地球化学响应敏感指标优选方法：以安徽贵池地区为例

梁胜跃， 罗传根， 徐明钻， 刘建东， 祁 超， 陈 峰， 方彦奇， 金志鹏

(1. 江苏省地质勘查技术院，江苏南京210049； 2. 江苏省地质矿产勘查局航空对地探测技术研究中心，江苏南京210049)

0 引 言

随着实验测试技术的进步，研究的元素类型由Cu、Fe等传统成矿元素逐步向其他成矿元素、成矿共生元素、成矿环境元素等拓展，例如区域地球化学探测涵盖了39种成分(谢学锦等，2009)。近年来开始关注生态、农业、环境等领域的相关化学成分，最具代表性的是我国多目标地球化学调查工作，涵盖了54种化学成分(施俊法，1999；杨忠芳等，2004；张勤，2005；杨少平等，2011)，部分地区达76种甚至更多(程志中等，2007；王学求等，2010)，为开展矿产资源、生态环境、农业种植、人类活动等方面的研究提供了丰富信息。然而，并非所有成分对特定的研究对象均有指示意义，有些属于正常的自然现象，有些是地质矿产、人类活动等引起的地球化学响应，后者的应用价值更大。

如何从化学成分中优选出具有指示意义的敏感地球化学指标，是开展地球化学研究工作必须解决的问题。以往工作主要是基于传统的数理统计制作各成分的地球化学图、元素异常图等系列图件，结合地质情况逐一分析，最终优选出关键指标加以重点研究，但在处理地球化学数据环节，对敏感指标优选的研究工作极少，一般是利用特定的化学成分对不同地区、矿种或环境等开展针对性较强的地球化学指标研究(刘崇民，2006；刘崇民等，2010；岳军等，2011；梁胜跃等，2012，2017；马生明等，2015)。新时代地球化学工作日益注重综合性、整体性、系统性调查(奚小环，2019)，以往的指标优选模式和特定指标研究方向耗时费力，不利于地球化学数据的信息挖掘。

为提升地球化学数据处理效率和信息挖掘能力，以安徽贵池地区环境地质调查中开展的生态地球化学调查专题资料为基础，进行有关地球化学指标优选方法的试验工作，为锁定关键指标、服务资源保障和生态环境保护提供借鉴。

1 研究区概况

研究区地处安徽池州西南，长江中下游东岸，是暖温带与亚热带的过渡地带，属亚热季风性湿润气候区。地球化学景观区总体属湿润—半湿润中低山丘陵区，部分属冲积平原区，基本覆盖了华东地区典型的地球化学景观(郭志娟等，2015)。

构造位置处于扬子陆块北缘，属扬子陆块下扬子前陆带与江南隆起带之间的过渡区，岩浆活动、大型矿集区的形成主要受长江断裂带控制(常印佛等，1991)。区内发育NE和NW向次级断裂，受吴田—洞里章背斜和涓桥向斜控制，地层多呈NE向展布(杨晓勇等，2016)，地质单元主要有沉积碎屑岩类、泥质岩类、碳酸盐岩类、硅质岩类、侵入岩类、第四系松散堆积物6种(图1)，其中第四系地层单元划分为上更新统下蜀组(Qx)、全新统芜湖组(Qwal)。属于池州铜金铁钼铅锌银锑成矿区(简称池州成矿区)，矿化类型有矽卡岩型、斑岩型、热液型、风化淋滤型4种，附近50 km范围内有铜山铜金矿、小河王金矿、唐田金矿、抛刀岭金硫矿、乌石铜金矿等10余座矿山分布(翟裕生等，1992；杜建国等，2003；姚孝德等，2013)。区内分布有采石场、矿业加工厂、化工厂等企业。

