究区的中北部,区内矿化蚀变作用明显，岩石有不同程度的硅化、角岩化，局部的岩石比较破碎，常见褐铁化现象。

图1 东天山北部大地构造单位略图[14]Fig.1 The sketch map of the geotectonic units in the northern part of eastern Tianshan

2 工作方法

2.1 采样点的布置

研究区采样点的布置严格按照《地质矿产勘查测量规范》(GB/T18341-2001)的要求，以100 m×250 m的距离为采样间隔，取得岩屑化探分析样693件，具体采样点见图2，但是由于有些地段地形的影响造成了部分采样点的分散抑或集中，从而导致采样点的不均匀分布。

图2 研究区采样点位图Fig.2 Sampling points in the study area

2.2 样品分析

本次样品测试由核工业新疆理化分析测试中心完成，共完成测试样品693件，分析了Au、Ag、Bi、Cu、Mg、Mo、Pb、Sb、Zn共9种元素，样品分析方法由实验室根据自身实验仪器设备条件选择确定成熟的分析方法，具体的分析方法见表1。其中Au、Ag、Bi、Mo、Pb元素的合格率达到100%，Cu、Mg元素的合格率为99.86%，Sb、Zn元素的合格率为99.52%。样品的分析质量可靠，能够满足工作地需要。

表1 各元素分析方法

3 研究区地球化学元素含量的统计

对研究区内所采集的693件样品中Au、Ag、Bi、Cu、Mg、Mo、Pb、Sb、Zn 9种微量元素统计分析，得到9种微量元素的平均含量、标准离差、元素分异系数和浓度克拉克值等参数(表2)。由表2可知，元素浓度克拉克值大于“1”的元素为Bi、Pb、Sb，说明这3种元素分布相对富集。变异系数大于“1”的元素有Mo、Sb、Au，说明这三种元素分布不均匀，分散程度高，活化和迁移作用强烈。从以上的分析中可以得出，Sb元素活动性强(变异系数大于“1”)，浓度克拉克值高(浓度克拉克值接近于“1”)，这说明Sb元素在该地区相对富集，其分布不均匀，分散程度较高。在各种地质作用和有利的地层条件下，极易富集成矿。因此，Sb元素作为研究区的主攻元素。

表2 惠井子地区地球化学元素含量统计表

注： Au元素的含量单位为10-9，其余元素的含量单位为10-6

4 泛克里金法对成矿能量综合异常的确定

4.1 成矿能量的理论方法

成矿能量指的是成矿元素由原始分散状态组合成富集状态时所需的地球自然能。也就是说地球化学元素在成矿时元素富集或分散过程需要消耗的能量。具体到某个矿床就是利用矿区内元素的含量值与元素的背景值的比值(克拉克浓度值)来反映能量地变化[14]。单位体积矿石(晕)上成矿能量(En)的计算公式可以用式(1)来表示[15]。

(1)

式中：En表示由n个元素在成矿过程中所消耗的总能量,主要是由矿石中浓度克拉克值k较高元素决定；n为成矿、成晕时元素的个数；ki为成矿过程中第i个元素的克拉克浓度值。这种方法在描述综合区域的化学特征、圈定远景区、确定含矿建造属性以及估计矿化规模等方面有很好的效果[16]。通过该方法得到的成矿能量，只能在一定程度上反映元素迁移和富集到当前状态下所变化的相对值，不能够反映在这个过程中成矿能量所消耗的绝对值,但能够反映成矿能量在当前状态下的分布情况，对于表示某一地区的地球化学元素的综合信息具有一定的实际意义[17]。

图3 惠井子地区地质略图 Fig.3 Geological map of Huijingzi area

通过spss软件对新疆鄯善县惠井子南山693件样品的9种元素数据做标准化处理后，得到各相关系数矩阵如表3所示。在0.01信度下与主攻元素Sb正相关的元素为Au、Zn、Pb、Mo、Bi五种元素 ，根据这些元素的背景值，按成矿能量计算式(1)求出该研究区的成矿能量，以此表示研究区的综合异常信息。

