基于MRAS的证据权重法在香格里拉地区的综合信息成矿预测（薛顺荣,肖克炎,丁建华《吉林大学学报(地球科学版)》2008.5）.pdf

1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 基于MRAS的证据权重法 在香格里拉地区的综合信息成矿预测 薛顺荣1 ,2,肖克炎1,丁建华1 1.中国地质科学院 矿产资源研究所,北京 100037 2.云南省地质调查院,昆明 650051 摘要在成矿地质背景分析和以普朗斑岩型铜矿为主的典型矿床研究基础上,通过对香格里拉地区已 知矿床点与区域地质、 重力、 航磁、 水系沉积物、 重砂和遥感等数据资料再次处理及与解译成果的空间关联 分析,确定斑岩型铜多金属矿的找矿标志,以此为依据提取和构置各类地学综合成矿信息预测变量。基于 MRAS证据权重法,以2 km2 km网格单元计算得到的后验概率,最大值与最小值4级优选分级评价了 研究区斑岩型铜多金属矿的A、B、C 3个级别的找矿预测远景区。结果显示,普朗特大型斑岩型铜矿,红山 夕卡岩2斑岩型铜矿,目前已取得重要找矿进展的松诺、 欠虽、 亚杂等铜多金属矿床点和具有较大找矿潜力 的拉巴铜矿点均落在A级远景区。这表明综合信息成矿预测图直观表达了香格里拉地区斑岩型铜多金属 矿成矿系列总体找矿潜力。 关键词综合信息;成矿预测;MRAS;证据权重法;香格里拉 中图分类号P622. 6 文献标识码A 文章编号16712588820080520738207 收稿日期2008202227 基金项目中国地质调查局大调查项目200420190004 作者简介薛顺荣1965 , 男,云南玉溪人,博士研究生,高级工程师,主要从事矿产资源评价研究, E2mail xueshunrong 163. com。 Multi2source Ination Metallogenic Prognosis with Weighting of Evidence Based on MRAS in Shangri2La XUE Shun2rong1 ,2,XIAO Ke2yan1,DINGJian2hua1 1. Institute of Mineral Resources , Chinese Academy of Geological Sciences , Beijing 100037, China 2. Yunnan Institute of Geological Survey , Kunming 650051, China Abstract Based on study of minerogenetic background and typical depositPulang porphyry copper deposit , the space relationship between known occurrences and regional geologic gravity , aeromagnetic , geochemical and remote sensing data were analyzed in Shangri2La area. The prospecting criteria of por2 phyry copper deposit were generalized , according to which geologic variants have been extracted and es2 tablished. Weighting of evidence based on MRAS was used here to calculate posterior probability of all grid cells of 2 km by 2 km forecasting prospect areas have been divided into three grades of A ,B and C. Comparative analysis shows that Pulang super2large porphyry copper deposit , Hongshan skarn2porphyry copper deposit , and some copper polymetal deposits occurrences such as Songnuo , Qiansui , Yaza and Laba were all matched with grade A prospect area , which shows that the assessment results can reasona2 bly reflect potentiality of porphyry copper deposit in Shangri2La area , and the results