图1 研究区地质概况及土壤样品点位分布图1-第四系粉砂、黏土；2-白垩系宣南组砂砾岩；3-三叠系殷坑组泥灰岩、页岩；4-二叠系含燧石结核灰岩、沥青质灰岩、硅质灰岩；5-石炭系纯质灰岩；6-泥盆系五通组石英砂岩、泥岩；7-志留系砂岩、粉砂岩、泥岩；8-中细粒花岗岩体；9-断层；10-水系；11-冲洪积土壤采样点；12-冲积土壤采样点；13-残坡积土壤采样点Fig. 1 Geological survey and distribution of soil samples in the study area

东部丘陵地区以基岩出露和薄层残坡积物为主；洼地以冲积物为主，一般覆盖厚度<10 m；西部平原区主要为冲洪积物，一般覆盖厚度为20～40 m。研究区土壤类型复杂，土壤岩性主要为水稻土、石灰岩土、红壤、潮土4种，其中水稻土占耕种土壤的73%。作物种类多样, 主要有水稻、油菜、棉花、大豆、蔬菜等，多为一年两熟。区内农业施肥主要以氮、磷、钾等化肥为主，农家肥为辅，施肥周期及使用量不同农户和作物不一，存在一定程度的施肥不科学情况(张玲霞，2013)。

2 试验方法

2.1 样品与分析

采用格子采样法进行布点采样，方法参考DZ/T 0258—2014：表层土壤样品1 个/km2，深层土壤样品0.25 个/km2；表层样品采样深度为地表以下0～20 cm，深层样品采样深度根据地球化学景观区的不同稍有调整，平原区为地表以下1.5～2.0 m，丘陵区为地表以下1.2～1.5 m。所有样品自然风干后过0.830 mm(20目)尼龙筛，取筛下土壤。共采集土壤样品208件，其中表层土壤样品166件，深层土壤样品42件，点位分布见图1。

测试成分54种，方法分别为：X射线荧光粉末压片法(Al、Ba、Br、Cl、Cr、Cu、Fe、Ga、Mn、Nb、Ni、P、Pb、Rb、S、Si、Sr、Th、Ti、Y、Zn、Zr)、电感耦合等离子体原子发射光谱法(Be、Ca、Ce、Co、K、La、Li、Na、Mg、Sc、V)、原子荧光光谱法(As、Bi、Ge、Hg、Sb、Se)、催化极谱法(W、Mo)、离子选择电极法(F)、石墨炉原子吸收光谱法(Cd、Tl)、原子发射光谱法(Ag、Sn、B)、重铬酸钾-硫酸消化蒸馏容量法(N)、激光诱导荧光法(U)、催化比色法(I)、电位法(pH值)、管式炉燃烧-非水滴定法(总碳TC)、化学-光谱法(Au)、硫酸亚铁铵容量法(有机碳Corg)等配套方法，质量控制满足规范要求，测试结果合格。

2.2 参数及定义

选择背景对照系数(KK)、变异系数(CV)、表生富集系数(γ)、土壤类型变化系数(τ)作为敏感指标优选的4个关键参数，相关参数统计结果见表1，定义和计算方法如下。

表1 研究区土壤地球化学相关参数统计结果Table 1 Statistics of soil geochemical parameters in the study area

表1(续)

(3) 表生富集系数(γ)。将表层土壤的算术平均值与深层土壤的算术平均值相比，得到各成分的表生富集系数。

3 地球化学响应数据融合

3.1 关键参数组成及量化

图2 研究区各成分子参数及地球化学响应系数分布图Fig. 2 Distribution of sub-parameters and geochemical response coefficients of components in the study area

3.1.2 变异系数 以往研究表明人类活动的影响主要集中在表层土壤，深层土壤受人类活动影响较小(廖启林等，2013)，深层土壤的变异系数更多地代表了自然地质作用引起的地球化学响应。根据上述定义分别计算双层土壤的原始变异系数CV0n(表层土壤变异系数CV01、深层土壤变异系数CV02)(表1)，数值越大表明对应的成分在研究区分布越不均匀，研究区2层土壤各成分的变异系数分布情况见图2。该参数没有双向性，可直接作为量化参数，于是得到2个量化子参数。