表3 微量元素的相关系数

注：n=1269，γ(0.05)=0.052，γ(0.01)=0.081

4.2 泛克里金法的原理

泛克里金法数据处理是区域化变量非平稳条件下的一种最优化无偏线性估值方法[18]。利用泛克里金法进行数据处理，其优势主要有：①可以进行无偏估计，也就是估计值与已知点的值一致；②能够给出空间意义下的最小方差估计。泛克里金法通过变差函数和不同的漂移形式较为准确地反映地质变量在不同方向的变化程度，可以有效地度量区域化数据空间相关性和变异程度[7]。通过测定区域化变量可以有效的为泛克里金插值提供变异性的定量化支持。其表达式[19]为:

(2)

式中：h表示滞后距；N(h)表示在滞后距为h时所有样本的个数。通常情况下变差函数需要用块金值、方向、变程和基台值这4个参数进行表示。在进行实验变差函数之后要从理论上选择一个合适的变差函数模型。常见的变差函数模型有球状模型、指数函数模型、高斯型、幂函数型等。其中球状模型是应用最广泛的，从而保证泛克里金插值有解，达到最优拟合。

4.3 研究区成矿能量统计特征分析

研究区的面积13 km2，根据《地质矿产勘查测量规范》(GB/T18341-2001)的要求按照100 m×250 m的采样网格采集693件样品。笔者对Sb元素的原始值的均值加上3倍的方差剔除特异值，从而使计算出来的数据符合正态分布，得到成矿能量的统计参数见表4。研究区成矿能量的平均值为6.45，最高值505.8。

表4 成矿能量统计参数表与与变差拟合函数

在计算过程中采用取样间距0.2 km作为步长大小,角度容差为22.5°，带宽为0.1 km，并用球状模型进行拟合变差函数。计算在0°、45°、90°、135°四个方向上的实验变差函数计算值点图，最后得到拟合后的变差函数参数(表4)。由表4可以看出，新疆惠井子南山地区的成矿能量在其变程范围之内呈现较强的向异性；块金效应<25%，说明成矿能量在变程范围内具有较强的相关性；成矿能量连续性最佳方向(最大变程方向)为320°，与惠井子南山地区内的主断裂带F2断裂的走向基本一致，表明成矿能量受F2深大断裂控制，F2断裂可能是Sb的容矿构造。在变差函数中成矿能量连续性变化的最大变程为2.4 km;由此表明，在研究区内成矿能量具有较好的连续性。

4.4 应用泛克里金法对地球化学成矿能量异常的提取

泛克里金法不仅能够实现线性无偏和最小估计方差的最优估计，而且还可以给出指标定量对其预测精度进行评价[7]，与此同时，运用泛克里金法绘制的地球化学图能够揭示成矿元素区域矿化异常特征以及影响成矿元素含量空间变化的因素[25]。通常情况下要求平均标准误差较小，标准化均方根误差接近为“1”，如表5所示，泛克里金法达到了较好的预测精度。 泛克里金法获取的区域Sb异常见图4。

表5 预测精度参数

图4 泛克里金法获取的区域成矿能量异常图Fig.4 The regional obtain of the ore-forming energy by universal Kriging

5 应用多重分形滤波技术对异常提取

5.1 多重分形滤波技术的基本原理

地球化学场的分布具有不均匀性和偶然性，除此之外，地壳的物质结构在各向异性上具有自相似的特征。多重分形滤波技术能够从多重地球化学背景中提取有效的致矿异常信息，主要包括低背景值中的弱异常和隐蔽异常，为了能够有效地从不均匀性和偶然性引起的离群值中提取地球化学场的异常，减少由于异常值造成的区域成矿背景的奇异现象[20]，需要对研究区的成矿能量进行空间滤波处理。多重分形滤波(S-A)方法可以根据地球化学场分布的自相似性(尺度不变性)，采用滤波技术将异常从背景中分离出来[20-22]，解决了在复杂地质背景和叠加异常的难题，具有减少变化背景影响、突出局部异常的功能。可以利用能谱密度S与之间的函数关系来表示[7]：

A(≥S)∝S-β

(3)