can be used as reference to deploy the further work. Key words multi2source ination ;metallogenic assessment ;MRAS; weighting evidence ; 第38卷 第5期 2008年9月 吉 林 大 学 学 报地 球 科 学 版 Journal of Jilin UniversityEarth Science Edition Vol. 38 No. 5 Sep. 2008 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. Shangri2La 0引言 综合信息矿产预测理论与方法[125]和基于GIS 技术开发的矿产资源评价系统mineral resource assessment system ,MRAS [628]在地、 物、 化、 遥等多 源信息成矿预测方面的探索与成功应用,为最大限 度地利用以往积累起来的各类地学资料,实现以尽 可能多的信息判别矿床存在与否,以尽可能少的投 入取得最大找矿效果提供了可能。但如何应用成矿 预测理论和适当的数学方法,从不同来源的数据中 提取成矿有用信息,建立综合信息成矿预测模型,从 而圈定不同级别的成矿预测远景区,一直是成矿预 测领域工作的热点和难点。 MRAS是以中国地质科学院矿产资源研究所 肖克炎研究员为首的科研集体基于MAPGIS平台 开发的矿产资源评价系统,包含各类地学数据处理 与信息提取及矿产综合预测专用空间分析,提供了 基于类比思想的有监督分类和无监督分类统计数学 模型,实现了特征分析法、 证据权重法、BP神经网络 法、 聚类分析、 数量化理论 Ⅲ、 数量化理论 Ⅳ和 ART1神经网络模型等多种算法,为综合信息定量 圈定成矿预测远景区提供了科学和自动化手段。 本文在成矿地质背景分析和典型矿床研究的前 提下,基于MRAS对香格里拉地区多源地学数据资 料进行再次处理与解译,提取并构置研究区优势矿 产 斑岩型铜多金属矿成矿系列综合成矿信息预 测变量,利用证据权重法定量圈定成矿预测远景区。 1成矿地质背景分析 香格里拉地区地处我国西部,位于扬子板块西 缘的中甸微板块东侧,隶属松潘 甘孜褶皱系南端 中甸褶皱带[9],即三江义敦岛弧带南段[10];东侧为 甘孜 理塘板块结合带南段小金河断裂 , 西侧为 格咱河断裂图1 ,属特提斯 喜马拉雅成矿域三 江成矿省之白玉 中甸印支、 燕山、 喜山期银铅锌铜 金锡成矿带南段的一部分[11]。 因研究区所处的特殊构造位置,岩浆火山活动 频繁,岩浆岩主要出露印支期火山岛弧环境的浅 成 超浅成斑玢岩、 燕山晚期陆2陆碰撞造山环境 的黑云二长花岗岩、 二长花岗斑岩及喜马拉雅期板 内造山后的走滑剪切和拉张构造环境形成的富碱斑 图1三江地区大地构造分区略图 Fig. 1Sketch of geotectonic subdivision in Sanjiang region 据云南省区域矿产总结修编① 岩。成矿作用以与印支期、 燕山晚期大规模的中酸 性岩浆侵入伴随的斑岩型铜多金属矿成矿系列和与 喜马拉雅期富碱斑岩有关的金铜矿为特色。目前, 研究区已发现10余个斑岩型或夕卡岩2斑岩型铜多 金属矿。其中以近年来发现和评价的普朗特大型斑 岩型铜矿最为典型,其次为红山夕卡岩2斑岩型铜钼 矿和雪鸡坪斑岩型铜矿。 研究区的找矿成果充分显示了其优越的成矿地 质背景和巨大的找矿潜力。在新一轮的国土资源大 调查工作中,该区至今仍被列为国家矿产资源重点 937 第5期 薛顺荣,等基于MRAS证据权重法在香格里拉地区的综合信息成矿预测 ①张翼飞,徐道谦,史清琴,等.云南省区域矿产总结.云南省 地质矿产局,1993. 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 评价地区。为此,选择该区进行研究对生产一线具 有较强的针对性和实践性。 通过对香格里拉地区已知矿床点与区域地质、 重力、 航磁、 水系沉积物、 重砂和遥感等综合信息处 理成果的空间关联分析,以及对以普朗斑岩型铜矿 为主的典型矿床的研究,认为该区斑岩型铜多金属 矿的找矿标志为印支期岛弧构造背景,重力、 航磁 上延5 km负剩余异常区,莫霍面的幔坡带,出露中 酸性岩体和推测隐伏岩体分布区,断裂北西向断裂 控制着侵入岩体的空间展布,进而控制矿床产出、 重力、 航磁和遥感影像解译构造密集区,地球化学元 素组合为Cu、Mo、W、Au、K2O、Ag、Pb、Zn等,元素 异常具同心浓集,由岩体中心向外具有W、Mo→ Cu、Au→Ag、Pb、Zn水平分带明显,Cu异常区,Cu2 W2Mo2Au2K2O、Cu2W2Mo和Pb2Zn2Ag累加指数 异常区,铜矿物异常汇水盆地等。 2信息的提取及预测变量的构置 2. 1数据库的建设 数据库的建设是实现MRAS平台下综合信息 成矿预测的基础。