3.1.3 表生富集系数 根据上述定义计算得出研究区各成分原始表生富集系数γ01(表1)。某成分的γ01越接近1说明其在2层土壤间的含量差异越小，距离1越远说明其在2层土壤间的含量差异越大。γ01>1表明其在区内表现为表生富集，反之为表生贫化，研究区表生富集系数总体分布情况见图2。γ01具有双向性，γ01>1或<1均有地球化学指示意义，需将其转换成单向性参数，得到1个具有单向性的量化子参数，即|γ01-1|=γ1。

3.1.4 土壤类型变化系数 研究区土壤利用类型大致可分为3类：① 西部平原地区，以冲洪积物土壤为主，主要大规模种植农田，以水田为主；② 东部丘陵之间的洼地及河流两侧，主要为冲积物土壤，此类土地以小规模地块为主，大部分为水田，少部分为旱田；③ 东部海拔较高的丘陵地区，土壤为原地风化的残坡积物，该类地区土地少部分为旱田，大部分为林地。3种土地利用各有特点，土壤成因也不同，它们之间化学成分的含量变化能够反映生态环境和农业活动的有关信息，故选择残坡积物含量作为参照，分别将冲积物、冲洪积物的平均含量与其相比，计算原始变化系数τ0nn。

鉴于有2层土壤，按照上述思路分别计算2层土壤的原始土壤类型变化系数(表层土壤的冲积土壤变化系数τ011、冲洪积土壤变化系数τ012；深层土壤的冲积土壤变化系数τ021、冲洪积土壤变化系数τ022)(表1、图2)。该参数具有双向性，需将其转换成单向性参数，分别将原始土壤类型变化系数与数值1相减取绝对值，得出4个具单向性的量化子参数，即|τ0-1|=τ11、τ12、τ21、τ22。

3.2 地球化学响应参数融合

研究区4个关键地球化学响应参数涵盖9个量化子参数，如何将其融合成反映重要地球化学信息的综合响应系数ξ是敏感指标优选的关键。9个量化子参数的数值量级相当，数据分布大部分接近1，极个别>5(表1)，采用基本的求和法作为融合条件，得到一个综合地球化学响应系数。

假设4个关键参数与综合地球化学响应系数存在线性关系，方程式为：

ξ=aKK+bCV+cτ+dγ

(1)

各关键参数与其对应子参数的关系也存在线性关系，其方程式分别为：

KK=eKK1+fKK2

CV=gCV1+hCV2

γ=mγ1

τ=iτ11+jτ12+kτ21+lτ22

(2)

式(2)中，KK1、KK2、CV1、CV2、γ1、τ11、τ12、τ21、τ229个参数的值已经确定，a—m为各参数的权重系数，采用算术平均值法和标度法探讨权重系数。

3.2.1 标度法 使用层次分析法确定各参数的权重。首先建立相应的层次结构，对9个子参数构建两两比较的判断矩阵，然后采用1—9标度法打分(付可欣等，2016)，计算9个子参数分值的几何平均值，求出各矩阵的特征向量作为相对权重，指标层和准则层的相对权重对应相乘，最终求得指标层各项子参数的权重值(表2)。为保证层次分析法的合理性，对权重值进行一致性检验，一致性比例为0.042 9，符合条件，表明各分项参数的权重设置合理。据此，该方法计算的综合地球化学响应系数的方程式为：

表2 各项子参数权重分布Table 2 Weight distribution of sub-parameters of the four key parameters

ξ1= 0.256 6KK1+0.128 3KK2+0.256 6CV1+

0.128 3CV2+0.024 1τ11+0.034 1τ12+0.012 1τ21+

0.017 1τ22+0.142 8γ1

(3)

研究区各成分的综合地球化学响应系数ξ1见表1。

3.2.2 平均值法 默认4个关键参数在研究区对综合响应系数的贡献度相同，则权重系数a、b、c、d均为1。为避免各关键参数的贡献度不平衡，以各关键参数涵盖的子参数个数为基数，对各关键参数进行平均化处理，方程为：

(4)

可得综合响应系数方程式：

(5)