其中：S为能谱密度；A(≥S)是能谱密度大于S的某一临界值的区域面积；β为分形模型的指数系数(分维数)。若S与A(≥S)服从指数关系，对其用最小二乘法绘制的双对数图(lnS与lnA)之间存在线性关系。用双对数图绘制的不同直线线段代表了不同的分形关系，两条相交直线交点的横坐标就是谱能量密度值，通过这个值可以确定分形滤波过程中的阈值(临界值)，进而构建不同的滤波器，从而实现对能谱密度的分离。通常情况下滤波器可被构造为为高通、低通与带通三种[7]分别如式(4)～式(6)所示：

(4)

(5)

(6)

已经证明，波谱能量密度与波谱频率成反比关系[23]，显然，GA(w)的能谱密度低于GB(w)。从这个方面来看，GA(w)对应的是高频的部分，GB(w)对应的是低频部分。因此，GA(w)为高通滤波器 (异常滤波器)，GB(w)为低通滤波器(背景滤波器)，GC(w)只保留在区间(S1，S0)的能谱成分，因此，GC(w)为带通滤波器(局部异常)，然后再利用Fouricr进行逆变换，就得到分解后的背景值和异常值。

5.2 应用多重分形滤波法提取区域成矿能量异常

许多学者[23-24]通过研究发现地球化学元素的空间分布在空间域具有局部不均一性和各向异性，这些分布通常情况下服从多重分形的分布特征。由于成矿能量是利用矿区内元素的含量值与元素的背景值的比值来反映区域成矿能量的变化，因此成矿能量也表现出一定的分形分布特征[17]。S-A法对数图要求所有的值必须为正值，因此，要对计算过程中出现的负值进行相应的变换计算，从而满足对数图的需要[25]。

用S-A法获取的新疆惠井子地区成矿能量的“能谱密度-面积”变换后的双对数图(图5)，得到了不同的拟合线段D1、D2、D3。 由图5可以确定，成矿能量拟合的3条直线线段的交点横坐标为：LgS1=1.23，LgS2=1.64，所对应的成矿能量为S1=16.98，S2=43.65用以作为构建滤波器的阈值。对于研究区而言SS0代表了区域异常。

图5 成矿能量的lnA(>S)-lnS图Fig.5 ln-ln plot showing relationshipsbetween power spectrum value S and area A(>S) on the ore-forming energy

6 结果与讨论

通过对研究区内693件样品的9种微量元素的含量进行分析可知，Sb元素可以作为研究区的主成矿元素。综合该地区的地质特征，利用泛克里金法获得的区域成矿能量异常图可知：成矿能量异常高值区主要集中在研究区的南部；从岩性上看其异常高值点主要分布在石炭纪安山玢岩(C2Jbtf)区。这充分的说明Sb元素集中分布在石炭纪的安山玢岩(C2Jbtf)区,在构造活动较为强烈，热液来源较为有利的情况下Sb元素极有可能形成矿化体。因此Sb元素可以作为该区域的主成矿元素，石炭纪安山玢岩(C2Jbtf)可以作为该区域寻找Sb矿化点的指示性岩体，进一步的说明该地区Sb成矿受岩控的作用明显。

通过泛克里金法获得的区域成矿能量异常图中可以看出，该区域的成矿能量异常在空间上的分布具有一定的不均匀性。其中，成矿能量高值的分布符合线性规律，从局部上看成矿能量分布比较密集。从走向上来看，与研究区内主断裂F2断裂的走向一致，成北北西向分布。因此可以推测，该地区的成矿过程可能与研究区内断裂构造活动有关，具体来说，可能是华力西中期岩浆岩侵入到上石炭统居里得能组围岩中，通过一系列的构造热液活动萃取围岩中的Sb元素，在有利的成矿部位富集。因此，研究区的成矿能量受裂控作用明显。