为此,按统一精度,在统一地理坐 标系下建立了香格里拉地区已有的地理、 地质矿产、 重力、 航磁、 水系沉积物、 重砂和遥感等综合信息数 据库。这些数据可以在MAPGIS或MRAS平台下 集中管理,高效实现对这些数据再次处理和解译分 析,动态确定评价矿种、 类型的专题图层。 2. 2预测变量的提取和构置 本次预测的目标是以斑岩型铜多金属矿成矿系 列为主,根据成矿地质背景分析和典型矿床研究确 定的找矿标志,提取和构置以下综合信息作为预测 变量。 地质变量在已有地质矿产基础数据的基础 上,对近年完成的1∶5万地质调查成果和新发现的 铜多金属矿床点补充完善,提取研究区矿床点专题 图层和出露中酸性岩体的预测变量,并通过对矿床 点在距断裂构造不同距离范围内出现的累计频率的 统计,构置断裂构造影响宽度断裂构造BUFFER 区预测变量;同时,基于重磁数据垂向二阶导数零 值线对应于地质体边界的原理[2],遵循最大深度、 最 大范围原则,将各不同延拓高度的垂向二阶导数零 值线图关联,圈定重力相对高和相对低的分布范围, 以及磁性体范围,编制重磁环型构造解译图,并结合 1∶20万水系沉积物测量数据的高、 中、 低温元素组 合空间分布规律和已有遥感解译成果,从地质、 重 力、 航磁、 地球化学和遥感信息推测研究区隐伏岩体 分布范围,构置推测隐伏岩体分布区预测变量。 物探变量由于重力和航磁具有 “透视性” 显著 特点,通过位场变换的研究,可以突出和强化反映地 质体和地质构造深部特征的物探信息。为此,对重 磁数据分别作了原平面、 上延5 km、10 km、20 km、 40 km和50 km、4个方向 0 、45 、90 、135的水平 一阶导数处理,解译形成重磁线型构造图;编制上延 5 km、10 km、20 km、40 km和50 km剩余异常图, 并根据云南已有地震测深剖面对重力数据进行反演 计算,确定莫霍面深度等值线图。通过矿床点在距 重磁线型构造不同距离范围内出现的累计频率统 计,分别构置重力和航磁线型构造影响宽度重力和 航磁线型构造BUFFER区预测变量;并通过与矿 床点空间关联分布,构置重力上延5 km负剩余异 常区、 航磁上延5 km负剩余异常区和幔坡带预测 变量。 化探变量研究工作按成矿地质背景构造单 元,以寻找斑岩型铜多金属成矿系列为目标、 普朗铜 矿为典型矿床,对1∶20万水系沉积物和已有1∶5 万土壤地球化学信息处理与提取的对比研究[12],按 照统一方法和标准采用对数正态逐步截尾法分别确 定Cu元素及Cu2W2Mo、Cu2W2Mo2Au2K2O和Pb2 Zn2Ag累加指数异常下限,并圈定对应变量异常范 围作为水系沉积物找矿信息预测变量。同时,提取 优势矿产资源的1∶20万重砂测量铜族矿物信息, 按中国地质调查局发展研究中心 自然重砂数据库 系统用户使用手册ZSAPS1. 0 要求,对涉及的1 ∶20万图幅不同量纲的重砂测量数据信息进行标 准化,以各铜矿物约占30 的标准单位作为各铜矿 物异常下限,生成各铜矿物异常汇水盆地。为了突 出各铜矿物的高值异常,再对已确定的各异常铜矿 物进行统计,生成约占30 标准单位高异常值的各 铜矿物异常汇水盆地。据此,构置大于5个标准单 位和大于10个标准单位的各铜矿物异常汇水盆地 两个级别的预测变量。 遥感变量遥感信息在地质学上最成功的应用 是构造解译。遥感线性构造解译以目视解译为主, 并配合相应的野外地质调查。在遥感线性构造解译 中,注重与区域成矿、 控矿容矿相关的线性影像的 提取,通过线性影像特征解译获得遥感线性构造。 据此,以矿床点在遥感线型构造不同距离范围内出 047 吉 林 大 学 学 报地 球 科 学 版 第38卷 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 现的累计频率统计,构置遥感线性构造影响宽度遥 感线性构造BUFFER区预测变量。 3基于综合信息找矿预测的证据权重法模 型 证据权重法是加拿大数学地质学家Agterberg 提出的一种地学统计方法。它采用基于贝叶斯 Bayes统计分析模式,通过对一些与矿产形成相关 的地学信息图层的加权叠加复合来进行矿产远景区 的预测,是数理统计、 图象分析和人工智能的有机综 合,为在GIS系统中通过图层统计合成的方式开展 矿产资源评价提供了有效的方法,并得到了实践应 用[13217]。 综合信息找矿预测的证据权重法预测模型即是 根据已知矿床点与综合信息预测变量之间的条件概 率来确定每种变量的权重值,然后推广到全区,实现 多源信息对评价矿种、 类型的预测。表1、 表2就是 基于MRAS的证据权重法,以香格里拉地区已知 27个矿床点为模型单元,提取并构置15个预测变 量证据图层 , 按2 km2 km网格单元计算各预 测变量与成矿的相关程度和预测评价证据权值,并 以此来对研究区内各个单元,进行成矿概率计算。 表1反映了矿床点出现、 没有出现与各预测变 量出现、 没有出现的概率。