研究区各成分的综合地球化学响应系数(ξ2)见表1。

分析表1中2种方案对应的综合响应系数可见，虽然54项成分对应的2套综合地球化学响应系数的数值存在一定的差异，但在2套方案中的排序结果非常接近，仅个别成分的顺序略有变化。可见，基于4个关键参数以及对应的9个子参数这2套方案计算的综合地球化学响应系数效果高度一致，由于平均值方法更简便，选择ξ2作为研究区的综合地球化学响应系数，进一步讨论其应用方法和指示意义。

4 综合地球化学响应系数应用

4.1 综合地球化学响应系数分类

按照综合地球化学响应系数(ξ2)由高到低对研究区54项成分排序(表1)发现，ξ2集中在1～10之间，大多位于1.5～4之间，有29项成分的ξ2<2。其中，N、Au、Na、Ag、S、Ba、Mg、I、F、Zn、Br、As、Sb、P、U、Sr、Pb 17项成分的ξ2位于2～3之间，Cd、Hg、Mo、Ca、Se、TC、Corg、Bi 8项成分的ξ2>3。响应系数越高说明研究区内该成分对自然或人类活动的响应越敏感，资源环境等方面的指示意义越大。以2和3为界，将54项成分总体划分为3类，即第一类不敏感指标(ξ2≤2)、第二类中等敏感指标(2<ξ2≤3)、第三类高敏感指标(ξ2>3)。

4.2 敏感地球化学指标分布特征及指示意义

为便于讨论分布特征，将54项成分的9项子参数原始数值与综合地球化学响应系数一并成图(图2)。根据上述分类原则，选择ξ2>2的中等敏感指标和高敏感指标作为敏感地球化学指标(25项)，其含量在研究区大部分地区高于江淮地区，仅Ca、Na、Sr低于江淮地区，表生作用明显，多为表生富集，如TC、Cd、Corg、N、S、Hg等，部分为表生贫化，如Cd、Mo、I、F、As等。

4.2.1 地质背景及矿产资源 从区域上看，研究区Au、Ag、Pb、Hg、Zn、Mo、S、Mg、F、I等与金属矿床有关的指标的数值明显高于江淮地区，资料显示研究区周围存在10余座金属矿山(董胜，2006；程乃福，2014；席明杰等，2016)，是贵池地区作为铜金铁钼铅锌银锑成矿区总体地球化学背景的响应。

1953—2008年在研究区开展了系列找矿工作，资料显示区内分布有136个矿产类钻孔，各类钻孔分为2类：实心为见矿或见矿化钻孔，空心为无矿钻孔(图3)。大部分为20世纪70年代以前的煤炭钻孔，少量为金属矿和其他非金属矿勘查钻孔，其中煤炭主要分布在洪村—曹冲一带，钻探信息显示该区深部有一定的煤炭资源；70年代末期开展了零星的金属(铜铁)矿钻探工作，这些钻孔主要分布在肖滩村西南部秋浦河以西地段，此次调查有化探异常显示，钻探信息显示深部有矽卡岩型铜铁矿化现象；90年代以后有少量以非金属矿产为主的钻孔，分散于东部山区灰岩出露区，有个别钻孔见金属矿化迹象，此次在东部花岗岩边缘圈定的地球化学异常区未收集到钻孔信息。研究区见零星非金属矿产(灰岩)的开采活动，但未见金属和煤炭矿山开采。

根据分析结果，优选的敏感指标Au、Ag、Pb、Hg、Zn、Mo等是传统成矿指示元素，S、F、Br等是常见矿化剂元素，在研究区东部存在多处异常(图3)，主要分布在东部花岗岩的外围以及灰岩、石英砂岩、泥岩中的构造发育区，有的元素异常规模和强度高于以往进行过钻探工作的肖滩村南侧地区。U、Bi异常主要分布于东部花岗岩地区，表明是受花岗岩引起的地球化学响应；Cu和W在标度法计算的综合地球化学响应系数中属于敏感指标，两者在东部地区也存在异常，其中Cu在以往开展过铜铁矿钻探的肖滩村附近和东部地区花岗岩体南侧有异常(图3)。