通过对低通滤波法获取的图与泛克里金法获取的区域异常图对比分析可知: 通过低通滤波获取的区域成矿能量的异常分布在空间分布上与泛克里金法获得的异常总体上具有较强的相似性，低通滤波获得的异常点明显地要比泛克里金法获得的异常点多，这说明低通滤波能够通过低频高能谱信号，屏蔽掉高频低能谱的信号，从而更好地反映背景中的弱异常和隐蔽异常。泛克里金法可以获得异常趋势，低通滤波可以获得详细的异常点，二者所获得的异常图更加明显的显示了地球化学元素在研究区域上的分布趋势和浓集特征，为下一步找矿工作提供了理论依据。

morpas3.0软件绘制出低通和带通滤波获取的成矿能量的地球化学异常分布如图6所示。通过带通滤波获得的成矿能量局部异常(图6(b))与泛克里金法(图3)和低通滤波获得的异常(图6(a))相比较，带通滤波获取的成矿能量异常范围缩小，浓集中心明显减少且局部突出。究其原因主要是带通滤波屏蔽和过滤掉那些不符合正态分布的异常值和离群值。剩余的异常信息在某种程度上能够反映元素在地质过程中的贫化和富集规律，这一切往往都与特定的矿化过程有关，从而为研究矿床的走向和寻找矿床的远景区提供一定的指示。

7 结论

1)通过变差函数对该地区成矿能量的计算研究表明,新疆惠井子南山地区成矿能量的最大变程为2.4 km，成矿能量连续性最佳方向为320°，与该区域内主断裂F2断裂的走向一致，主要呈NNW向分布，其成矿能量可能与该断裂有关，并且在其变程范围内连续性较好，结构性较强。

2)由泛克里金法获取的成矿能量图表明成矿能量的异常高值中心主要集中在中石炭统的安山玢岩(C2Jbtf)出露区域附近，因此中石炭统的安山玢岩可作为该区域寻找Sb矿化点的指示性岩性特征，其分布的走向与区域内F2断裂的走向一致，说明其成矿过程可能受断裂构造活动影响，因此该区域成矿能量异常特征具有明显的岩控和裂控特征。运用多重分形滤波法的低通滤波获取的区域成矿能量的异常分布在空间上与泛克里金法获得的异常总体上具有较强的相似性，但是通过低通滤波获得的异常点更多。

图6 S-A法获得的成矿能量异常图Fig.6 The ore-forming energy S-A method(a)成矿能量区域异常图(低通滤波)；(b)成矿能量的背景异常图(带通滤波)

3)通过对泛克里金法和多重分形滤波(S-A)法获取的成矿能量异常图可知：多重分形滤波(S-A)法能够提取成矿能量的区域异常和隐伏异常或者背景中的弱异常和隐蔽异常，提供更多深层次的有效信息，能够为进一步的勘查工作提供有效准确的靶区。

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Geochemical abnormal information recognition and comprehensive evaluation in Huijingzi south mountain area Xinjiang

WANG Le， XIN Cunlin， ZHAO Zhen， LIAO Jiandong

(College of Geography and Environmental Science，Northwest Normal University，Lanzhou 730070，China)

This paper aims to identify, analysis and evaluate the comprehensive abnormal information of mineralization energy in Nanshan mountain area of Huijingzi, Xinjiang province with the methods of universal Kriging and multifractal filtering(S-A), so as to get comprehensive abnormal information and ore-controlled factors at different levels. The results of this research are as follows: ①Huijingzi，Xinjiang mineralization can be one of the biggest variation range of 2. 4 km，the direction of the maximum codomain is 320°, basically according with the strike of the main faults F1 in the study area. Its mineralization energy within range can show strong structural features．②The mineralization energy's abnormal information in space distribution we got through low pass filtering method is fairly similar to what we got through universal Kriging. The former one has distinct features in rock and crack control. ③The spectrum-area (S-A) method can extract the multi-level ore anomalies information，including the regional anomalies and hidden anomalies. The mineralization can also concealed in the background of weak anomalies．All these information at different levels got through multiple filtering method is supplied as new target area for the next research.

Huijingzi Xinjiang; the ore-forming energy; universal Kriging method; spectrum-area( S-A) method

2016-03-14 改回日期：2016-06-27

国家自然科学基金(41262001);甘肃省科技支撑基金(1104FKCA116)

王乐(1992-)，男，硕士，主要研究方向为地质矿产勘查，E-mail：1042796924@qq.com。

1001-1749(2017)02-0282-09

P 632

A

10.3969/j.issn.1001-1749.2017.02.20