表2的W 反映了各预 测变量存在的权重值; W - 反映了各预测变量缺失 的权重值; C反映了各预测变量与矿床点产出状态 之间的关联性强弱,通过正负权的差值大小来度量。 C值大表示该预测变量的找矿指示性好, C值小表 示指示性差。若C为0,表示该预测变量对有矿与 无矿无指示意义; C 0表示该预测变量的出现有利 于成矿, C 0表示该预测变量的出现不利于成矿。 表1香格里拉地区各成矿预测变量先验概率 Table 1Prior probabilities of prognosis variates in Shangri2La 序号变量名称 矿点出现时, 变量出现的概率 矿点没有出现时, 变量出现的概率 矿点出现时, 变量没有出现的概率 矿点没有出现时, 变量没有出现的概率 15铜矿物0. 822 7840. 600 3620. 177 2150. 399 637 210铜矿物0. 569 6200. 431 3900. 430 3790. 568 609 3遥感BUF0. 987 3410. 752 0970. 012 6580. 247 902 4出露中酸性岩体0. 151 8980. 024 2680. 848 1010. 975 731 5断裂构造BUF0. 898 7340. 709 2310. 101 2650. 290 768 6航磁线型构造BUF1. 000 0000. 892 7190. 000 0000. 107 280 75元素累加指数0. 430 3790. 268 3140. 569 6200. 731 685 8Cu2W2Mo累加指数0. 405 0630. 127 4660. 594 9360. 872 533 9Cu元素0. 430 3790. 263 5510. 569 6200. 736 448 10Pb2Zn2Ag累加指数0. 455 6960. 256 0670. 544 3030. 743 932 11重力剩余负异常0. 898 7340. 607 3930. 101 2650. 392 606 12重力线型构造BUF0. 924 0500. 811 9750. 075 9490. 188 024 13推测隐伏岩体0. 683 5440. 394 8740. 316 4550. 605 125 14航磁剩余负异常区0. 620 2530. 431 3900. 379 7460. 568 609 15幔坡带0. 265 8220. 329 7790. 734 1770. 670 220 注各变量的含义见表2。 147 第5期 薛顺荣,等基于MRAS证据权重法在香格里拉地区的综合信息成矿预测 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 表2香格里拉地区各成矿预测变量证据权重 Table 2Evidence weights of prognosis variates in Shangri2La 序号变量名称W W - C变量含义 15铜矿物0. 315 160- 0. 813 1921. 128 352大于5个标准单位的铜矿物异常汇水盆地 210铜矿物0. 277 956- 0. 278 5260. 556 482大于10个标准单位的铜矿物异常汇水盆地 3遥感BUF0. 272 149- 2. 974 7263. 246 875遥感线性解译构造影响宽度BUFFER区 4出露中酸性岩体1. 834 033- 0. 140 1871. 974 220出露中酸性岩体分布区 5断裂构造BUF0. 236 805- 1. 054 7791. 291 584断裂构造影响宽度BUFFER区 6航磁线型构造BUF0. 113 4830. 000 0000. 113 483航磁线型构造影响宽度BUFFER区 75元素累加指数0. 472 507- 0. 250 3800. 722 887Cu2W2Mo2Au2K2O累加指数异常区 8Cu2W2Mo累加指数1. 156 189- 0. 382 9461. 539 135Cu2W2Mo累加指数异常区 9Cu元素0. 490 418- 0. 256 8690. 747 287Cu元素异常区 10Pb2Zn2Ag累加指数0. 576 387- 0. 312 4430. 888 830Pb2Zn2Ag累加指数异常区 11重力剩余负异常0. 391 810- 1. 355 0581. 746 868重力上延5 km负剩余异常区 12重力线型构造BUF0. 129 297- 0. 906 5051. 035 802重力线型构造影响宽度BUFFER区 13推测隐伏岩体0. 548 724- 0. 648 2531. 196 977推测隐伏岩体分布范围 14航磁剩余负异常0. 363 114- 0. 403 6890. 766 803航磁上延5 km负剩余异常区 15幔坡带- 0. 