图3 研究区敏感地球化学元素异常分布及地质矿产分析图1-第四系，粉砂、黏土；2-白垩系宣南组，砂砾岩；3-三叠系殷坑组，泥灰岩、页岩；4-二叠系，含燧石结核灰岩、沥青质灰岩、硅质灰岩；5-石炭系，纯质灰岩；6-泥盆系五通组，石英砂岩、泥岩；7-志留系，砂岩、粉砂岩、泥岩；8-中细粒花岗岩体；9-断层；10-水系；11-金属矿产勘查钻孔；12-煤炭勘查钻孔；13-其他非金属矿产勘查钻孔Fig. 3 Distribution of sensitive geochemical element anomalies and geological and mineral analysis in the study area

以往在研究区东部找矿的重点是非金属矿，西部开展过少量金属矿产勘查工作，发现了金属矿化信息。优选的敏感地球化学指标的有关异常显示，研究区东部花岗岩与其他岩性接触地带以及构造发育地区仍有金属矿产勘查潜力。

4.2.2 土壤环境质量 结合有关标准DZ/T 0295—2016和研究成果(戚长谋，1991；赵振华，1992；陈骏等，2004)，从环境质量角度将优选出的25项指标分为3大类：土壤环境指标8项(Cd、Hg、As、Zn、Pb、Sb、Ba、U)，土壤营养指标12项(I、F、S、Se、Mg、Ca、N、P、Corg、Mo、TC、Na)，其他指标5项(Bi、Br、Au、Ag、Sr)。

(1) 土壤环境指标。一般而言，该类指标在土壤中含量越高，危害性越大。考虑到8项环境指标中有3项指标在国内规范中没有明确其环境限值，按照“国内规范优先，以国际规范和国内研究成果为补充”的原则，选择对应的环境限值。根据国家标准GB 15618—2018(生态环境部等，2018)的筛选值确定了5项指标(Cd、Hg、As、Zn、Pb)，其余3项指标(Ba、Sb、U)的限值分别为荷兰行动干预值625 mg/kg(Ministerie van Volkshuisvesting, Ruimtelijke Ordening en Milieubeheer (VROM)，2000)，德国最大允许含量3.5 mg/kg(Umweltbundesamt,2015)、3.4 mg/kg(成杭新等，2014)，土壤中超出上述对应限值即为超标。

据此，发现区内的8项环境指标均有不同程度的超标现象，在表层土壤中的超标率分别为Cd(63.0%)、Hg(0.6%)、As(3.0%)、Zn(0)、Pb(0)、Sb(1.8%)、Ba(29.5%)、U(42.0%)，在深层土壤中的超标率分别为Cd(21.4%)、Hg(0)、As(7.1%)、Zn(4.7%)、Pb(4.7%)、Sb(2.3%)、Ba(26.4%)、U(67.0%)。值得注意的是，深层土壤中个别点位样品的Cd含量甚至超过管制值，有证据显示区内农作物有检出Cd含量超标的现象(吴爱美，2016)；2层土壤中Ba的平均含量接近限制值，不仅明显高于江淮地区的背景和全国其他省份的平均值(中国环境监测总站，1990)，而且高于污染严重的长江三角洲地区平均值的2倍以上(国土资源部中国地质调查局，2016)；结合放射性有关标准HJ 53—2000(国家环境保护总局，2000)，计算出我国U天然豁免值为39.6 mg/kg，对照发现区内并无样品超过该天然豁免值。

(2) 土壤营养指标。12项营养指标与土壤质量密切相关(邹邦基，1980；戎秋涛等，1990；杨军芳等，2008；井大炜等，2012)，是土壤中不可或缺的指标，但少数指标数值过高会造成土壤养分过剩，甚至会导致地方病(王五一等，2002；李静等，2006)。① 研究这12项养分指标在表层土壤中的分布，参照评价规范(DZ/T 0295—2016)(中华人民共和国国土资源部，2016)制定的贫乏值和过剩值进行分析，发现I、Mo、N、S、P、Corg 6个指标总体良好，但有少量点位的养分存在贫化和过剩现象，养分指标贫化率分别为I(18.0%)、Mo(2.8%)、N(5.0%)、S(6.8%)、P(23.0%)、Corg(20.0%)，点位养分指标过剩率分别为P(2.5%)、Mo(1.9%)。Mg、Ca在研究区表层土壤中的养分水平总体较差，其土壤点位贫化率分别高达99.3%和88.8%；F在研究区表层土壤中的含量分布极不均匀，既有营养贫化(占45.6%)也有营养过剩(占31.8%)；Se无贫化或过剩现象，该地区土壤样品中Se含量全部位于合理区间，与富硒土壤标准对此发现，该地区土壤点位富硒率为74%，具有开发富硒土壤、打造高质量特色农业的潜力(廖启林等，2019；周国华，2020)；Na、TC未找到有关养分限值标准，与江淮地区相比，Na明显贫化、TC大致相当。② 研究这12项养分指标在表层与深层土壤间的分布，分析其表生富集系数(图2)发现，Mo、I、F、Mg明显表生贫化，鉴于其在研究区均有营养贫化现象，需关注是否为农作物吸收所致，并考虑农业地区营养补充措施；Ca、P、Se、S、N、Corg、TC表生富集；有些指标在区内既有营养过剩亦有营养贫化现象，需研究是自然因素还是人为因素所致，自然因素为营养指标的有效态成分，人为因素为施肥过度或不均衡问题。

(3) 其他指标。Au、Ag在研究区土壤中的含量明显高于江淮地区，但其地球化学性质非常稳定，亦非人体必需元素，对生态环境影响可以忽略，综合地球化学响应系数高应是矿产资源方面的信息反映；Bi、Br在研究区含量显著高于江淮地区，且发生了明显的表生富集作用，其中Br在东部残坡积土壤中的含量明显高于其他2类土壤，判断为自然地质作用引起，Bi在西部冲洪积土壤中的含量明显高于其他2类土壤，判断与秋浦河流域矿业活动有关；Sr在研究区土壤中的含量显著低于江淮地区，在3类土壤中含量差别不大，鉴于其与Ca的地球化学性质相近，含量过低可能与Ca类似，均与地质背景有关。有关土壤中的Bi、Br、Sr的生态环境和农业方面的研究较少，相关指示意义尚不清楚。

综上所述，通过综合地球化学响应系数优选出的25项地球化学指标，既有传统的地质找矿指示元素，亦有当前环境保护控制类指标，大部分具明显的指示意义，可为研究区矿产勘查、环境修复、农业活动等提供参考。

4.3 方法应用

基于综合地球化学响应系数优选敏感指标，关键是参数的选择和各参数的量化融合，地球化学响应参数或关注点的选择直接影响着敏感指标的选择质量。地球化学调查目的、样品类型、工作区自然地质等因素的不同，其他可选参数也会随之而变，但一些基本规律不因目的、地点等的不同而改变。例如：① 一个地区局部的地质活动异常会导致大量元素发生迁移和再分配，最常见的表现是部分元素在一定范围内明显富集或贫化(异常)，在面上表现为部分化学成分分布不均匀，这种变化一般在表层土壤、深层土壤甚至其他介质中均有反映(Hawkes et al.，1962；谢学锦，2003；谢学锦等，2004)，变异系数是反映面上成分含量变化情况的重要参数(梁胜跃等，2012)；② 受风化、淋滤、吸附等因素的影响，有的化学成分在垂向上会呈现某种规律性分布(Levinson，1980；刘英俊等，1984)，表生富集系数能够很好地反映这一规律(马生明等，2002)；③ 在研究地球化学数据时，通常会根据找矿等目的选择参照背景值，对已有化学成分进行总体评价，进而指导该区地质找矿或其他工作，能反映这一特征的是背景对照系数。