215 5960. 091 144- 0. 306 740莫霍面的幔凹与幔隆间范围 4找矿预测远景区圈定 图2为研究区利用该模型,通过预测变量条件 独立性检验,根据表2计算结果,按2 km2 km网 格单元计算得到的包括已知矿床点在内的后验概率 网格图,其每个单元的后验概率P代表了单元内 找矿的有利度。根据结果分析,按后验概率最大值 与最小值4级优选分级,取后验概率大的前3级作 为找矿预测远景区。把P≥0. 713 8的单元作为A 级预测远景区,0. 407 1≤P 0. 713 8的单元作为B 级预测远景区,0. 131 2≤P 0. 407 1的单元作为C 预测远景区单元。 从研究区已知矿床点与预测远景区空间分布 看普朗特大型斑岩型铜矿,红山夕卡岩2斑岩型铜 矿,目前已取得重要找矿进展的松诺、 欠虽、 亚杂等 铜多金属矿床点和具有较大找矿潜力的拉巴铜矿点 落在A级远景区;雪鸡坪中型斑岩铜矿落在靠A级 的C级远景区,具有较大找矿潜力的东炉房铜矿点 落在靠A级的B级远景区。这表明,基于地质背景 分析和典型矿床研究构置的综合信息预测变量建立 的证据权重法预测模型的预测结果比较理想,其预 测图以综合信息融合定量表现了香格里拉地区斑岩 型铜多金属矿成矿系列总体找矿潜力。 5讨论和结论 通过应用MRAS提供的证据权重法对香格里 拉地区进行多源信息综合预测,进一步揭示了研究 区以斑岩型铜多金属矿成矿系列为主的矿产分布规 律和找矿远景。从成矿地质背景分析看,综合信息 预测的普朗 红山、 拉巴 东炉房和麻花坪北西一 带的A级预测远景区,均具有良好的寻找斑岩铜多 金属矿潜力,特别是普朗 红山地区至今仍列为国 家重点矿产资源评价区。目前的勘查成果显示,红 山矿区深部存在斑岩型铜钼矿,松诺斑岩型铜多金 属矿具有大型远景。这说明在成矿地质背景分析和 典型矿床研究基础上构置的综合信息预测变量,以 证据权重法模型预测的结果合理可靠,研究思路可 行。同时,这一预测结果为麻花坪地区深部可能存 在与中酸性岩体有关的矿产提供了多源信息的佐 证,且为研究区进一步部署勘查找矿工作提供了定 量评价预测远景区的科学依据。 从研究思路和结果得到以下认识 1在成矿地质背景分析和典型矿床研究确定 的斑岩型铜多金属矿找矿标志基础上构置综合信息 预测变量,有利于优化找矿信息;选择与成矿关系最 密切的变量进行评价矿种、 类型的成矿预测,目标明 247 吉 林 大 学 学 报地 球 科 学 版 第38卷 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 图2香格里拉地区综合信息成矿定量预测图 Fig. 2Quantitative assessment map in Shangri2La area with integrative ination 确、 可行。 2普朗 红山、 拉巴 东炉房和麻花坪等A 级预测远景区是下一步找矿突破的区域。特别是普 朗 红山A级预测远景区,其面积大,地表和深部 存在印支期火山岛弧环境形成的浅成 超浅成斑 玢岩,与普朗特大型斑岩型铜矿、 具有大型远景的 红山夕卡岩2斑岩型铜钼矿和松诺斑岩型铜多金属 矿吻合。 3基于MAPGIS平台开发的MRAS提供的 证据权重法综合信息成矿预测可以有效地对多源地 学信息进行快速优化综合,并以定量方式表示出来, 使得预测结果更为直观、 可靠,便于生产一线地质找 矿专业技术人员从地质角度再次思考、 分析处理已 有多源地学信息,动态调整勘查工作部署思路。 论文涉及的地、 物、 化、 遥等原始资料是云南地 质矿产勘查开发局广大地质工作人员完成的,在此 对他们所付出的辛勤劳动表示衷心感谢 参考文献 References [1]王世称,成秋明,范继璋.金矿资源综合信息评价方法 [M].长春吉林科学技术出版社,1990. WANG Shi2cheng ,CHENG Qiu2ming ,FAN Ji2zhang. Prognosis of gold resource with integrative in2 ation[M]. ChangchunJilin Science and Technolo2 gy Press ,1990. [2]王世称,陈永良,夏立显.综合信息矿产预测理论与方 法[M].北京科学出版社,2000. WANG Shi2cheng , CHEN Yong2liang , XIA Li2xian. Theory and of mineral resource prognose with comprehensive ination[M].BeijingScience Press , 2000. [3]王世称.大型、 超大型金矿床密集区综合信息预测 [M].北京地质出版社,2001. WANG Shi2cheng. 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