同样，人类活动也会影响土壤等的化学成分分布(张秀芝等，2006；廖启林等，2013；于元赫等，2018)。与地质作用不同的是，人类活动一般会导致面上化学成分含量的突变或者非连续性异常，对应化学成分的变异系数高于其他不受影响的成分。在垂向上影响的深度一般不大，如化学成分在表层和深层土壤之间含量差异明显，可以从表生富集系数或者垂向剖面数据规律等方面进行研究。

综上，无论是自然规律、地质作用或是人类活动等原因，上述3个关键参数均能有所反映，这也是其地球化学响应之一，因此建议在基于综合地球化学响应系数优选敏感指标时，将这3个参数作为必要的关键参数。

此外，根据调查工作重点的不同，还有一些参数或关注点可能会对敏感指标优选有参考价值。例如：研究不同土壤类型的化学成分变化，对了解元素迁移、聚集特征，进而指导农业种植、土壤改良或环境保护等有所帮助；研究不同地质单元内化学成分的变化，对准确圈定异常，指导地质找矿和地区环境评价等有帮助；研究不同采样介质间、不同水系甚至不同土地用途等之间的化学成分变化，对发现元素迁移演化、聚集、分散等方面的规律，指导农业科学种植、污染源追索、土地规划等均有帮助。这些参数可作为辅助参数，鉴于研究区属湿润—半湿润中低山丘陵区与冲积平原区共存的地球化学景观区，残坡积、冲积土壤、冲洪积土壤分别反映了土壤的迁移距离，3类土壤各自的土地利用特征也较为鲜明，故选择土壤类型变化系数作为敏感指标优选的辅助参数。在条件允许时，参数选择越得当、越全面，对优选敏感指标越有利。

关于各指标的权重系数，对4大关键参数采用2套综合响应系数计算方案，总体结果大致相近，尤其是综合响应系数排名靠前的化学成分几乎不受影响，不仅可以将传统的地质找矿、环境污染相关的重要指标作为敏感指标筛选出来，发现找矿指示信息和环境污染现象，还成功筛选出Ba、Sb、U、Bi、Br、Sr等传统工作中非重点关注的敏感指标，有的指标反映了较为突出的环境问题。

不足之处是，随着综合响应系数的降低，个别元素的先后顺序发生了变化(表1)，例如：平均值法计算的Cu和W的响应系数低于标度法，可能会降低对Cu和W的关注度，从而减少这方面的矿产勘查信息。平均值法提升了P、Sr的顺序，增强了对研究区P农业活动的影响关注度等。

随着计算机和大数据挖掘技术的发展，如果采用更多智能手段建立系列参数库辅助数据处理，可提升地球化学工作的效率，提高地球化学信息的挖掘能力。

5 结 论

(1) 以变异系数、背景对照系数、表生富集系数为基础参数，以土壤类型变化系数等参数为辅助参数，通过参数的量化和融合得到综合地球化学响应系数，为地球化学数据处理和信息挖掘提供了新的思路。

(2) 2套参数融合方案得出的综合地球化学响应系数高度一致，采用平均值统计法也可以圈定关键地球化学指标，据此优选出的25项敏感地球化学指标的大部分在资源、环境、农业活动等方面有着重要的指示意义。

(3) 环境敏感指标显示，研究区土壤局部存在污染现象，其中Cd污染较严重；营养成分敏感指标显示，I、Mo、N、S、P、Corg等多数指标良好，Mg、Ca等少数指标贫乏，P、Mo、F等指标局部过剩。

(4) 研究区富硒率高且为合理富硒，具有良好的富硒土壤开发潜力。

(5) 研究区东部丘陵地区具有一定的金属矿找矿潜力。

致 谢

成文过程中得到了中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所姚文生教授、张必敏教授、聂兰士博士等的指点，并得到江苏省地质调查研究院廖启林博士、江苏省地质矿产勘查局核工业272地质大队林建勇专家、江苏省地质勘查技术院吴立岗工程师等的大力帮助，在此一并感谢。